计算机视觉项目-单目测距 双目测距 3D目标检测 语义分割 姿态识别及姿态估计_基于深度学习 单目图像测距(1)

1. 环境搭建：
      - 安装YOLOv5所需的开发环境，包括Python、PyTorch等依赖库。
      - 下载并配置YOLOv5模型，准备用于目标检测任务。

2. 相机标定：
      - 对双目相机进行标定以获取相机的内外参数，包括焦距、主点坐标、镜头畸变系数等。
      - 使用OpenCV的calibrateCamera函数进行标定过程，生成相机矩阵和畸变系数。

3. 图像校正：
      - 利用获得的相机参数对原始图像进行畸变校正，消除镜头畸变的影响。

4. 双目匹配：
      - 对校正后的左右图像进行特征匹配，寻找视差图，通过视差计算得到深度信息。

5. 目标检测：
      - 使用预训练的YOLOv5模型对校正后的单目图像进行目标检测，识别并定位出图像中的感兴趣目标。

6. 深度估计与测距：
      - 将YOLOv5检测到的目标框与双目匹配得到的深度信息关联起来，根据相机参数和视差关系计算出目标的具体距离。

7. 计数与三维坐标重构：
      - 根据目标的深度信息，不仅可以计算出目标距离，还可以通过三角测量原理重建目标在三维空间中的坐标位置，进而实现对多个目标的计数和位置追踪。

总之，Yolov5双目测距教程旨在指导用户如何整合上述各步骤，构建一套完整的双目视觉系统，实现高精度的目标检测、计数和距离测量功能。整个过程涉及计算机视觉领域的关键技术，包括相机标定、图像处理、深度估计和目标检测算法的应用。

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）_yolov5测距-优快云博客

3D目标检测

是计算机视觉和机器学习领域的一个重要课题，它的目的是从三维空间的数据中自动识别和定位各种物体，并给出它们的三维边界框。这种技术对于诸如自动驾驶汽车、无人机导航、机器人操作、虚拟现实和增强现实等应用场景至关重要，因为它能够提供更准确的物理空间信息，帮助系统理解周围环境并做出决策。

3D目标检测通常依赖于不同的传感器数据源，包括但不限于