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前言

  • 单目相机测距是个非常具有挑战性的问题
  • 传统方法基本是两种
  1. 目标尺度已知。譬如，已知目标高度或者宽度
  2. 目标尺度未知
  • 本篇主要对第ii种算法进行讨论

测距

在这里插入图片描述

已知相机高度h，由像素三角形与物体接地点像素坐标，易求得物体的距离。

f_y, f_x = 1012, 1000  # 相机内参焦距
h = 1.5  # 相机离地面1.5m高
imageH, imageW = 1080, 1920
pixe_x, pixe_y = 888, 700  # 图像像素点，接地点
distance_machine_direction = f_y * h / (pixe_y - imageH / 2)  # 纵向距离
distance_transverse_direction = distance_machine_direction * (pixe_x - imageW / 2) / f_x  # 横向距离

精度

  1. 在2m内，精度可以达到毫米级别
  2. 在5m内，精度可以达到厘米级别
  3. 在10m内，精度可以达到分米级别
  4. 不适用于远距离测距
  5. 以上都是较为理想状态下，对于有角度、高度偏差或则相机自身抖动等情况，我们下节再讨论
# python # 自动驾驶
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