在计算机视觉领域，对两个物体间的距离进行计算是一项基础而重要的任务。Ultralytics YOLO，作为一种先进的目标检测框架，通过使用用户标记的边界框的中心点来计算距离。这种计算方法不仅提高了定位的精确度，还有助于对物体大小进行估计，从而增强了对场景的理解。
使用Ultralytics YOLO进行距离计算的优势主要体现在以下几个方面：
首先，它能够提供精确的空间定位，这对于计算机视觉任务来说至关重要。其次，通过估计物体的大小，可以更好地理解上下文环境。此外，距离计算还能增强对三维场景的理解，这对于自动驾驶和监控等应用领域尤为重要。
在实时视频流中进行距离计算是完全可行的。这涉及到使用OpenCV捕获视频帧，运行YOLO进行目标检测，然后使用DistanceCalculation类来计算连续帧中物体之间的距离。以下是一个简单的代码示例，展示了如何实现这一过程：
import cv2 from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("distance_calculation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
# Init distance-calculation obj
distance = solutions.DistanceCalculation(model="yolo11n.pt", show=True)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
break
im0 = distance.calculate(im0)
video_writer.write(im0)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
需要注意的是，距离计算只是一个估计值，可能并不完全准确，因为它是基于二维数据计算的，缺乏关于物体深度的信息。
在使用Ultralytics YOLO进行距离计算时，有几个关键参数需要设置：
model:Ultralytics YOLO模型文件的路径。
show: 控制是否显示视频流的布尔标志。
line_width: 边界框和图像上绘制线条的厚度。
此外，还有一些其他参数可以设置，例如跟踪算法的选择、置信度阈值、IoU阈值等。这些参数可以根据具体应用场景进行调整。
在进行距离计算时，如果需要删除绘制的点，可以通过右键点击来实现。这一操作将清除所有已绘制的点。