YOLOv5+单目测量物体尺寸（python）

已于 2024-03-24 23:04:18 修改
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分类专栏： 三维测距 YOLO 单目测距 文章标签： python YOLO 数码相机
于 2023-05-05 10:24:50 首次发布
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本文介绍了使用YOLOv5进行单目物体尺寸测量的方法，包括测距原理、相机标定、相机测距的实现细节，以及实验效果展示。通过相机标定获取焦距，结合像素点尺寸反算物体实际尺寸。提供了工程源码下载链接。

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YOLOv5+单目测量尺寸（python）

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本篇博文工程源码下载在文章末尾

1. 相关配置

系统：win 10
YOLO版本：yolov5 6.1
电脑显卡：NVIDIA 2080Ti（CPU也可以跑，GPU只是起到加速推理效果）

2. 测距原理

单目测量尺寸原理和测距原理正好相反，但是需要固定相机距离目标的距离，然后把单目测距公式 D = (F*W)/P 反过来求目标的长宽即可：

                                        W_True =
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1.1 2D测量技术基于单目相机的2D测量技术在许多领域中具有重要的背景和意义。工业制造：在工业制造过程中，精确测量是确保产品质量和一致性的关键。基于单目相机的2D测量技术可以用于检测和测量零件尺寸、位置、形状等参数，进而实现自动化生产和质量控制。通过实时监测并反馈测量结果，可以快速发现和纠正生产中的偏差，提高产品的一致性和合格率。计算机视觉：单目相机作为计算机视觉的传感器之一，能够捕捉并记录场景中的图像信息。基于单目相机的2D测量技术可以通过对图像进行处理和分析来提取目标物体的特征和参数。
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02-13
### 使用YOLO算法测量物体实际尺寸 #### YOLO模型简介 YOLOv5提供了多个版本，分别为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l 和 YOLOv5x。这些模型的主要区别在于`depth_multiple`（模型深度）和`width_multiple`（模型宽度），这类似于衣服的不同尺码[^1]。 #### 测量原理 为了利用YOLO算法进行物体尺寸测量，核心思路是在已知相机内参矩阵的情况下，通过检测到的目标边界框计算其在真实世界中的物理尺寸。具体来说： - **获取像素坐标**：当YOLO完成对象检测后会返回一系列边界框信息，其中包括左上角(x_min, y_min)以及右下角(x_max, y_max)，从而获得中心点位置(center_x, center_y)[^2]。 - **转换至三维空间**：假设摄像头已经过校准，则可以根据摄像机内外参数将上述二维平面内的坐标映射回现实世界的三维坐标系中去；如果不知道确切距离的话也可以考虑使用双目视觉或其他方式辅助测距。 - **应用相似三角形定理**：一旦知道了目标离镜头的距离D，就可以根据成像比例关系求得实物的高度H= h * D / f ，其中h表示图像上的高度而f代表焦距长度。 ```python def calculate_real_size(bounding_box, distance_to_object, focal_length): """ 计算物体的真实尺寸 参数: bounding_box (tuple): 边界框的位置信息 (xmin, ymin, xmax, ymax) distance_to_object (float): 物体与相机之间的距离 focal_length (float): 相机的焦距 返回: float: 实际高度 """ height_in_pixels = bounding_box[3] - bounding_box[1] real_height = height_in_pixels * distance_to_object / focal_length return real_height ``` #### 骨干网络的作用 对于YOLO而言，骨干网的选择至关重要。这里提到YOLOv5使用的CSPDarknet53不仅增强了特征提取的能力还能够更好地处理多尺度输入数据[^3]。这意味着即使待测物处于不同的拍摄角度或远近变化较大时也能保持较高的精度。
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