深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。
文章目录
- 一项目简介
- 二、功能
- 三、系统
- 四. 总结
一项目简介
双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配，可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用，例如使用卷积神经网络（CNN）进行立体匹配，提高了测距的准确性和稳定性。
二、功能
环境：Python3.8.5、torch1.8.1、OpenCV4.5、Pycharm
简介：深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统(UI界面)，可实现图片，视频，摄像头的检测和测距
三、系统
四. 总结
基于YoloV5的目标检测和双目测距系统的结合，使得在复杂场景中实现目标检测和距离测量变得更加可行。这个系统在自动驾驶、智能监控和机器人领域等方面有着广泛的应用前景，为实现更智能、更安全的系统提供了强有力的支持。
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