YOLOv8与SGBM双目测距算法的实现
在计算机视觉领域，双目测距是一项重要的技术，广泛应用于机器人导航、三维重建等场景。本文将介绍如何使用YOLOv8结合SGBM（Semi-Global Block Matching）算法来实现双目测距，并提供相关代码示例。
YOLOv8简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，YOLOv8是其最新版本。它的核心思想是通过回归问题，将目标检测视为一个单独的回归任务，直接从图像像素预测bounding box及其类别。
SGBM双目测距算法
SGBM算法是一种高效的立体匹配方法，通过优化视差图，使得深度信息的获取更为精确。在双目视觉中，我们可以利用左右相机捕获的图像，计算视差图，从而实现距离测量。
步骤简介
- 图像预处理：读取左右图像，进行灰度化处理。
- 极线矫正：确保左右图像的对应点在同一水平线上。
- 视差图计算：利用SGBM算法生成视差图。
- 深度图计算：根据视差图和相机参数计算深度图。
- 目标检测：使用YOLOv8对图像进行目标检测。
- 距离测量：结合目标检测的结果，通过深度信息得到目标的实际距离。
代码实现
下面是一个简单的双目测距代码示例：
1. 读取图像和灰度化
import cv2
import numpy as np
# 读取左右图像
img_left = cv2.imread('left_image.png')
img_right = cv2.imread('right_image.png')
# 转为灰度图
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
2. 极线矫正
使用OpenCV的stereoRectify函数进行极线矫正，假设已经得到了相机内参和外参。
# 假设P1, P2是相机的相对姿态矩阵，Q是重建矩阵
# 进行极线矫正的步骤略
# rectify左、右图像
rectified_left, rectified_right = cv2.stereoRectify(gray_left, gray_right, ... )
3. SGBM视差图计算
# 创建SGBM对象
window_size = 3
min_disp = 16
num_disp = 128 - min_disp
sgbm = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
numDisparities=num_disp,
blockSize=window_size,
P1=8 * 3 * window_size ** 2,
P2=32 * 3 * window_size ** 2,
disp12MaxDiff=1,
uniquenessRatio=10,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32,
mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM)
disparity_map = sgbm.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0
4. 深度图计算
# 假设f是焦距，B是基线长度
f = 0.8 # 示例值
B = 0.1 # 示例值
depth_map = (f * B) / (disparity_map + 1e-5) # 加小值以避免除以零
5. YOLOv8目标检测
可以使用YOLOv8模型进行目标检测，假设模型已加载。
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8.pt') # 加载YOLOv8模型
results = model(img_left) # 对左图像进行目标检测
6. 距离测量结合检测结果
for result in results:
for box in result.boxes:
# 获取目标中心点
x_center = int((box.xyxy[0] + box.xyxy[2]) / 2)
y_center = int((box.xyxy[1] + box.xyxy[3]) / 2)
# 查找深度信息
distance = depth_map[y_center, x_center]
print(f"目标距离为: {distance} 米")
结论
通过以上步骤，我们实现了一个使用YOLOv8进行目标检测、通过SGBM算法进行双目测距的示例。该方法可以广泛应用于各种需要深度信息的场景中，尤其是在自动驾驶、无人机航拍等领域。希望本文对您理解双目测距的实现有所帮助。
