使用Python

Question

我试图从图像估计汽车的尺寸（在这种情况下是宽度）。我有3个不同的图像（不同的角度）如下所示。我已经使用基本的东西来确定图像的精确边缘，结果也显示在下面的图像中。这是我每辆车的基本代码：

file = 'image.jpg'
img = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bilateral = cv2.bilateralFilter(gray, 9, 75, 75)
canny = cv2.Canny(bilateral, 50, 255)
cv2.imshow('Canny Image', canny)
cv2.waitKey(0)

现在，如果我使用cv2.goodFeaturesToTrack()和cv2.cornerHarris()检测角落，则下图显示我得到的结果非常奇怪，以蓝点显示。

我研究过如果我们想要从2D图像计算物体的尺寸，我们至少需要2张图像，就像我们的眼睛一样。现在，根据给定的场景，我如何找到汽车的宽度（即从背光左角到背光右角的真实世界距离）？我有从相机到汽车的距离，并且每个摄像机位置之间也有距离。 另外，如果这些（或相关的）工作已经作为python或任何其他语言的开源存在，请告诉我？感谢。

Answer 1

您使用的传统CV算法无法解决问题，因为您的角在平面背景中将是准确的。
我建议您使用2D对象检测算法，从那里您将获得图像空间中对象的高度和宽度，即像素长度。
对于获得的世界空间宽度，请使用相机校准转换等。

此答案可能会为您提供帮助。 https://stackoverflow.com/questions/13419605/how-to-map-x-y-pixel-to-world-cordinates#:~:text=1%20Answer&text=If%20you%20have%20x%2Cy,then%20by%20your%20z_world%20coordinate。