假设我们有一个像这样的图像
假设我们已经在这张照片中使用过滤器和边缘检测算法。现在我的目标是测量距离（不是实际距离，距离可以是任意单位）。 例如：我如何找到大厅的长度？ （直到窗口）
还是书架的高度？你究竟如何放置“比例”和衡量标准。我正在寻找想法。但是，如果答案是OpenCV，那将会有所帮助。
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这取决于你想要做什么。
你提到你想测量书架的高度。如果您可以考虑书架的靠近区域比行末端书架末端的高度“更短”，那么您所需要的只是测量距离。选择“像素”单位，然后使用毕达哥拉斯定理测量距离。 （x ^ 2 + y ^ 2 = z ^ 2）
您可能真正想要的是使近书柜的高度与远书柜的高度相同。在这种情况下，您必须有更多信息。你必须做2D - ＆gt; 3D变换：您有2D图像，需要从该图像重建3D图像。此时，您需要第三条信息，因为您需要来自2个变量的3个变量（X，y，z）。
如果您正确校准系统并具有第二个参考点（例如，激光线），您绝对可以使用OpenCV。这被称为结构光方法 - 请参阅this link以获取更多信息或谷歌“机器视觉结构光”
答案 1 :(得分：0)
由于您可以假设书架与其下方的书架平行，因此书架之间的实际距离在任何时候都是相等的。您可以确定在X像素深度之后，感知高度减少Y％。您应该能够快速建立清晰的模式。实际空间中的所有平行线和直角将使数学变得容易。
在每个书架的开头和结尾绘制一些起点。您可以在此处找到相关的数学主题：
http://en.wikipedia.org/wiki/Slope
http://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_coordinate_system
