YOLOv5+单目测距（python）_yolov5单目测距_yolo测距算法

主要是把测距部分加在了画框附近，首先提取边框的像素点坐标，然后计算边框像素点高度，在根据 公式 D = (F*W)/P 计算目标距离

 for \*xyxy, conf, cls in reversed(det):


     if save_txt:  # Write to file
         xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
         line = (cls, \*xywh, conf) if save_conf else (cls, \*xywh)  # label format
         with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
             f.write(('%g ' \* len(line)).rstrip() % line + '\n')

     if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to image
         x1 = int(xyxy[0])   #获取四个边框坐标
         y1 = int(xyxy[1])
         x2 = int(xyxy[2])
         y2 = int(xyxy[3])
         h = y2-y1
         if names[int(cls)] == "person":
             c = int(cls)  # integer class 整数类 1111111111
             label = None if hide_labels else (
                 names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')  # 111
             dis_m = person_distance(h)   # 调用函数，计算行人实际高度
             label += f' {dis\_m}m'       # 将行人距离显示写在标签后
             txt = '{0}'.format(label)
             annotator.box_label(xyxy, txt, color=colors(c, True))
         if names[int(cls)] == "car":
             c = int(cls)  # integer class 整数类 1111111111
             label = None if hide_labels else (
                 names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')  # 111
             dis_m = car_distance(h)      # 调用函数，计算汽车实际高度
             label += f' {dis\_m}m'       # 将汽车距离显示写在标签后
             txt = '{0}'.format(label)
             annotator.box_label(xyxy, txt, color=colors(c, True))

         if save_crop:
             save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

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4.2 细节修改（可忽略）

到上述步骤就已经实现了单目测距过程，下边是一些小细节修改，可以不看
为了实时显示画面，对运行的py文件点击编辑配置，在形参那里输入–view-img --save-txt

但实时显示画面太大，我们对显示部分做了修改，这部分也可以不要，具体是把代码

if view_img:
      cv2.imshow(str(p), im0)
      cv2.waitKey(1)  # 1 millisecond

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替换成

if view_img:
     cv2.namedWindow("Webcam", cv2.WINDOW_NORMAL)
     cv2.resizeWindow("Webcam", 1280, 720)
     cv2.moveWindow("Webcam", 0, 100)
     cv2.imshow("Webcam", im0)
     cv2.waitKey(1)

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4.3 主代码

# YOLOv5 
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