Image processing OpenCV：如何使用图像计算相机和对象之间的距离？

我是OpenCV的新手。我使用以下公式计算距离：

distance to object (mm) = focal length (mm) * real height of the object (mm) * image height (pixels)
                          ----------------------------------------------------------------
                                object height (pixels) * sensor height (mm)

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OpenCV中是否有可以确定对象距离的函数？如果没有，是否有对示例代码的引用？

opencv中没有此类函数可用于计算对象与相机之间的距离。见此：

您应该知道，参数取决于相机，如果相机更改，参数也会更改

要获得真实世界和相机之间的映射，而不需要相机的任何先验信息，您需要校准相机

为了计算深度，即相机和物体之间的距离，你需要至少两张由两台不同相机拍摄的同一物体的图像，这通常被称为立体视觉技术

如何计算已知尺寸物体的距离 你需要提前知道两件事中的一件

• 焦距（单位为毫米和每毫米像素数）
• 图像传感器的物理尺寸（计算每毫米像素数）

我将使用焦距，因为我不想在谷歌上搜索传感器数据表

校准照相机 使用OpenCV

calibrate.py

工具和源代码中提供的棋盘模式PNG生成校准矩阵。我从尽可能多的角度拍摄了大约20多张棋盘照片，并将这些文件导出到我的Mac电脑。有关更多详细信息，请查看

摄像头校准矩阵（iPhone 5S后摄像头）

• f_x=2803
• f_y=2805
• c_x=1637
• c_y=1271

查看您拍摄的一系列棋盘照片的详细信息，您会发现照片的本机分辨率（3264x2448），在iPhoto中可见的JPEG中，您可以找到焦距值（4.15mm）。这些项目应根据摄像机的不同而有所不同

每毫米像素数 我们需要知道图像传感器上每毫米像素数（px/mm）。从上一页我们知道f_x和f_y是焦距乘以比例因子

f_x = f * m_x
f_y = f * m_y

因为每个公式有两个变量，我们可以求解m_x和m_y。我的平均成绩是2803分和2805分，得到2804分

m = 2804px / 4.15mm = 676px/mm 

对象大小（以像素为单位） 我使用OpenCV（C++）从这些点中取出一个点，并确定对象的大小为41px。请注意，我已经检索了对象的角，并询问了边界矩形的大小

cv::RotatedRect box = cv::minAreaRect(cv::Mat(points));

小皱纹 在640x480的摄像机上拍摄的视频中，该对象为41px

以较低分辨率转换px/mm 给定41px/133px/mm，我们看到图像传感器上物体的大小是.308mm

距离公式 这正好很好。我测量了910毫米，经过一些改进，我可能可以减少误差

欢迎反馈

相似三角形法

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Adrian在pyimagesearch.com上演示。我们事先讨论过这个话题，他采用了类似的三角形方法，我做了相机内部分析。

相机参数我保持不变，我知道它们是否有必要有两个相机？你给出的公式是一个理想情况，当相机的主轴垂直于物体平面……如果相机的主轴倾斜到对象平面（这通常是真实世界场景…）然后我们得到物体在图像中的投影…投影的图像不能给你真实世界中物体尺寸的正确想法…因此，对于一台相机来说，如果你事先不知道相机相对于物体的方向，这是很困难的…如果你知道所有的细节，你还需要校准相机吗关于相机的细节已经有了吗？+1正在寻找相同的，你找到了任何解决方案吗？非常好的解释。但是如果你不能校准你的相机，你也可以这样做吗？那么，您会使用本机相机分辨率吗？当不校正失真时，这有多可靠？如何仅使用本机解析应用此方法？抱歉问了这么多问题；）如果没有摄像机校准，你就要关机了。我想您可以使用传感器规格来获取测量值，或者只是在各种设备中建立一个摄像头数据库。我们可以放心地假设所有iPhone 5s的背面摄像头都在一定的公差范围内。此外，找出如何转储高通Vuforia libraries的摄像头校准数据库将是一项有人可以调查的任务。好的，让我详细说明我的问题。我想在没有相机的情况下计算给定图像中特定对象的距离。这是一个佳能EOS 60D与失真校正。从JPEG图像中的EXIF标签，我可以检索焦距。我知道物体的尺寸单位是毫米。你认为你的方法适用于这个问题吗？不。公式是：距离=尺寸×焦距/传感器上的尺寸。整个方法取决于在给定焦距和被测物体尺寸的情况下，计算出物体在传感器上的大小。否则，你有两个未知数。@桑德，你可以考虑使用完全相同的三角形的完全不同的方法。有关详细信息，请参阅

cv::RotatedRect box = cv::minAreaRect(cv::Mat(points));

3264/676 = 640/x
x = 133 px/mm

distance_mm = object_real_world_mm * focal-length_mm / object_image_sensor_mm
distance_mm = 70mm * 4.15mm / .308mm
distance_mm = 943mm