單目測距的基本介紹和實現原理
單目測距是一種常用的測量技術，它透過單個攝像頭來測量物體與攝像頭的距離。在現代科技的推動下，單目測距術正在不斷髮展和應用於各個領域。本文將分點闡述關於單目測距的重要性、原理和方法、應用領域以及潛在的挑戰和發展方向
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一、單目測距的重要性
準確測量物體與攝像頭的距離對於很多應用非常關鍵，比如智慧駕駛、人臉識別、擴增實境等。在智慧駕駛中，透過單目測距可以判斷車輛與前方障礙物的距離，從而實現智慧制動和避讓。在人臉識別中，單目測距可以幫助確定人臉的大小和位置，提高人臉識別的準確性。在擴增實境中，單目測距可以用來精確定位虛擬物體，使虛擬內容與真實世界更加融合
二、單目測距的原理和方法
單目測距主要依靠影像中物體的幾何資訊來進行距離估計。常用的方法包括三角測量法、景深測量法和結構光測量法。三角測量法基於物體在影像中的尺寸和位置資訊，結合相機的內外引數進行距離估計。景深測量法利用影像中物體的模糊程度來反映物體的遠近關係，透過對焦距離的調整來估計距離。結構光測量法則利用投影儀投射特定的光紋到物體上，透過獲取投影影像和物體表面的形變資訊來計算距離。
三、單目測距的應用領域
單目測距技術在各個領域都有廣泛的應用。在工業製造中，單目測距可以用來測量零件的尺寸和位置，實現自動化生產。在醫療領域，單目測距可以用來測量病人的身高和體重，輔助診斷和治療。在軍事領域，單目測距可以用來判斷目標距離和大小，指導射擊和偵察任務。在消費電子產品中，單目測距可以用來實現手勢控制和虛擬現實互動。
四、單目測距的潛在挑戰和發展方向
儘管單目測距技術已經取得了很大的進展，但仍然存在一些挑戰。例如，環境光線的變化、物體表面的反射性和複雜場景的處理等都會對測距結果產生影響。為了解決這些問題，需要進一步改進演算法和感測器技術，提高測量的準確性和魯棒性。此外，隨著人工智慧和深度學習的發展，將其與單目測距相結合也是一個發展方向，可以透過學習來提高測距的效能。
綜上所述，單目測距是一種重要的測量技術，具有廣泛的應用前景。隨著計算機視覺和人工智慧技術的不斷髮展，單目測距技術還有很大的發展空間和潛力。未來可能會出現更加先進的演算法和感測器技術，可以實現更高精度和更快速的測量。此外，單目測距技術的應用領域也將不斷擴大，涉及到更多的行業和領域。
五、單目測距實現
實時感知本車周圍物體的距離對高階駕駛輔助系統具有重要意義，當判定物體與本車距離小於安全距離時便採取主動剎車等安全輔助功能，這將進一步提升汽車的安全效能並減少碰撞的發生。上一章本文完成了目標檢測任務，接下來需要對檢測出來的物體進行距離測量。首先描述並分析了相機成像模型，推導了影像的畫素座標系與世界座標系之間的關係。其次，利用軟體標定來獲取相機內外引數並改進了測距目標點的選取。最後利用測距模型完成距離的測量並對採集到的影像進行模擬分析和方法驗證。
5.1 單目視覺測距和雙目視覺測距相比
測距在智慧駕駛的應用中發揮著重要作用。測距方法主要包含兩類：主動測距與被動測距，主動測
距是當前研究的熱點內容之一。主動測距方法包括採用感測器、攝像機、鐳射雷達等車載裝置進行
測距。攝像頭由於價格相對低廉且效能穩定應用較為廣泛，本文采用攝像頭進行距離測量。
單目測距主要運用測距模型結合目標矩形框來進行測距任務，透過目標在影像中的大小位置資訊去
估算距離。單目測距演算法具有計算量小、成本低廉的優點，並且測距誤差也可以透過後續的調校來
消除，很多演算法都在採用基於單目視覺感測器來開發產品。 因此相對其他測距方法，單目視覺有更
成熟的演算法，本文亦採用單目視覺測距。
利用雙目視覺可以獲取同一物體在成像平面上的畫素偏移量。然後可以使用相機焦距、畫素偏移以
及兩個相機之間的實際距離從數學上得出物件之間的距離。與單目測距相比，雙目測距雖然更加精
確，不需要資料集，但計算量大，速度相對較慢，而且由於使用了兩個攝像頭，成本也變得更高。
5.2 相機成像模型
想要得到距離資訊需要獲得三維真實世界裡的點，而由於處理的對像是攝像頭捕捉後的二維平面影像，因此如何將二維影像上的某個點轉換為三維世界裡的點是值得考慮的問題。進一步的，把影像上的點轉換到真實世界的點，就需要進行畫素座標系、影像座標系、相機座標系以及世界座標系之間的相互轉換。四種座標系之間的相互關係如圖5-1所示。座標系描述如下：
(1)畫素座標系。數字影像一般是三維影像並且由眾多畫素點組合而成的，畫素座標系的原點為
O2，以寬度方向為u軸，以高度方向為v軸。
(2)影像座標系。影像座標原點為O1，並且畫素座標系和影像座標系是平行的，以影像寬度方向為x
軸，以高度方向為y軸，長度單位為mm。
(3)相機座標系。相機座標系原點Oc，Xc軸、Yc軸分別是與影像座標系下的x軸、y軸相互平行，相機Zc軸和攝像頭光軸重合。
(4)世界座標系。我們所處的環境即是在世界座標系之下，也就是圖5-1中Xw-Yw-Zw平面。Pw透過
真實世界上的一點至影像上的P點，完成從世界座標到影像上座標的轉換。
5.3 座標系轉換
(1)畫素座標系轉換到影像座標系
畫素座標系是以畫素來表示各個畫素位置資訊的，但是它不能夠表達出影像中物體的物理大小，因此需要進行座標系之間的轉換。
在圖5-2中，影像座標系的座標(x，y)與畫素座標系的座標(u，v)之間的關係可以表示為：
式 (5.1)中，(u0,v0)是影像中心的畫素座標，dx、dy分別是橫向和縱向畫素在感光板上的單位物理長度。
寫成齊次座標矩陣的形式為：
(2)影像座標系變換到相機座標系
在圖5-3中，OcO1之間的距離為焦距f。圖5-4表示了物體成像到影像座標系的過程，P點、 P＇點
分別為相機座標系和影像座標系下的座標。
