单目估算测距

使用 单目相机 估算 标志物到相机的距离，可以利用 透视投影原理 和 相似三角形 关系。具体方法如下：

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方法 1：利用已知尺寸和成像尺寸

公式

$$D=\frac{W\times f}{w}$$

其中：

• $D$：标志物到相机的距离（单位与 WW 和 ff 保持一致）
• $W$：标志物的实际宽度（或高度）
• $f$：相机的焦距（单位与 WW 一致）
• $w$：标志物在图像中的宽度（或高度，单位为像素）

步骤

1. 标定相机：获取相机的 焦距 $f$（可以使用 OpenCV 标定）
2. 拍摄图像，检测到标志物，并测量其在图像中的宽度 $w$（像素）
3. 代入公式 计算距离 $D$

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方法 2：使用 OpenCV 进行距离测量

如果你使用 Python + OpenCV，可以按照如下方式实现：

示例代码

import cv2
import numpy as np

# 已知参数（单位必须一致）
KNOWN_WIDTH = 20.0  # 真实标志物的宽度（cm）
FOCAL_LENGTH = 700   # 相机焦距（通过标定计算）

def find_marker(image):
    """检测图像中的标志物，并返回其边界框"""
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 200)  # 边缘检测
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    if len(contours) == 0:
        return None

    largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    marker = cv2.minAreaRect(largest_contour)  # 获取最小包围矩形
    return marker

def distance_to_camera(known_width, focal_length, per_width):
    """计算距离"""
    return (known_width * focal_length) / per_width

# 读取图像
image = cv2.imread("marker.jpg")
marker = find_marker(image)

if marker:
    _, (w, h), _ = marker
    distance = distance_to_camera(KNOWN_WIDTH, FOCAL_LENGTH, w)
    print(f"距离: {distance:.2f} cm")
else:
    print("未检测到标志物")

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如何标定焦距（FOCAL_LENGTH）

1. 拍摄一张已知距离的标志物照片，测量其在图像中的像素宽度 ww。
2. 计算焦距： $f=\frac{D_{\text{known}}\times w}{W}$ 其中：
   • $D_{\text{known}}$ 是已知的真实距离
   • $W$是标志物的真实宽度
   • $w$ 是拍摄图像中的像素宽度
3. 代入 FOCAL_LENGTH 使用。

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改进方案

1. 使用 ArUco 标记：
   • OpenCV 提供了 ArUco 识别库，可以直接返回 3D 位置信息，计算更准确。
2. 结合深度学习：
   • 训练一个 神经网络 进行距离估计，减少光照、角度影响。
3. 双目相机（推荐）：
   • 如果硬件允许，双目相机 可以直接计算深度信息，更精准。

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总结

单目相机可以通过已知标志物大小、相机焦距、标志物在图像中的像素尺寸，利用 透视变换 计算距离。尽管 单目方案受角度、光照等因素影响较大，但对于 固定视角 或 已知标志物 的应用仍然可行。！