【python】图片标定+双目测距+SGBM+yolov8目标检测

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电视猫时间： 2024-08-09 21:19:12

Python：图片标定+双目测距+SGBM+YOLOv8目标检测

项目概述

这个项目旨在通过Python实现一个完整的计算机视觉系统，能够对图像进行标定、利用双目视觉进行测距，并结合YOLOv8的目标检测功能，实现对目标物体的精确定位和距离测量。

项目步骤

图像标定：
- 目的： 获取相机的内参数、外参数和畸变系数，为后续的立体匹配和三维重建提供基础。
- 方法： 使用OpenCV提供的相机标定函数，利用标定板拍摄多张图像，通过角点检测和求解方程组，得到相机参数。
双目测距：
- 目的： 根据左右相机拍摄的图像，计算图像中每个像素点对应的深度信息，从而得到物体的三维坐标。
- 方法：
  - 立体匹配： 使用SGBM算法等立体匹配算法，计算左右图像的视差图。
  - 深度计算： 根据视差图和相机参数，计算每个像素点的深度值。
YOLOv8目标检测：
- 目的： 对图像中的目标物体进行检测，并获取目标的边界框信息。
- 方法： 使用预训练好的YOLOv8模型，对图像进行前向传播，得到目标的类别和位置信息。
结合与测距：
- 目标定位： 根据YOLOv8检测结果，获取目标的中心坐标。
- 深度获取： 在视差图中找到目标中心坐标对应的深度值。
- 距离计算： 根据深度值和相机参数，计算目标与相机的距离。

代码示例（简化版）

Python

import cv2
import numpy as np

# 读取左右图像
left_img = cv2.imread('left.jpg')
right_img = cv2.imread('right.jpg')

# 创建SGBM对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=16, numDisparities=192, blockSize=15)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

# 加载YOLOv8模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8n')

# 进行目标检测
results = model(left_img)

# 获取检测结果
boxes = results.xyxy[0]

# 遍历每个检测框
for box in boxes:
    # 获取目标中心坐标
    x_center = int((box[0] + box[2]) / 2)
    y_center = int((box[1] + box[3]) / 2)

    # 获取深度值
    depth = disparity[y_center, x_center]

    # 根据深度值和相机参数计算距离
    # ...

    # 绘制边界框和显示距离
    # ...