【亲测免费】 YOLOv5 单目相机测距项目教程

1. 项目介绍

本项目是一个基于YOLOv5的单目相机测距项目，主要用于实时视频中的目标检测和距离测量。项目使用了YOLOv5作为目标检测框架，能够实时处理视频流，并显示目标的类型、置信度以及从网络摄像头到目标的距离。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的环境中安装了Python 3.6及以上版本，以及PyTorch 1.7及以上版本。

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/up-up-up-up/yolov5_Monocular_ranging.git
cd yolov5_Monocular_ranging

2.3 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2.4 运行示例

2.4.1 处理视频文件

python video.py

2.4.2 处理摄像头实时流

python distance.py

2.4.3 跟踪目标

python track.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，车辆需要实时检测前方障碍物的距离，以确保安全驾驶。
• 安防监控：在安防监控系统中，可以实时检测监控区域内的人员或物体，并测量其距离，以便进行预警。

3.2 最佳实践

• 模型优化：根据具体应用场景，可以对YOLOv5模型进行微调，以提高检测精度和速度。
• 硬件选择：选择高性能的摄像头和计算设备，以确保实时处理的流畅性。

4. 典型生态项目

• YOLOv5：本项目的基础目标检测框架，提供了强大的目标检测能力。
• DeepSORT：用于目标跟踪的算法，可以与本项目结合使用，实现多目标的持续跟踪。
• OpenCV：用于图像处理和视频流的读取，是本项目的重要依赖库。