yolov7直接调用zed相机实现三维测距（python）

已于 2024-04-17 15:58:16 修改
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分类专栏： zed+yolo实现三维测距 三维测距 zed 2i 文章标签： YOLO 数码相机 python
于 2024-04-14 21:08:36 首次发布
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该项目展示了如何直接使用YOLOv7模型结合ZED相机进行三维测距，无需额外标定。尽管在6G显存设备上可能运行受限，但在高显存服务器上可正常运行。提供了相关配置（python 3.7，Windows PyCharm环境，ZED API配置），以及delete-01.py代码示例，并给出了多个源码下载链接。

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yolov7直接调用zed相机实现三维测距（python）

相关链接
此项目直接调用zed相机实现三维测距，无需标定，相关内容如下：

1. yolov4直接调用zed相机实现三维测距
2.yolov5直接调用zed相机实现三维测距（python）
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本篇博文工程源码下载见文章末尾（麻烦github给个星星）

Zed调用YOLOv7测距6G显存带不动，在大显存服务器上可以运行，

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yolov9直接调用zed相机实现三维测距（python）
积极向上的mr.d的博客
04-07 983
yolov9直接调用zed实现三维测距
yolov5直接调用zed相机实现三维测距（python）
积极向上的mr.d的博客
10-24 9579
zed代码比较简洁，但是一定要把环境配置好，后续自己会把他当做普通双目标定，去对比分析效果，并完善相关功能。
YOLOv7+双目测距（python）
积极向上的mr.d的博客
04-03 7633
yolov7结合双目实现测距功能
zed相机使用（2）
qinghuan1的博客
05-20 3241
在用zed做目标跟踪时，输入svo视频，提示错误，检查好久，发现svo视频的图像格式是RGBA，跟踪需要的图像格式是RGB，遂解决。 zed.retrieveImage(image, VIEW_LEFT); // Get the left image cv::Mat left_image_rgb = slMat2cvMat(image); cv::cvtColor(left_image_rgb, ...
使用ZED相机踩坑记录（3）---采集左右相机图片
weixin_42232538的博客
12-13 2317
如题。 参考了这位前辈的代码，只是里面的几句因为版本不同而改了。 我用的是SDK 3.3 import cv2 import pyzed.sl as sl import time AUTO = True # 自动拍照，或手动按s键拍照 INTERVAL = 2 # 自动拍照间隔 # camera_settings = sl.CAMERA_SETTINGS.CAMERA_SETTINGS_BRIGHTNESS str_camera_settings = "BRIGHTNESS" step_camera
yolov8直接调用zed相机实现三维测距（python）
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yolov8直接调用zed相机实现三维测距（python）
yolov8直接调用zed相机实现三维测距（python）_yolov8检测物体的世界坐标高度(2)
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04-21 1100
附：Zed调用YOLOv7测距也已经实现，但是3060笔记本6G显存带不动，在大现存服务器上可以运行，可能是由于YOLOv7网络结构导致的，由于不具备普适性，就不再写相关文章了，有需要的可以仿照这个代码去改写。
YOLOv5直接调用ZED相机实现三维测距（Python）
gitblog_06783的博客
04-22 348
YOLOv5直接调用ZED相机实现三维测距（Python） 【下载地址】YOLOv5直接调用ZED相机实现三维测距Python 本项目结合YOLOv5深度学习算法与ZED相机，实现高效的三维测距功能。通过直接调用ZED相机的API，实时捕捉视频流并检测目标，精确计算目标的三维距离。项目提供了详细的安装和使用说明，用户只需...
yolov4直接调用zed相机实现三维测距（免标定）
积极向上的mr.d的博客
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调用zed相机实现三维测距，免标定，测距十分准确，深度图生成的效果也不错，可以对比标定的对比效果
# YOLOv3：基于 PyTorch 的目标检测模型实现
www_pp_的博客
05-13 803
本文介绍了如何使用 PyTorch 实现 YOLOv3 目标检测模型。YOLOv3 是一种高效的单阶段目标检测算法，能够在输入图像上直接预测边界框和类别概率，适用于实时检测任务。文章首先简要介绍了 YOLOv3 的特点，包括单阶段检测、多尺度检测和高效率。接着，详细说明了实现 YOLOv3 所需的环境准备和代码实现步骤，包括导入必要的库、构建模块列表、实现上采样层和空层等。通过本文，读者可以了解如何从零开始构建 YOLOv3 模型，并掌握其核心实现细节。
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在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
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本文介绍了一种基于YOLO模型的道路坑洞检测系统，旨在提高道路维护的效率和安全性。系统采用Pyqt5库搭建用户界面，支持图片、视频和摄像头的检测，并能保存检测结果。通过本项目，期望为道路维护和管理提供技术支持，推动智能交通和城市管理的智能化升级。
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