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

大部分教程都采用了轮廓识别的方法进行单目测距的实现，但经实验发现，此方法极易受到复杂环境的干扰，采用了颜色识别+轮廓检测的办法。先经过颜色识别提取，比如把明显的红色物体提取出来，屏蔽图片内掉其他非红色物体，就大大减少了干扰物，最后再加上轮廓识别方法进行单目测距的计算，提高的识别准确度。博客链接：https://blog.csdn.net/qq_30130435/article/details/86601370?spm=1001.2014.3001.5501