image-processing - 计算相机与图像中像素之间的距离

我认为你的意思是，“如何用一台相机计算每个像素的深度？”没有添加一些特殊的硬件，这是不可行的，正如Rotem在评论中提到的那样。有例外，虽然我希望你的时间或预算有限，但我会列出一些。

如果您想要找到深度，以便您的玩具车可以避免碰撞，那么您无需假设需要进行深度测量。谷歌“避免光流冲突”，看看它是否符合您的需求。

如果您想要测量深度作为某些同步映射和本地化（SLAM）方案的一部分，那么这是一个不同的问题需要解决。虽然难以实施，也许玩具车项目可能无法实现，但有几种方法可以使用单个相机测量距离：

光的投影图案，优选地具有一个或多个激光线或激光点，并且基于点如何发散或会聚来确定深度。 Kinect版本1基于“结构光”原理运行，但实现过于复杂，无法完全复制。对于简单的碰撞警告，您可以更简单地应用相同的原则。例如，如果图像右侧的投影光图案变化很快，请向左转！学习如何使用结构光估计距离是一个重要的项目，但有很多参考。
分割光路，使一个摄像头传感器可以看到两个不同的世界视图。我不知道微型相机的光学分离器，但它们可能存在。但即使你找到了分离器，实现立体视觉的难题仍然存在。 Stereovision有固有的问题（见下文）。
使用不同的传感器，例如稍微不大但很小的Intel R200，它将生成深度数据。（http://click.intel.com/intel-realsense-developer-kit-r200.html）
使用飞行时间相机。这些是Kinect版本2中内置的传感器类型和几个手势识别传感器。有几家公司已经或正在积极开发微小的飞行时间传感器。它们将生成深度数据并提供全彩色图像。
仅在受控环境中驾驶汽车。

您的玩具车运行的环境非常重要。如果您可以将玩具车的环境限制在严格控制的环境中，则可以限制编写复杂算法的需要。正如许多成像问题一样，狭义的问题可能很容易解决，而一般问题几乎不可能解决。如果您希望您的汽车“在任何地方”运行（可能不是这样），请假设问题无法解决。

即使您拥有代表最佳技术的现成深度传感器，您仍会遇到限制：

每种类型的深度感应都有缺点。市场上没有深度传感器可以很好地处理黑暗，有光泽的表面。（有些点传感器可以使用黑色，有光泽的表面，但区域传感器则没有。）立体声传感器存在大型无特征区域的问题，并且还需要大量处理能力。等等。
一旦你有了深度图像，你仍然需要进行计算，如果没有大量的板载处理能力，这将很难在玩具车上完成。
如果你不得不做出许多妥协来使用深度感应，那么你可以考虑使用更简单的超声波传感器来避免碰撞。

祝你好运！