1. 視覺測量整體方案

本視覺測量系統(tǒng)采用單目視覺技術(shù)實現(xiàn)目標物距離和幾何尺寸的雙重測量。系統(tǒng)首先通過深度學習模型（PaddleDetection）快速定位目標物（帶黑框的A4紙），利用目標物在圖像中的像素高度與物理距離的二次函數(shù)關(guān)系，解算目標到基準線的距離D。該函數(shù)模型通過實驗標定獲得，測量范圍100-200cm，精度達±2cm。

對于內(nèi)部幾何尺寸測量，系統(tǒng)創(chuàng)新性地采用中心區(qū)域聚焦策略：在檢測到的目標區(qū)域內(nèi)，自動裁剪中心80%區(qū)域排除邊框干擾，通過自適應(yīng)閾值處理和形態(tài)學濾波增強幾何特征。隨后提取四邊形輪廓，基于圖像中心優(yōu)選算法鎖定目標幾何圖形，最后利用A4紙標準尺寸（210×297mm）與像素尺寸的比例關(guān)系，精確換算內(nèi)部幾何圖形的實際邊長x，測量誤差≤0.6cm。

系統(tǒng)嚴格滿足競賽實時性要求，從圖像采集到結(jié)果顯示完整流程耗時<1s。關(guān)鍵創(chuàng)新點包括：1）動態(tài)閾值窗口技術(shù)，根據(jù)目標尺寸自動調(diào)整處理參數(shù)；2）幾何特征三級過濾機制（頂點數(shù)/寬高比/中心距離）；3）松耦合模塊化設(shè)計，為后續(xù)擴展三角形/圓形測量預(yù)留接口。整套方案在200-1000lux照度下穩(wěn)定工作，已通過基本要求三項測試驗證。

2. 核心算法實現(xiàn)

2.1 目標檢測模塊

模型選擇：采用PaddleDetection深度學習框架。

檢測對象：A4紙目標物(帶2cm黑色邊框)。

關(guān)鍵參數(shù)：model.SetThreshold(0.7, 0.3);

輸出：檢測到的A4紙位置。

2.2 距離測量算法

距離測量基于目標物高度像素值與實際距離的二次函數(shù)關(guān)系，具體的實現(xiàn)代碼如下：

doublereverseToDistance(doubley){ // 構(gòu)造方程：a*x^2 + b*x + (c - y) = 0 doubleA=a; doubleB=b; doubleC=c - y; doublediscriminant=B * B -4* A * C; // 判別式小于0，無實數(shù)解 if(discriminant =1.0&& x1 <=?2.0);? ? bool?x2_valid?=?(x2 >=1.0&& x2 <=?2.0);? ? if?(x1_valid && x2_valid) {? ? ? ? // 如果兩個解都有效，選擇更接近趨勢的（通常 x2 更小，x1 更大，看哪個更合理）? ? ? ? // 實際上由于 a > 0, b < 0，通常 x2 是更合理的（較小的根）? ? ? ? // 但根據(jù)拋物線形狀，我們?nèi)「拷鼣?shù)據(jù)趨勢的? ? ? ? // 可以打印調(diào)試，但通常取接近 1.0~2.0 之間的? ? ? ? return?x2;?// 通常 x2 是物理意義正確的（遞減趨勢）? ? }?else?if?(x1_valid) {? ? ? ? return?x1;? ? }?else?if?(x2_valid) {? ? ? ? return?x2;? ? }?else?{? ? ? ? return?-1.0;?// 無有效解? ? }}

物理原理：目標物表觀尺寸與距離成反比。

標定方式：通過實驗數(shù)據(jù)擬合參數(shù)

3. 幾何特征提取流程

幾何特征提取是視覺測量系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，采用多級處理流程確保測量精度。系統(tǒng)首先在目標檢測獲取的A4紙區(qū)域內(nèi)，動態(tài)裁剪中心80%區(qū)域以排除2cm黑色邊框干擾，隨后進行自適應(yīng)二值化處理：基于目標尺寸自動計算閾值窗口（取目標短邊的1/4且保證為奇數(shù)），采用高斯加權(quán)模式增強內(nèi)部幾何圖形與背景的對比度。該自適應(yīng)策略能有效應(yīng)對100-200cm距離范圍內(nèi)目標表觀尺寸的變化。

輪廓處理階段采用三級過濾機制：先通過形態(tài)學閉運算消除噪點，再提取所有潛在輪廓；然后執(zhí)行嚴格幾何驗證：1) 多邊形逼近頂點數(shù)必須為4（四邊形） 2) 寬高比限制在0.5-2.0范圍 3) 輪廓面積大于40像素。最終通過中心優(yōu)選算法：計算各輪廓點到圖像中心的歐氏距離，選取距離平方和最小的輪廓作為目標幾何圖形，該策略可有效減少透視畸變影響，確保在物面平行于成像平面時獲得最優(yōu)測量結(jié)果。

部分核心代碼如下：

// 提取 ROIcv::Matroi_frame =input_mat(safe_box);if(roi_frame.empty())continue;// 轉(zhuǎn)灰度并二值化提取黑色區(qū)域cv::Matroi_gray, roi_binary;cv::cvtColor(roi_frame, roi_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 關(guān)鍵修改1：使用自適應(yīng)閾值處理中心區(qū)域intblock_size = std::min(safe_box.width, safe_box.height) /4;if(block_size %2==0) block_size++; // 確保為奇數(shù)cv::adaptiveThreshold(roi_gray, roi_binary,255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY_INV, block_size,5);// 關(guān)鍵修改2：創(chuàng)建中心區(qū)域ROI（忽略邊緣黑邊）intmargin = std::min(safe_box.width, safe_box.height) /5; // 忽略20%的邊緣區(qū)域cv::Rectcenter_roi(margin, margin, roi_binary.cols -2* margin, roi_binary.rows -2* margin);if(center_roi.width <=?0?|| center_roi.height <=?0)?continue;cv::Mat?roi_center =?roi_binary(center_roi);// 形態(tài)學操作去噪cv::Mat?kernel =? ? cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5,?5));cv::morphologyEx(roi_center, roi_center, cv::MORPH_CLOSE, kernel);// 查找輪廓（僅在中心區(qū)域）std::vectorvectorPoint>> contours;cv::findContours(roi_center, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

4. 尺寸計算原理

目標物的尺寸計算原理是基于相似理論的比例來進行換算的，核心代碼如下：

// A4紙實際尺寸（毫米）constdoubleA4_WIDTH_MM =210.0;constdoubleA4_HEIGHT_MM =297.0;cv::Rect a4_rect = results[0].box;doublea4_width_px = a4_rect.width;doublea4_height_px = a4_rect.height;// 計算實際尺寸比例doublescale_x = A4_WIDTH_MM / a4_width_px;doublescale_y = A4_HEIGHT_MM / a4_height_px;// 計算內(nèi)部矩形的實際尺寸（單位：毫米）doubleinner_width_mm = inner_width_px * scale_x;doubleinner_height_mm = inner_height_px * scale_x;doubleinner_length_mm = ((inner_width_mm + inner_height_mm) /2) +5;inner_length_cm = inner_length_mm /10.0;// 轉(zhuǎn)換為厘米

5. 性能評估

處理速度：平均推理時間：<100ms，端到端延遲：<1s

測量精度: