普通攝像頭利用人臉識別技術與景深應用實現測距
今天看到有人問能不能用攝像頭來檢測距離，我剛開始覺得這幾乎是個不可能的事情，大家都知道這幾天都不讓出門，就窩在家裡想這個事。靈光一現，為什麼不將人臉識別與測距結合起來就可以實現了。（具體演算法原理暫不公開）。人臉識別可以使用opencv自帶的，也可以使用開源的。我使用的是seetaaface2開源的檢測演算法，主要是識別較快，也比較準，在i53320上可以達到實時的要求。
隨著人的移動，會實時顯示人臉與攝像頭的距離。當然不同的攝像頭要設定不同的初始引數，後面會更新演算法，以適應更多攝像頭。
開發工具qt5.12+opencv4.01+seetaface2.0（人臉檢測模組）
本應用雖然取得了初步成功，但只是個初級模型，還不完善，演算法成熟後會公開原理及實現細節。
攝像頭測距
深度檢測主要技術方法 1.雙目匹配 雙rgb攝像頭 可選的照明系統 三角測量原理即目標點在左右兩幅檢視中成像的橫座標之間存在的差異 視差disparity 與目標點到成像平面的距離成反比例的關係 z ft d 得到深度資訊。雙目匹配採用三角測量原理完全基於影象處理技術，通過尋找兩個影象中的相同的特徵...
雙攝像頭測距
開篇之前，首先要感謝maxwellsdemon和wobject，沒有和你們的討論，也就沒有此篇的成文。說到雙攝像頭測距，首先要複習一下測距原理，把learning opencv翻到416和418頁，可以看到下面兩幅圖 圖1.雙攝像頭模型俯檢視 圖2,雙攝像頭模型立體檢視 圖1解釋了雙攝像頭測距的原理...
雙目攝像頭測距演算法
雙目攝像頭測距演算法 輸入輸出介面 input 3 攝像頭標定引數 中心位置 x,y 和5個畸變 係數 2徑向，2切向，1稜向 浮點型float 4 攝像頭初始化引數 攝像頭初始位置和三個座標方向 的旋轉角度，車輛寬度高度車速等等，浮點型float output 3 左右兩幀影象image vide...