废话在前头

  因为我的毕业设计就是搞目标检测这一块的，前段时间好不容易实现了yolov5的目标检测，后来还需要实现目标测距，于是在B站和博客里不断摸索，效果很不理想，知识点零散，幸运的是最终琢磨懂了代码和原理。全文通俗易懂。

正文开始

1、最终目的

  实现目标检测跟踪和目标测距 ！

2、实现过程

2.1 实现的前提

  前提是你要会用yolov5实现目标检测，我是跟着一位博主学做出来的——目标检测—教你利用yolov5训练自己的目标检测模型 。重点是在B站里也有他做的 保姆级视频，本文着重讲解单目测距。 实现了yolov5检测之后直接去我的gitee上下载我的测距项目: yolov5-main。下载并解压项目到PyCharm中，配置上运行yolov5的环境，然后跑一遍detect.py，看看我的案例效果，成功运行后再跟着教程慢慢搞。

2.2 知识点简要梳理

  因为条件的限制，我没有选择双目测距来研究，其实单目和双目各有优缺点。它们的原理网上搜也是一大把，本文直接跳过原理讲解，我们来讲公式：

D = (F*W)/P 其中D是目标到摄像机的距离(最终要推测的距离）, Ｆ是摄像机焦距（根据下面教程来调试自己的镜头焦距）, W是目标的宽度或者高度（看情况来定，行人检测一般以人的身高为基准）, P是指目标在图像中所占据的x方向像素（宽）或者y方向像素（高）（程序来计算）。

2.3 单目测距代码

  先来看看核心代码

foc = 1810.0        # 镜头焦距real_hight_person = 64.96   # 行人高度,注意单位是英寸# 自定义函数，单目测距def detect_distance_person(h):    dis_inch = (real_hight_person * foc) / (h - 2)    dis_cm = dis_inch * 2.54

来源地址：https://blog.csdn.net/XiaoLanZi7k7k/article/details/126822650