随着计算机视觉技术的发展，单目测距作为一种重要的视觉测量手段，在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。
单目测距的原理
单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比，单目测距不需要复杂的立体匹配算法，因此具有计算量小、实现简单的特点。然而，单目测距也面临着许多挑战，如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。
单目测距的核心在于如何利用已知的几何关系来推算未知的距离。这通常涉及到特征点检测、特征匹配、相机标定等步骤。首先，通过对图像中的物体进行特征检测（如角点、边缘等），然后利用这些特征点与相机之间的几何关系来估计物体的距离。在此过程中，相机的内参（焦距、光心位置等）和外参（旋转矩阵和平移向量）是非常关键的参数，这些参数通常通过相机标定获得。
for (;;) {
capture >> frame;
if (frame.empty()) {
printf("The frame is empty.\n");
break;
}
cv::medianBlur(frame, frame, 3);
cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(frame, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// otsu 可以换用动态阈值
cv::threshold(grayImage, grayImage, NULL, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
vector<vector<cv::Point>> contours;
vector<cv::Point> maxAreaContour;
cv::findContours(grayImage, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
//cv::drawContours(frame, contours, -1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
// 提取面积最大轮廓
double maxArea = 0;
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
double area = fabs(cv::contourArea(contours[i]));
if (area > maxArea) {
maxArea = area;
maxAreaContour = contours[i];
}
}
// 轮廓外包正矩形
cv::Rect rect = cv::boundingRect(maxAreaContour);
cv::rectangle(frame, cv::Point(rect.x, rect.y), cv::Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8);
// 计算成像宽/高
double width = rect.width * UNIT_PIXEL_W;
double height = rect.height * UNIT_PIXEL_H;
// 分别以宽/高为标准计算距离
double distanceW = w * f / width;
double distanceH = h * f / height;局限性
虽然单目测距因其简便性和低成本而在某些场景下非常有用，但它也有其固有的局限性：
尺度模糊性：由于单目图像只能提供二维信息，因此无法直接获得深度信息，导致尺度上的不确定性。
遮挡问题：当目标物体部分被遮挡时，特征点可能无法正确检测或匹配，从而影响测距精度。
光照影响：光照变化会影响图像的质量，进而影响特征点的检测和匹配准确性。
相机运动：如果相机在拍摄过程中移动，那么基于静态相机模型的方法将不再适用。
实际应用场景
尽管存在上述局限性，单目测距技术在很多实际应用中仍然表现出强大的潜力：
智能交通系统：用于检测道路上车辆的距离，辅助自动驾驶汽车的安全行驶。
机器人导航：帮助机器人感知周围环境，实现避障和路径规划。
增强现实（AR）：用于定位虚拟对象在真实世界中的位置，增强用户体验。
无人机测绘：在无人机航拍过程中，用于地形建模和三维重建。
优化方案
为了克服单目测距的局限性，研究者们提出了多种优化方法：
引入先验知识：利用已知的物体尺寸、形状等信息辅助测距。
多帧融合：通过对连续多帧图像的分析，结合时间序列信息，提高测距的准确性和鲁棒性。
深度学习方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，学习图像中的深度信息，提升测距精度。
多传感器融合：结合其他传感器（如激光雷达、红外传感器等）的数据，互补单目视觉的不足。