YOLOv5+单目测距（python）

在YOLOv5中实现单目测距，你需要先定义一个YOLOv5模型来进行目标检测，然后使用单目摄像头来获取目标的图像，接着通过目标的大小和摄像头到目标的距离来计算测距值。

以下是一个简化的Python代码示例，展示如何使用YOLOv5模型和单目摄像头进行目标测距：

import cv2
import numpy as np
 
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
# 加载YOLOv5模型
model = YOLOv5()  # 假设YOLOv5已经定义好，并且有加载模型的方法
 
# 摄像头焦距，单位: 像素
focal_length = 35  # 假设值，根据实际情况调整
 
# 目标宽度，单位: 厘米
known_width = 20  # 假设值，根据实际目标尺寸调整
 
while True:
    # 从摄像头读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
 
    # 使用YOLOv5模型检测目标
    detections = model.detect(frame)
 
    for detection in detections:
        # 假设检测到的目标是一个矩形框 [x, y, w, h]
        x, y, w, h = detection['box']
        
        # 目标的中心点
        center = (int(x + w / 2), int(y + h / 2))
        
        # 在目标周围画个边框
        cv2.rectangle(frame, (int(x), int(y)), (int(x + w), int(y + h)), (255, 0, 0), 2)
        
        # 计算测距
        distance = (known_width * focal_length) / w
        
        # 在图像上显示测距
        cv2.putText(frame, f"Distance: {distance}cm", center, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
 
    # 显示图像
    cv2.imshow('Detections', frame)
 
    # 按 'q' 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们首先加载了一个YOLOv5模型，然后通过摄像头获取图像帧。对于每个检测到的目标，我们计算其与摄像头中心的距离，并在图像上显示测距结果。

注意：这个代码示例是假设的，并没有提供YOLOv5模型的实际定义或加载方法。实际应用中，你需要根据YOLOv5的实际API实现相关的模型加载和推理过程。此外，焦距（focal\_length）和已知宽度（known\_width）需要根据实际单目摄像头和目标的真实属性来确定。