yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

news2024/9/20 18:40:11

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要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：

单目测距算法

单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

单目测距代码

单目测距涉及到坐标转换，代码如下：

def convert_2D_to_3D(point2D, R, t, IntrinsicMatrix, K, P, f, principal_point, height):
    """

    例如：像素坐标转世界坐标
    Args:
        point2D: 像素坐标点
        R: 旋转矩阵
        t: 平移矩阵
        IntrinsicMatrix:内参矩阵
        K:径向畸变
        P:切向畸变
        f:焦距
        principal_point:主点
        height:Z_w

    Returns:返回世界坐标系点，point3D_no_correct, point3D_yes_correct

    """
    point3D_no_correct = []
    point3D_yes_correct = []


    ##[(u1,v1),
   #   (u2,v2)]

    point2D = (np.array(point2D, dtype='float32'))

在YOLOv5中添加单目测距功能的一种方法是，在训练集上收集带有物体标注和深度信息的数据。然后，可以使用深度学习模型（如卷积神经网络）将输入图像映射到深度图。训练完成后，您可以使用该模型来估计图像中物体的距离。
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差帧算法（Frame Difference Algorithm）

差帧算法是一种基于视频序列的帧间差异来计算物体速度的方法。它基于一个简单的假设：相邻帧之间物体的位置变化越大，物体的速度越快。
差帧算法是一种基于视频序列的帧间差异来计算物体速度的方法。其原理是计算物体在相邻两帧之间的位置差异，然后通过时间间隔来计算物体的速度。

假设物体在第t帧和第(t-1)帧中的位置分别为pt和pt-1，则可以使用欧氏距离或其他相似度度量方法来计算它们之间的距离：

d = ||pt - pt-1||

其中||.||表示欧氏距离。然后，通过时间间隔Δt来计算物体的平均速度v：

v = d / Δt

其中，Δt表示第t帧和第(t-1)帧之间的时间间隔。在实际应用中，可以根据需要对速度进行平滑处理，例如使用移动平均或卡尔曼滤波等方法。

测速代码

以下是一个简单的差帧算法代码示例，用于计算物体在视频序列中的速度：

```python
import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 初始化参数
prev_frame = None
prev_position = None
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 视频帧率
speeds = []  # 存储速度值

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    if prev_frame is not None:
        # 计算当前帧和前一帧之间的位置差异
        flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

        # 提取运动向量的x和y分量
        vx = flow[..., 0]
        vy = flow[..., 1]

        # 计算位置差异的欧氏距离
        distance = np.sqrt(np.square(vx) + np.square(vy))

        # 计算速度
        speed = np.mean(distance) * fps

        speeds.append(speed)

        # 可选：可视化结果
        flow_vis = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        flow_vis[..., 0] = np.arctan2(vy, vx) * (180 / np.pi / 2)
        flow_vis[..., 2] = cv2.normalize(distance, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
        flow_vis = cv2.cvtColor(flow_vis, cv2.COLOR_HSV2BGR)

        cv2.imshow('Flow Visualization', flow_vis)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    prev_frame = gray

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 打印速度结果
print("速度列表：", speeds)