OpenCV新手求教：如何测量相机与物体距离及是否需校准

关于相机校准与去畸变的必要性 #

• 你已经拿到了完整的相机内参（fx, fy, cx, cy）和畸变参数（径向、切向），完全不需要再做相机校准——相机校准的核心目的就是获取这些参数，现成的直接用就行。
• 去畸变是必须做的：镜头畸变会导致物体的像素位置偏移（尤其是画面边缘），直接影响距离计算的精度。用OpenCV的undistort()函数，传入你手里的畸变参数，把视频帧校正后再进行后续计算即可。

视频中测量距离的最佳方法 #

单目相机方案（新手首选，适配你的场景） #

这是最易实现的方法，核心依赖已知真实尺寸的参考物体，原理公式如下：
距离 = (物体真实尺寸 * 像素焦距) / 物体像素尺寸

具体步骤：

1. 从视频帧中定位目标物体：用OpenCV的findContours()做轮廓检测，或者用YOLO这类轻量目标检测模型，得到物体的像素宽度/高度。
2. 确定物体的真实物理尺寸：比如你要测距离的瓶子真实高度是15cm，必须准确。
3. 代入公式计算：注意你的fx/fy如果是像素单位的焦距，直接代入即可。

示例代码片段：

import cv2

# 替换成你的参数
fx = 1200  # 你的fx值（像素单位）
real_obj_height = 0.15  # 物体真实高度，单位米
detected_obj_pixel_height = 60  # 检测到的物体像素高度

# 计算距离
distance = (real_obj_height * fx) / detected_obj_pixel_height
print(f"相机到物体的距离：{round(distance, 2)} 米")

注意事项：

• 目标物体要尽量正对着相机（垂直于光轴），否则倾斜会带来误差；如果需要处理倾斜物体，得额外做姿态估计。
• 参考物体的尺寸精度直接决定了距离计算的精度。

进阶方案（适合高精度需求） #

• 双目立体视觉：需要两个同步拍摄的视频，通过视差计算深度。但需要做双目相机校准，新手门槛较高。
• 结构光/TOF相机：这类设备能直接输出深度数据，但你只有普通视频，无法使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者White Dragon