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目录

1，深度学习

2，点云

3，双目相机

4，深度学习与点云结合

5，效果展示

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1，深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的学习算法。深度学习模型能够学习数据的多层次表示和抽象，这使得它们在图像和语音识别、自然语言处理等领域表现出色。在物体尺寸测量的上下文中，深度学习可以用于物体检测和关键点定位，为后续的尺寸测量提供精确的二维坐标信息。

2，点云

点云是一组在三维空间中的点的集合，每个点包含其在空间中的坐标（x, y, z）。点云通常由三维扫描设备如激光扫描仪或深度相机获取。在物体尺寸测量中，点云提供了物体的三维几何信息，可以通过点云数据处理技术来提取物体的尺寸信息。

3，双目相机

双目相机系统由两个摄像头组成，它们模拟人的双眼视觉，通过捕捉同一场景的两个不同视角的图像来计算物体的深度信息。这种系统可以测量物体的尺寸，因为它能够提供关于物体距离的精确测量。双目测量物体尺寸的步骤包括设置双目摄像头、校准摄像头、捕获图像、图像预处理、特征点匹配和视差图计算。

4，深度学习与点云结合

结合深度学习和点云可以实现更高精度的物体尺寸测量。深度学习模型可以用于从双目相机捕获的图像中检测物体并识别关键点。然后，这些二维坐标信息可以与点云数据相结合，通过深度相机的深度信息转换为三维坐标。这样，我们就可以得到物体在三维空间中的精确位置和尺寸。

5，效果展示

点云3D框效果

尺寸测量效果