python 图像测距(Python相机模型测距)

Python相机模型测距是一种基于计算机视觉技术的非接触式距离测量方法。它可以通过分析图像信息来得到物体与相机的距离，并广泛应用于自动驾驶、机器人、三维重建等领域。

在Python中，使用相机模型测距需要用到OpenCV库。通过读取相机参数和图像信息，可以计算出像素坐标和实际物体坐标之间的关系，从而实现测距。

import cv2
# 读取相机参数
with open('camera_params.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
fx = float(lines[0].strip())
fy = float(lines[1].strip())
cx = float(lines[2].strip())
cy = float(lines[3].strip())
k1 = float(lines[4].strip())
k2 = float(lines[5].strip())
p1 = float(lines[6].strip())
p2 = float(lines[7].strip())
k3 = float(lines[8].strip())
# 读取图像信息
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设定测距物体的像素坐标
x = 100
y = 200
# 计算物体实际坐标
r = gray[y][x]
x = (x - cx) * r / fx
y = (y - cy) * r / fy
z = r
# 输出距离信息
print('距离为：', z)

上述代码中，首先读取了相机参数和图像信息，接着设定了测距物体的像素坐标并计算出其实际坐标。最后输出了距离信息。需要注意的是，在实际使用中需要根据具体情况对代码进行修改。

总的来说，Python相机模型测距对于需要进行非接触式距离测量的应用场景非常有用，它充分发挥了计算机视觉技术在实际生产中的应用价值。