yolov8双目测距（包含有前端的源码和无前端的源码Sgbm双目测距算法）-内含测距代码，视差图和深度图代码，以及极线矫正代码

1. YOLOv8：YOLOv8 是一个目标检测模型，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的一部分，用于实时物体检测。YOLOv8 能够快速准确地检测视频或图像中的对象。

2. 双目测距：双目测距是指使用两个摄像头（或一个立体相机）从不同角度拍摄同一场景，通过比较两个摄像头捕捉到的图像差异来计算物体的距离。这里提到的 SGBM（Semi-Global Block Matching）算法是一种常用的双目匹配算法，用于计算视差图，进而得到深度图。

3. 前端源码和无前端源码：前端源码通常指的是用于用户界面的部分，可能包括用于显示实时视频流、检测结果、测距结果等的图形用户界面（GUI）。无前端源码则仅包含后端处理逻辑，不包含任何用户界面部分。

4. SGBM 双目测距算法：SGBM 算法用于计算两个摄像头捕捉到的图像之间的视差图。视差图反映了物体相对于摄像头的距离，距离越近的物体，视差越大；距离越远的物体，视差越小。

5. 视差图和深度图：视差图是通过 SGBM 算法计算出来的，它表示每个像素点在两个摄像头中的位置差异。深度图则是从视差图计算得出的，它表示每个像素点对应的实际距离。

6. 极线矫正：在双目视觉系统中，极线矫正（Epipolar Geometry Correction）是一种技术，用于确保两个摄像头捕捉到的图像在同一水平线上，这有助于简化后续的视差计算过程。

项目概述

这个项目可能包括以下几个组成部分：

• YOLOv8 模块：负责检测视频或图像中的目标。
• SGBM 算法模块：用于计算视差图，进而得到深度图。
• 极线矫正模块：用于对齐两个摄像头的图像，简化视差计算。
• 前端模块（可选）：提供用户界面，用于显示视频流、检测结果和测距结果等。
• 后端模块：处理视频流，执行目标检测和双目测距。

使用场景

• 安防监控：通过检测和测量人员或物体的距离，可以提高监控系统的智能化水平。
• 自动驾驶：用于识别道路上的障碍物及其距离，辅助车辆的导航和避障。
• 人机交互：通过检测人体姿势和距离，可以实现更加自然的交互方式。

技术要点

• YOLOv8：YOLOv8 是一个高效的实时目标检测模型，可以快速检测视频中的多个对象。
• SGBM 算法：SGBM 算法是一种快速的双目匹配算法，适用于实时应用。
• 极线矫正：通过极线矫正，可以保证两幅图像的对应点处于同一条直线上，简化视差计算过程。

环境准备

首先，确保安装了必要的库，如OpenCV、PyTorch等。可以使用以下命令安装：

pip install opencv-python-headless torch torchvision

1. 加载YOLOv8模型

加载YOLOv8模型并进行目标检测。

import cv2
import torch

def load_yolov8_model(model_path):
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path)
    return model

def detect_objects(frame, model):
    results = model(frame)
    boxes = results.xyxy[0].numpy()
    return boxes

2. 双目图像读取与预处理

读取双目摄像头的图像，并进行预处理。

def read_stereo_images(left_camera, right_camera):
    left_frame, _ = left_camera.read()
    right_frame, _ = right_camera.read()
    # 转换为灰度图像
    left_gray = cv2.cvtColor(left_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    right_gray = cv2.cvtColor(right_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return left_gray, right_gray

3. 极线矫正

使用OpenCV进行极线矫正。

def stereo_rectify(left_gray, right_gray, calibration_params):
    # 根据标定参数进行极线矫正
    R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(
        calibration_params['camera_matrix_left'],
        calibration_params['dist_coeffs_left'],
        calibration_params['camera_matrix_right'],
        calibration_params['dist_coeffs_right'],
        calibration_params['image_size'],
        calibration_params['R'],
        calibration_params['T']
    )
    
    map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(
        calibration_params['camera_matrix_left'],
        calibration_params['dist_coeffs_left'],
        R1, P1,
        calibration_params['image_size'],
        cv2.CV_16SC2
    )
    map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(
        calibration_params['camera_matrix_right'],
        calibration_params['dist_coeffs_right'],
        R2, P2,
        calibration_params['image_size'],
        cv2.CV_16SC2
    )
    
    left_rectified = cv2.remap(left_gray, map1x, map1y, cv2.INTER_LANCZOS4)
    right_rectified = cv2.remap(right_gray, map2x, map2y, cv2.INTER_LANCZOS4)
    
    return left_rectified, right_rectified

4. SGBM双目测距

使用SGBM算法计算视差图和深度图。

def calculate_disparity(left_rectified, right_rectified):
    # 创建SGBM对象
    stereo = cv2.StereoSGBM_create(
        minDisparity=0,
        numDisparities=160,  # 必须是16的倍数
        blockSize=15,
        uniquenessRatio=1,
        speckleWindowSize=100,
        speckleRange=32,
        disp12MaxDiff=1
    )
    
    # 计算视差图
    disparity = stereo.compute(left_rectified, right_rectified).astype(np.float32) / 16.0
    
    return disparity

def calculate_depth(disparity, baseline, focal_length):
    # 计算深度图
    depth = (baseline * focal_length) / disparity
    return depth

5. 主函数

将以上组件整合在一起。

这个项目涉及的技术相对复杂，需要一定的编程基础和对相关算法的理解。