我想计算相机与识别出的“物体”之间的距离。 例如，识别的“对象”是白板上的黑色矩形标签。我知道矩形（x，y）的值。
有没有一种方法可以用来计算原始矩形值的距离，以及我用相机拍摄的矩形图片的值？
我在论坛上搜索了答案，但没有指定用这些属性来计算距离。
我正在从Aldebaran Robotics工作一个名为Nao的机器人，我正计划使用OpenCV来识别黑色矩形。
答案 0 :(得分：2)
如果你可以计算目标图像占据的角度，那么到目标的距离应该与该角度的cot（即1/tan）成比例。您应该会发现图像中的像素数大致与角度相对应，但我怀疑它是完全线性的，特别是近距离。
相机镜头的行为可能会影响此测量，因此取决于您的确切设置。
为什么不在几个距离测量目标的大小，并绘制散点图？然后，您可以将曲线拟合到数据，以获得特定系统的尺寸 - >距离函数。如果您的相机靠近“理想”相机，那么您应该会发现此图表看起来像cot，您应该能够找到a和b的值以匹配{ {1}}。
如果您尝试此实验，为什么不在这里发布答案，让其他人受益？
[编辑：关于'理想'相机的说明]
对于我们看起来“逼真”的相机图像，图像应近似投影到眼睛前方的平面上（因为我们通过在我们眼前保持平面图像来观看相机图像）。想象一下，在你眼前拿一张描图纸，然后在那张纸上画出物体轮廓。 this page上的第二个图表显示了我的意思。您可能会将相机描述为“理想”相机。
当然，在现实生活中，相机不能通过描图纸工作，而是使用镜头。非常复杂的镜头。看看this page上的镜头图。由于你可以花一辈子学习的各种原因，制作一个完全像描图纸例子在所有条件下都能工作的镜头非常棘手。从this wiki page开始，如果您想了解更多，请继续阅读。
所以你不太可能计算像素长度和距离之间的确切关系：你应该测量它并拟合曲线。
答案 1 :(得分：1)
这是一个很大的话题。如果您想从单张图片开始，请查看A. Criminisi的this old paper。如需深入了解，请阅读他的博士学位。论文。然后开始在“投影几何”一节中使用OpenCV例程。
答案 2 :(得分：-2)
我也一直致力于图像/物体识别。我刚刚发布了一个python编程的android应用程序（移植到android）识别对象，人物，汽车，书籍，徽标，树木，鲜花......任何东西:)它还显示它的思维过程，因为它“思考”:) 我把它作为99美分谷歌游戏的测试。 如果你感兴趣，这里是链接，还有一个视频，它在行动： https://play.google.com/store/apps/details?id=com.davecote.androideyes
享受！ :)