假设我们有这样的图像
（来源：好奇探险.org）
假设我们已经在这张图片中使用了过滤器和边缘检测算法。现在我的目标是测量距离（不是实际距离，距离可以是任意单位）。例如：我如何找到大厅的长度？（直到窗外）
还是书架的高度？你究竟如何放置“刻度”和测量。我正在寻找想法。但是，如果答案是关于 OpenCV 的，那将会有所帮助。
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这取决于你想要做什么。
你提到你想测量书架的高度。如果您可以考虑书架的近距离区域“短”于行尾的书架末端的高度，那么您所要寻找的只是测量距离。选择一个“像素”单位，然后使用勾股定理测量距离。(x^2+y^2 = z^2)
您可能真正想要的是让近处书柜的高度与远处书柜的高度相同。在这种情况下，您必须了解更多信息。您必须进行 2D -> 3D 转换：您有一个 2D 图像，您需要从该图像重建 3D 图片。此时，您需要第三条信息，因为您需要 2 个变量中的 3 个变量（X、y、z）。
如果您正确校准系统并有第二个参考点（例如，激光线），您绝对可以使用 OpenCV 做到这一点。这被称为结构光方法 - 有关更多信息，请参阅此链接或谷歌“机器视觉结构光”
于 2010-05-21T16:55:17.237 回答
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由于您可以假设书架与其下方的书架平行，因此书架之间的实际距离在任何点都是相等的。您可以确定在深度 X 像素后，感知高度减少 Y %。您应该能够快速建立清晰的模式。您实际空间中的所有平行线和直角将使数学变得容易。
在每个书架的开头和结尾绘制一些起点。您可以在这里找到相关的数学主题：http:
//en.wikipedia.org/wiki/Slope
http://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_coordinate_system
于 2010-05-21T17:01:57.720 回答