基于双目视觉的尺寸检测算法设计

目录

一：分割算法介绍

2.1 调用相机

2.2 分割画面

 2. 3双目标定

 三：项目代码

1.主函数

本项目基于分割算法以及双目视觉检测。检测精度如图所示。

下面介绍项目流程：

一：分割算法介绍

YOLO系列算法的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够在保持高精度的同时实现快速的检测速度。

YOLO算法的一般工作流程如下：

1. 输入处理: YOLO接受输入图像并将其划分为一个个格子（grid cell）。每个格子负责预测中心点落在该格子内的目标。

2. 边界框预测: 每个格子预测多个边界框（bounding boxes），包括边界框的位置和尺寸。

3. 类别预测: 每个边界框还预测一个置信度（confidence），表示边界框包含目标的概率以及预测的类别概率。

4. 后处理: 包括应用阈值来过滤低置信度的预测，以及使用非极大值抑制ÿ