YOLOv8单目测距代码实现了一种基于深度学习模型进行单目相机测距的方法。在该代码中，首先通过深度学习模型检测视频帧中的物体，然后利用单目相机的几何关系，结合已知物体尺寸与图像中对应物体的像素宽度，计算出摄像头的焦距和物体距离。 代码实现的核心步骤如下： 1. 导入所需库：代码中使用了`cv2`库进行图像处理，`ultralytics`库中的`YOLO`类用于加载YOLOv8模型进行目标检测。 2. 定义计算焦距的函数：`focal_length`函数通过给定物体的测量距离（实际距离）、实际宽度与图像中的像素宽度，计算出摄像头的焦距。 3. 定义计算距离的函数：`distance_finder`函数则根据已知的焦距、物体的实际宽度与图像中的像素宽度，计算出物体与摄像头之间的距离。 4. 加载YOLOv8模型并进行推理：通过`YOLO`类加载模型文件`yolov8n.pt`，并对视频帧进行处理。模型在处理图像后，会返回检测到的物体的信息，包括物体的边界框坐标等。 5. 视频帧遍历与测距：通过循环遍历视频帧，读取每一帧并在其上运行YOLOv8模型进行目标检测。然后，针对检测结果中的人脸（或其他指定物体），计算其像素宽度，并使用之前定义的函数计算距离。 6. 结果输出：将每一帧中检测到的人脸与摄像头的距离计算出来，并打印输出。同时，显示带注释的视频帧，以便观察检测与测距效果。 整个过程涉及图像处理、深度学习模型推理以及单目视觉几何计算。YOLOv8模型在这个过程中的作用是识别和定位视频帧中的物体，为测距提供必要的边界框数据。 此外，代码中还包含了用户交互部分，比如通过按键盘上的'q'键可以中断视频帧的遍历，结束程序。在视频遍历结束后，释放视频捕获对象并关闭显示窗口，确保程序能够正常退出。 在技术实现上，YOLOv8模型的加载与推理是该单目测距过程中的关键步骤。YOLO系列模型因其速度快、准确度高而广泛应用于目标检测任务中，而将模型推理结果应用于实际的物理距离测量，则进一步扩展了其应用场景。 代码中还演示了如何将模型推理结果转换为人类可读的可视化界面，为使用者提供了直接的交互体验。这不仅增加了程序的实用性，也使得技术成果更容易被非专业用户理解和接受。

yolov5 车辆实时测距，可以换成自己的模型检测自己的物体。

YOLOv5+单目实现测距（python），原理比较简单

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使用双目摄像头，基于opencv的测距程序

2.2 单目测距方法二 假设，有效焦距为 f 的 CCD 摄像机安装在载体的顶部， 俯仰角度，距离地面 的高度为 h；地面上有某个被测点P；点P与镜头中心的水平距离为d 。则被测点与 摄像机的光学成像几何关系如图 2 所示： 图 2：单目相机测距原理 其中， 0 O 是镜头的中心； 0 0 ( , )O x y 是光轴与像平面的交点，作为像平面坐标系的 原点； '( , )P x y 是被测点P在像平面的投影。那么，有几何关系：

基于单目视觉的目标识别与定位研究

单目视觉测距的原理与模型的介绍，重点介绍单目视觉测距的原理

计算特征点运动，由此得到自身摄像头运动，从其平移向量和旋转矩阵中推出pitch angle和pitch angle rate

单目测距C++工程代码和原理说明文档。 在kitti数据集中进行测试。 详细说明请阅读: https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/116021280