Opencv学习笔记 单目相机物体距离测量

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其实原理很简单
当一个物体离摄像头得距离为L时，
该物体大小为S
已知L和S之后，移动物体，
此时物体大小为s1
根据S/s1=当前距离/L可知
当前距离 L1=S*L/s1

  

窗口程序集名	保 留	保 留	备 注
程序集1
变量名	类 型	数组	备 注
实际距离与像素比例	双精度小数型

子程序名	返回值类型	公开	备 注
_启动子程序	整数型		本子程序在程序启动后最先执行

变量名	类 型	静态	数组	备 注
采集类	视频采集
图片	多维矩阵
分类器	级联分类器
框	矩形向量i
矩形	矩形数据结构i
颜色	标量
标签底色	标量
i	整数型
标签尺寸	尺寸数据结构i
距离	双精度小数型

实际距离与像素比例 ＝ 1
颜色.赋值 (0, 0, 255, 0)
采集类.打开 (0, #捕获API_DSHOW, )
' 提高摄像头读取视频数据的流畅性
采集类.设置 ( #采集_属性_FOURCC, 1196444237)
采集类.设置 ( #采集_属性_框架_宽, 640)
采集类.设置 ( #采集_属性_框架_高, 480)
如果真 (采集类.已打开 () ＝ 假)
信息框 (“请检查设备是否安装。”, 0, “这是个错误信息！”, )
返回 (-1)

' 正面脸haarcascade
分类器.加载 (“E:\OPENCV\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml”)
如果真 (分类器.空 ())
信息框 (“分类器文件加载失败。”, 0, “这是个错误信息！”, )
返回 (-1)
判断循环首 (采集类.读 (图片.指针))
分类器.检测多尺度Z (图片.指针, 框.指针, 1.1, 3, 0, 20, 20, 0, 0)
变量循环首 (0, 框.尺寸 () － 1, 1, i)
框.取数据 (i, 矩形)
视觉_矩形i (图片.指针, 矩形, 颜色, 2, 8, 0)
距离 ＝ 矩形.宽度 × 矩形.高度 × 实际距离与像素比例
视觉_获取文本尺寸 (“Distance:” ＋ 到文本 (距离), #字体_衬线_简单, 0.5, 1, 0, 标签尺寸)
视觉_矩形Zi (图片.指针, 矩形.左边, 矩形.顶边, 标签尺寸.宽, 标签尺寸.高, 标签底色, -1, 8, 0)
视觉_放置文本Zi (图片.指针, “Distance:” ＋ 到文本 (距离), 矩形.左边, 矩形.顶边 ＋ 标签尺寸.高, #字体_衬线_简单, 0.5, 颜色, 1, 8, 假)
变量循环尾 ()
视觉_显示图像 (“小白鼠”, 图片.指针)
如果真 (视觉_等待按键 (20) ＝ #空格键 )
跳出循环 ()

判断循环尾 ()
返回 (0)  ' 可以根据您的需要返回任意数值

i支持库列表	支持库注释
cv	(未知支持库)

.版本 2<br /> .支持库 cv<br /> <br /> .程序集 程序集1<br /> .程序集变量 实际距离与像素比例, 双精度小数型<br /> <br /> .子程序 _启动子程序, 整数型, , 本子程序在程序启动后最先执行<br /> .局部变量 采集类, 视频采集<br /> .局部变量 图片, 多维矩阵<br /> .局部变量 分类器, 级联分类器<br /> .局部变量 框, 矩形向量i<br /> .局部变量 矩形, 矩形数据结构i<br /> .局部变量 颜色, 标量<br /> .局部变量 标签底色, 标量<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 标签尺寸, 尺寸数据结构i<br /> .局部变量 距离, 双精度小数型<br /> <br /> 实际距离与像素比例 ＝ 1<br /> 颜色.赋值 (0, 0, 255, 0)<br /> 采集类.打开 (0, #捕获API_DSHOW, )<br /> ' 提高摄像头读取视频数据的流畅性<br /> 采集类.设置 (#采集_属性_FOURCC, 1196444237)<br /> 采集类.设置 (#采集_属性_框架_宽, 640)<br /> 采集类.设置 (#采集_属性_框架_高, 480)<br /> .如果真 (采集类.已打开 () ＝ 假)<br />     信息框 (“请检查设备是否安装。”, 0, “这是个错误信息！”, )<br />     返回 (-1)<br /> .如果真结束<br /> <br /> ' 正面脸haarcascade<br /> 分类器.加载 (“E:\OPENCV\opencv\sources\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml”)<br /> .如果真 (分类器.空 ())<br />     信息框 (“分类器文件加载失败。”, 0, “这是个错误信息！”, )<br />     返回 (-1)<br /> .如果真结束<br /> .判断循环首 (采集类.读 (图片.指针))<br />     分类器.检测多尺度Z (图片.指针, 框.指针, 1.1, 3, 0, 20, 20, 0, 0)<br />     .变量循环首 (0, 框.尺寸 () － 1, 1, i)<br />         框.取数据 (i, 矩形)<br />         视觉_矩形i (图片.指针, 矩形, 颜色, 2, 8, 0)<br />         距离 ＝ 矩形.宽度 × 矩形.高度 × 实际距离与像素比例<br />         视觉_获取文本尺寸 (“Distance:” ＋ 到文本 (距离), #字体_衬线_简单, 0.5, 1, 0, 标签尺寸)<br />         视觉_矩形Zi (图片.指针, 矩形.左边, 矩形.顶边, 标签尺寸.宽, 标签尺寸.高, 标签底色, -1, 8, 0)<br />         视觉_放置文本Zi (图片.指针, “Distance:” ＋ 到文本 (距离), 矩形.左边, 矩形.顶边 ＋ 标签尺寸.高, #字体_衬线_简单, 0.5, 颜色, 1, 8, 假)<br />     .变量循环尾 ()<br />     视觉_显示图像 (“小白鼠”, 图片.指针)<br />     .如果真 (视觉_等待按键 (20) ＝ #空格键)<br />         跳出循环 ()<br />     .如果真结束<br /> <br /> .判断循环尾 ()<br /> <br /> <br /> 返回 (0)  ' 可以根据您的需要返回任意数值

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