YOLOv5+单目测距（Python）资源文件介绍

YOLOv5+单目测距（Python）资源文件介绍

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项目简介

本仓库提供了一个基于YOLOv5和单目视觉的测距实现方案。通过结合YOLOv5的目标检测能力和单目视觉的测距原理，本项目能够实现对目标物体的检测与距离测量。该方案的实现原理相对简单，适合初学者学习和实践。

功能特点

• YOLOv5目标检测：利用YOLOv5模型进行目标检测，能够实时识别图像或视频中的目标物体。
• 单目测距：结合单目视觉原理，计算目标物体与摄像头的距离。
• Python实现：所有代码均使用Python编写，易于理解和修改。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行测距程序：

   python main.py
   

文件结构

• main.py：主程序文件，包含YOLOv5目标检测和单目测距的实现。
• utils/：包含一些辅助函数和工具类。
• models/：包含YOLOv5模型的配置文件和权重文件。
• data/：存放测试数据和结果的目录。

注意事项

• 本项目依赖于YOLOv5模型，请确保模型权重文件已正确加载。
• 测距结果受摄像头参数和环境光线等因素影响，可能存在一定误差。

贡献

欢迎大家提出问题和建议，也欢迎贡献代码。请通过提交Issue或Pull Request来参与项目。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

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