米喜1. 单目测距技术背景与应用场景
单目测距技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在自动驾驶、机器人导航、工业检测等领域展现出巨大应用价值。与双目视觉系统相比，单目方案仅需单个摄像头即可实现距离测量，大幅降低了硬件成本和系统复杂度。
在实际项目中，我们常遇到这样的需求：通过普通摄像头实时检测目标物体并估算其距离。比如在仓储物流场景中，AGV小车需要判断货架距离；在智能交通系统中，摄像头需要测量车辆与路口的距离。这些场景下，YOLO算法因其出色的实时性和准确性成为目标检测的首选，而结合相机标定技术即可实现单目测距。
提示：单目测距的精度高度依赖相机标定质量，标定误差会随距离增加而放大。实际项目中建议在目标距离范围内进行专项校准。
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2. 相机标定全流程详解
2.1 标定板选择与准备
标定过程需要使用特定图案的标定板，常见的有棋盘格和圆形网格两种。以棋盘格为例，推荐使用A4纸打印的8x6格标定板（每个方格边长建议30mm）。打印时需注意：
- 使用激光打印机保证线条精度
- 粘贴在平整的硬质板材上避免变形
- 光照均匀条件下拍摄，避免反光和阴影
2.2 标定图像采集规范
采集20-30张不同角度的标定板图像，需满足：
- 标定板占据图像1/3~2/3面积
- 包含前后倾斜、左右旋转等多种姿态
- 覆盖整个视野范围（中心、四角、边缘）
- 避免运动模糊（快门速度>1/100s）
2.3 OpenCV标定实现
使用OpenCV进行标定的核心代码段：
cpp复制// 查找角点
vector<vector<Point2f>> imagePoints;
Size boardSize(8,6);
for(int i=0; i<images.size(); i++) {
Mat view = imread(images[i]);
vector<Point2f> pointBuf;
bool found = findChessboardCorners(view, boardSize, pointBuf,
CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);
if(found) {
cornerSubP