基于OpenCV的摄像头测距的实现示例

更新时间：2022年01月04日 09:14:41 作者：天涯尽头黄鹤楼

本文主要介绍了基于OpenCV的摄像头测距的实现示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

前言

去年暑假参加了一个比赛，比赛内容中需要确定目标的位置本来想全用图像完成的，最后发现不是很符合要求。比完赛之后，就忙别的事了。直到现在突然想试试摄像头测距。就来了

在这里插入图片描述

一、测距原理

摄像头单目测距原理及实现

空间的深度或距离等数据的摄像头。

人的眼睛长在头部的前方，两只眼的视野范围重叠，两眼同时看某一物体时，产生的视觉称为双眼视觉。

双眼视觉的优点是可以弥补单眼视野中的盲区缺损，扩大视野，并产生立体视觉。

在这里插入图片描述

f为摄像头的焦距，c为镜头光心

模型的主要依据公式为f/d=h/H，设物体所在平面与相机平面的距离为d，物体实际高度为H，在传感器上的高度为h
根据这个模型，我们就能求出目标物体与我们的摄像头平面的距离。

分两种情况，但是这两种情况的条件都是假设实际物体与摄像机所在平面平行。

一种是当物体主线段过光心的情况，这种情况是最容易计算的，即 h=sqrt ((横坐标之差*Dx)2+(纵坐标之差*Dy)2), Dx为每个像素的宽度，Dy为每个像素的高度，

二、代码

1.引入库

代码如下（示例）：

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
import math
import numpy as np
import cvzone

2.读入数据

调用电脑摄像头，或者外接别的摄像头也可以
调用 cvzone 自带的手部检测器

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 1280)
cap.set(4, 720)
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=1)

编写函数，转化为距离循环打印显示

while True:
    success, img = cap.read()
    hands = detector.findHands(img, draw=False)

    if hands:
        lmList = hands[0]['lmList']
        x, y, w, h = hands[0]['bbox']
        x1, y1 = lmList[5]
        x2, y2 = lmList[17]

        distance = int(math.sqrt((y2 - y1) ** 2 + (x2 - x1) ** 2))
        A, B, C = coff
        distanceCM = A * distance ** 2 + B * distance + C

        print(distanceCM, distance)

        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 3)
        cvzone.putTextRect(img, f'{int(distanceCM)} cm', (x+5, y-10))

    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(1)

完整代码

import cv2
from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
import math
import numpy as np
import cvzone

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 1280)
cap.set(4, 720)

# Hand Detector
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=1)

# Find Function
# x is the raw distance y is the value in cm
x = [300, 245, 200, 170, 145, 130, 112, 103, 93, 87, 80, 75, 70, 67, 62, 59, 57]
y = [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]
coff = np.polyfit(x, y, 2)  # y = Ax^2 + Bx + C

while True:
    success, img = cap.read()
    hands = detector.findHands(img, draw=False)

    if hands:
        lmList = hands[0]['lmList']
        x, y, w, h = hands[0]['bbox']
        x1, y1 = lmList[5]
        x2, y2 = lmList[17]

        distance = int(math.sqrt((y2 - y1) ** 2 + (x2 - x1) ** 2))
        A, B, C = coff
        distanceCM = A * distance ** 2 + B * distance + C

        print(distanceCM, distance)

        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 3)
        cvzone.putTextRect(img, f'{int(distanceCM)} cm', (x+5, y-10))

    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(1)

效果图：

在这里插入图片描述

总结

通过简单的几行代码，就可以实现视频测距。我是以手为检测目标测距，当然你也可以，调用别的分类检测器，搭配目标检测网络实现各种物体的检测测距。（建议备一个，高清的摄像头。）
本项目的视频测距的误差大概在±2cm左右。

到此这篇关于基于OpenCV的摄像头测距的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV摄像头测距内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

OpenCV实现单目摄像头对图像目标测距

Python3生成手写体数字方法
本篇文章给大家分享习如何Python3生成手写体数字方法以及实例代码分享，有兴趣的朋友参考下吧。
2018-01-01
利用Python脚本批量生成SQL语句
这篇文章主要介绍了利用Python脚本批量生成SQL语句，具有很好对参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2020-03-03
PyQT5速成教程之Qt Designer介绍与入门
这篇文章主要介绍了PyQT5速成教程之Qt Designer介绍与入门,本文以PyCharm为例通过实例代码图文相结合给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
2020-11-11
Python使用Selenium爬取淘宝异步加载的数据方法
今天小编就为大家分享一篇Python使用Selenium爬取淘宝异步加载的数据方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-12-12
使用Pandas实现可视化带有标签列的数据表
Pandas是Python中一个灵活强大的数据处理库,它提供了大量数据操作和分析工具,本文我们将讨论如何使用Pandas可视化带有标签列的数据表,以便更好地呈现和传达数据的信息,需要的可以了解下
2024-02-02
Python类继承和多态原理解析
这篇文章主要介绍了python类继承和多态原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-02-02
python中json格式处理和字典的关系
今天我们先讲一下编写python脚本处理json的核心功能，有些散乱，后期在进行整体脚本的编写,对python json字典关系相关知识感兴趣的朋友一起看看吧
2022-06-06
五个Python命令使用的小妙招分享
平常在使用python命令过程中，基本上都是用来安装python库时才使用到在控制台的python命令。然而，python命令还有更多的妙用，本文就来为大家详细讲讲
2022-07-07
基于python爬取梨视频实现过程解析
这篇文章主要介绍了基于python爬取梨视频实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-11-11
python爬虫爬取淘宝商品信息（selenum+phontomjs）
这篇文章主要为大家详细介绍了python爬虫爬取淘宝商品信息，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-02-02