YOLOv7+单目测距（Python）
本仓库致力于提供一个结合YOLOv7目标检测算法与单目视觉测距功能的Python实现方案。通过集成先进的YOLOv7模型，本项目不仅能够高效准确地识别图像中的物体，还能估算这些物体与相机之间的大致距离，从而在机器人导航、无人机飞行、智能监控等多种应用场景中发挥关键作用。
核心特点
- YOLOv7：利用YOLOv7的高性能和轻量化特性，实现在多种环境下的快速目标检测。
- 单目测距：基于单摄像头信息，应用几何原理及机器学习辅助，实现无需额外硬件的物体距离估计。
- Python实现：全部代码采用Python语言编写，易于理解和二次开发，兼容主流深度学习框架如PyTorch。
- 示例丰富：通过具体的案例演示如何结合目标检测结果进行距离估算，便于学习和实践。
使用说明
- 环境准备：确保你的开发环境中已安装Python 3.x，并配置好PyTorch及相关依赖库。
- 数据集：虽然本项目侧重于代码实现，推荐用户了解或使用标准数据集来训练模型，以便优化性能。
- 模型加载：可以直接使用预训练的YOLOv7模型，或者根据需要自行训练模型。
- 距离计算逻辑：理解基本的计算机视觉原理，特别是透视变换和尺寸比例关系，用于从像素信息推算实际距离。
- 运行示例：参照提供的代码示例，输入图片或视频流，程序将输出目标检测结果及其估算的距离。
效果展示
具体的效果可以通过运行项目中的演示脚本来体验。由于无法直接在此处显示动态或图像结果，强烈建议访问作者的博客主页获取更详细的操作指南和成功案例的视觉展示。
注意事项
- 实际应用时，物体的大小、摄像机参数的校准准确性等因素都会显著影响测距精度。
- 请适时调整和验证模型参数以适应特定的应用场景。
加入我们，探索更多关于计算机视觉和深度学习在单目测距上的无限可能，让你的项目拥有“洞察距离”的能力！