减速带检测 图像测距系统 减速带图像识别

减速带检测和测距系统实现一、编译环境配置1. 创建编译环境使用Anaconda创建用于运行YOLOv8训练模型的虚拟环境conda create-nyolov8python3.8conda activate yolov8在激活的yolov8环境中跳转到项目文件夹并安装依赖pipinstallultralytics# 其他依赖如opencv等按需添加2. PyCharm环境配置在PyCharm中配置Conda虚拟环境【设置】-【项目】-【Python解释器】-【添加】选择【Conda环境】-【现有环境】指定解释器路径(anaconda安装路径)\envs\yolov8\python.exe指定Conda可执行文件(anaconda安装路径)\Scripts\conda.exe二、系统准备工作1. 相机标定设备需求鱼眼相机、标准棋盘格标定过程计算相机内参矩阵和畸变系数用于后续图像去畸变处理2. 单应矩阵标定设备需求鱼眼相机、移动小车、地面关键点(如瓷砖)处理流程对鱼眼图像进行去畸变处理建立地面坐标系与图像坐标系的映射关系计算透视变换矩阵H3. 减速带检测模型训练工具YOLOv8框架数据使用提供的专业减速带数据集输出生成speedbump.pt模型文件三、项目目录结构说明1. 视频数据目录captured_video/原始拍摄视频captured_undistorted_video/去畸变后的视频captured_detected_video/含减速带识别和测距结果的视频2. 标定数据目录calibration_images/相机标定用棋盘格图片calibration_corners_images/棋盘格角点检测结果marked_points_image/测距用地面瓷砖标记图片3. 处理中间结果undistorted_frames/视频分帧去畸变结果marked_frames/标注了减速带和距离的帧generated_video/最终输出视频4. 配置文件与工具configs/存储系统配置H_matrix.npy透视变换矩阵camera_intrinsic.py相机内参和畸变系数utils/工具函数集capture.py图像采集file_operations.py文件操作generate_video.py视频生成split_video_and_undistort.py视频分帧去畸变calibration.py相机标定相关5. 核心功能模块capture_video.py视频采集(含实时去畸变)detect.py离线视频处理(检测测距)capture_detect.py实时检测与测距homography.py单应矩阵计算speedbump.pt训练好的YOLOv8模型四、核心功能实现1. 图像去畸变处理基于相机标定参数使用OpenCV的undistort函数处理效果对比存储在undistorted_frames/2. 减速带检测加载预训练YOLOv8模型(speedbump.pt)实现多尺度检测检测结果可视化标注3. 减速带距离计算基于单应矩阵H实现图像坐标到地面坐标的转换计算减速带中心点到相机的实际距离距离信息实时显示在视频画面中五、系统使用流程完成相机标定和单应矩阵计算训练或获取减速带检测模型选择运行模式离线处理python detect.py实时检测python capture_detect.py结果视频保存在generated_video/目录该系统实现了从图像采集、预处理到目标检测、距离测量的完整流程为智能交通和车辆辅助驾驶提供了实用的技术解决方案。