在电赛的众多竞赛题目中，C题通常是针对编程和算法能力的考验。2025年电赛C题的要求是开发一套能够在树莓派上运行的代码，这项挑战强调了软件与硬件结合的实战能力，特别是使用OpenCV库进行图像处理。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它拥有大量的图像处理功能，非常适合用于处理视觉相关的问题，如目标检测与测距算法。 目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，它涉及到识别图像中的特定物体，并确定其位置的过程。在树莓派上实现目标检测功能，通常需要先对树莓派进行适当的配置，比如安装操作系统、安装必要的软件库等。在安装好OpenCV库之后，就可以开始编写目标检测的相关代码了。目标检测的算法多种多样，包括但不限于基于深度学习的方法、传统的机器学习方法以及基于图像处理的传统方法。 测距算法是目标检测中不可或缺的一部分，尤其是在需要计算物体距离的情况下。测距算法可以是基于几何关系的简单三角测量，也可以是基于深度学习的复杂模型。在树莓派上实现测距算法，通常需要考虑硬件能力的限制，选择合适的算法以确保在较低的计算能力下也能有较好的性能。 PnpSolution.py和shapeDetection.py这两个文件名暗示了代码的功能。PnpSolution.py很可能是指解决透视-n点问题（Perspective-n-Point, PnP）的解决方案。PnP问题是计算机视觉中的一个经典问题，它指的是根据已知的相机内部参数和从不同角度拍摄到物体的多个图像，来计算相机相对于物体的位置和方向。这在机器视觉定位和地图构建中十分关键。shapeDetection.py则可能包含了形状检测算法，用于识别和测量图像中的不同形状。例如，它可以用于识别矩形、圆形等基本几何形状，或者更加复杂的自定义形状。 结合OpenCV库，这两个Python脚本文件能够提供一个完整的解决方案，从捕获图像，到处理图像，再到识别和测量目标，最终计算目标与相机的距离。这一系列操作在机器视觉应用中非常常见，如自动化监控、机器人导航、增强现实等。在树莓派这样的嵌入式平台上实现这样的功能，不仅能够锻炼参赛者的编程和问题解决能力，也能够提供实际应用中的宝贵经验。 树莓派是一种小型单板计算机，具有体积小、成本低、功能全面的特点，非常适合用于教育和DIY项目。结合OpenCV的视觉处理能力，树莓派在各种视觉检测和测量项目中有着广泛的应用前景。比如，可以用于自动识别生产线上的零件、检测农作物的生长状况、甚至是应用于智能交通系统中识别车辆型号和车牌等。 由于参赛作品需要在树莓派上运行，因此代码的优化也至关重要。这意味着算法不仅要准确高效，还要能够适应树莓派相对有限的计算资源。在编写代码时，参赛者需要仔细考虑算法的选择和优化，确保程序能够在树莓派上流畅地运行。 这套代码不仅仅是一个简单的代码库，它代表了对计算机视觉技术深入理解和实际应用的能力。通过这样的项目，参赛者能够深入学习OpenCV库的使用，提高编程水平，同时也能够了解到如何将理论应用于实践，解决实际问题。

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

基于LINUX系统的双目测距系统的开发文档、双目摄像头的测距算法及相关注释

在调频连续波（FMCW）雷达测距算法中，快速傅里叶（FFT）算法频谱分析的误差是由FFT频谱线之间间隔造成的。因此，为了提高FFT算法的测距精度，减少频谱分析的误差，提出了频移补偿的改进措施。频移补偿的频谱搬移因子的获取是利用频谱图对称性与最值和邻近两个谱线点坐标之间的距离差得到的。仿真实验的结果说明，该措施在不大幅提高测距时间的情况下得到的最值更接近实际峰值，可以较好地改进雷达的测距精度。

 文中首先介绍了雷达测距的两种常用方法，通过分析，调频连续波（FMCW）雷达更具有优势，然后阐述了调频连续波（FMCW）雷达测距系统的基本组成原理，再后本文论述了测频中最常用的FFT算法。接着分析研究了由此衍生出的距离谱，根据距离谱本文重点论述了其估计算法，说明了距离谱最大采样点法的问题，提出距离谱最大值二分估值法，又经过进一步改进得到距离谱最大值的拟合法。通过计算机仿真的结果确定距离谱最大值的拟合法提高了测距的精度。

实现不同距离处的蓝牙测距算法，此算法是实现一米处测距

FMCW雷达快速高精度测距算法

基于散焦图像测距算法研究

采用本体（Ontology）为向量空间模型提供更为丰富、详细的概念空间，在本体的支持下，文档中的术语不再被孤立地看成关键词，而是彼此间有了一定的语义联系。以已获得丰富而详细的本体为前提，考虑当本体空间很大时，解决向量空间的高维数给计算带来复杂性与难度这一问题，提出基于HCA（Hierarchical Clustering Algorithm）的向量空间压缩算法。

双目测距算法，利用两个摄像头读入视频，进行配准定位，进行测距