单目测距

从懒虫到爬虫

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距可实现对图片，视频，摄像头的检测本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。

从懒虫到爬虫

YOLO目标检测的单目（多目标测距），使用相机光学模型，支持目标检测模型训练，可输出目标位置和距离信息并可视化本项目旨在开发一个基于YOLO的目标检测系统，该系统不仅能检测图像中的多个目标，还能利用单目摄像头的图像估计每个目标与摄像头之间的相对距离。系统的核心组成部分包括目标检测、距离估计、模型训练以及结果可视化。

鱼眼相机的测距流程及误差分析[像素坐标系到空间一点以及测距和误差分析]由于最近在整理单目测距的内容，顺手也总结下鱼眼相机的测距流程和误差分析，如果有错误，还请不吝赐教。参考链接: 鱼眼镜头的成像原理到畸变矫正（完整版）相机模型总结（针孔、鱼眼、全景）三维空间中判断射线与平面是否相交相机外参标定误差对目标测距的影响分析（待整理）像素坐标转到世界坐标时相机坐标系中的Zc值求解一文简要介绍鱼眼镜头/相机投影成像过程一文详解分析鱼眼相机投影成像模型和畸变模型相机模型-鱼眼模型（fisheye camera model） SLAM 中常用的相机模型&畸变模型总结

基于yolov5的单目测距实现与总结+相机模型+标定写这篇文章的目的是为了总结我之前看的标定，相机模型以及单目测距的内容，如果有错误，还请不吝赐教。参考链接：相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现深度学习目标检测目标追踪单目测距单目测距+代码部署（目标检测+车辆/行人等测距）单镜头视觉系统检测车辆的测距方法相机模型与视觉测距不完全指南单目测距（yolo目标检测+标定+测距代码）【markdown】数学公式老规矩先上参考链接！感谢大佬们的无私奉献！！

单目测距那些事儿(上) | 从MobileEye谈起在ADAS领域，有个功能叫自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)。 ACC是一种纵向距离控制，具体包括发现目标车辆、判断目标车辆所在路径、测量相对本车的距离和速度，然后进行相应的刹车等制动操作以保持安全驾驶距离。当没有发现目标车辆时，则保持预设的巡航速度。

基于openCV实现的单目相机行人和减速带检测用户在运行calibration.py时，会遵循清晰的操作指南逐步完成整个标定过程。首先，程序会在用户的指示下自动或选择性地清空标定板图片文件夹，以便收集新的图像数据。接下来，用户可以通过capture阶段预设拍照数量，确保获取足够丰富的标定样本。这些样本将用于后续的calibrate阶段，其中程序会根据拍摄的标定板图像精确估计相机的内参和畸变系数，并将不同类型的相机标定结果分别写入各自的配置文件中。最后，undistort阶段允许用户将原始图像应用所获得的标定参数进行去畸变处理。

改进的YOLOv9+gui+单目测距与速度测量-pyqtYOLOv9的最新创新点，截至2024年2月26日，公开信息中提到YOLOv9在目标检测领域实现了SOTA（state-of-the-art）性能，并且在实时性方面表现优秀，超过了RT-DETR、YOLOv8等先前版本和竞品。然而，具体的创新点细节没有直接提供。

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）摘要：无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪（算法介绍和代码）要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距涉及到坐标转换，代码如下：

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）教程博客_传送门链接------->单目测距和跟踪原文链接：https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/131819630