OpenCV—PnP单目测距

使用单目相机结合OpenCV的pnp解算实现单目测距（需要知道物体的长宽）
开始用的opencv 自带的标定api 标定相机，但是标定结果和matlab的结果有出入，可能我没用对吧，后面就用的Matlab 标定工具箱的标定结果，大概误差1 ~2cm吧，毕竟近距离。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;void drawRotatedRect(cv::Mat &img, const cv::RotatedRect &rect, const cv::Scalar &color, int thickness)
{cv::Point2f Vertex[4];rect.points(Vertex);for(int i = 0 ; i < 4 ; i++){cv::line(img , Vertex[i] , Vertex[(i + 1) % 4] , color , thickness);}
}
void getTarget2dPoints(cv::RotatedRect object_rect,std::vector<Point2f> &object2d_point)
{cv::Point2f vertices[4];object_rect.points(vertices);cv::Point2f lu, ld, ru, rd;std::sort(vertices, vertices + 4, [](const cv::Point2f & p1, const cv::Point2f & p2) { return p1.x < p2.x; });if (vertices[0].y < vertices[1].y) {lu = vertices[0];ld = vertices[1];} else {lu = vertices[1];ld = vertices[0];}if (vertices[2].y < vertices[3].y) {ru = vertices[2];rd = vertices[3];} else {ru = vertices[3];rd = vertices[2];}object2d_point.clear();object2d_point.push_back(lu);object2d_point.push_back(ru);object2d_point.push_back(rd);object2d_point.push_back(ld);
}
int iLowH = 156;
int iHighH = 180;
int iLowS = 43;
int iHighS = 255;
int iLowV = 46;
int iHighV = 255;
int main()
{VideoCapture cap;cap.open(1);Mat frame;Mat gray;Mat binImg;Mat hsv_img;Mat imgThresholded;while(true){cap >>frame;cvtColor(frame,gray,COLOR_BGR2GRAY);threshold(gray,binImg,40,255,THRESH_BINARY_INV);vector<vector<cv::Point>> bin_contours;cvtColor(frame, hsv_img, COLOR_BGR2HSV);inRange(hsv_img, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded); //Threshold the image
//        blur(imgThresholded,imgThresholded,Size(5,5));//开操作 (去除一些噪点)  如果二值化后图片干扰部分依然很多，增大下面的sizeMat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);//闭操作 (连接一些连通域)morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);erode(imgThresholded,imgThresholded,element);binImg = imgThresholded;cv::findContours(binImg,bin_contours,RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE);for (uint i = 0;i < bin_contours.size();i++){cv::RotatedRect RRect = minAreaRect(bin_contours[i]);if (RRect.size.area()<200 || RRect.size.area()>100000)continue;if (max(RRect.size.width,RRect.size.height) / min(RRect.size.width,RRect.size.height) > 1.3)continue;drawRotatedRect(frame,RRect,cv::Scalar(255,0,0),2);//画出最小旋转矩形Mat rot_vector,translation_vector;vector<Point2f> object2d_point;getTarget2dPoints(RRect, object2d_point);std::vector<cv::Point3f> point3d;float half_x = 2.6f/2.0f;float half_y = 3.4f/2.0f;  //height_target / 2.0;point3d.push_back(Point3f(-half_x, half_y, 0));point3d.push_back(Point3f(half_x, half_y, 0));point3d.push_back(Point3f(half_x, -half_y, 0));point3d.push_back(Point3f(-half_x, -half_y, 0));cv::Mat rot;cv::Mat trans;Mat cam_matrix = (Mat_<double>(3,3)<<578.6274,0,334.7460, 0, 576.9578, 214.0938, 0, 0, 1);//1981.3, -6.2, 684, 0, 2006.7, 504, 0, 0, 1Mat distortion_coeff = (Mat_<double>(5,1)<<-0.4290,  0.2780,  0,  0,  0);//-0.1029, 0.0058, -0.0030, 0.0047,0cv::solvePnP(point3d, object2d_point, cam_matrix, distortion_coeff, rot, trans);double tx = trans.at<double>(0,0);double ty = trans.at<double>(1,0);double tz = trans.at<double>(2,0);double dis  =sqrt(tx*tx+ty*ty+ tz*tz);cout<<"dis:"<<dis<<endl;putText(frame,to_string(dis)+"cm",Point(50,50),1,2,Scalar(0,255,100),2);}imshow("1",frame);imshow("2",imgThresholded);if (waitKey(10)=='q')break;}
}

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