最近正在用opencv实现测距，看到网上有完整代码的不多，所以就来写一篇。参考了这篇文章：
1.Opencv:SolvePNP
本文章使用的opencv版本：4.1.1
这篇博客就不说pnp的理论知识了，网上有很多，自认写不出更高级的东西来。完整的代码在最后面，需要什么资料留言就好，我每天都会看。

1.相机标定

想要获得三维世界中的坐标，首先需要对相机进行标定。标定的方法可以看我的另一片博客：matlab标定并用opencv验证,是用matlab进行标定参数的求解，因为matlab标定相机不用代码，直接图形化界面操作，很简单。

2.测量世界坐标

我们知道pnp问题至少需要四组解，就是说，在待测量的图片中，我们最少要知道四个点的相互关系，也就是四个点之间的相对坐标。下面举例说明：
这是我待测量的图片(图片较大，加载不出来稍等)：

原图.png

现在需要找出四个点，作为基准。我用opencv的角点检测得到四个点，代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include <opencv2/ml.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
int main()
{
    Mat orignal_image = imread("/root/桌面/IMG_3354.png");
    cv::Mat gray_image , after_harris_image;
    cv::Mat norm_image; //归一化后的图
    cv::Mat scaled_image; //线性变换后的八位无符号整形的图
    cv::cvtColor (orignal_image,gray_image,COLOR_BGR2GRAY);     // 灰度变换
    vector<Point2f> corners;//提供初始角点的坐标位置和精确的坐标的位置
    int maxcorners = 4;
    double qualityLevel = 0.01;  //角点检测可接受的最小特征值
    double minDistance = 10;    //角点之间最小距离
    int blockSize = 3;//计算导数自相关矩阵时指定的领域范围
    double  k = 0.04; //权重系数

    goodFeaturesToTrack(gray_image, corners, maxcorners, qualityLevel, minDistance, Mat(), blockSize, false, k);
    //Mat():表示感兴趣区域；false:表示不用Harris角点检测
    //输出角点信息
    cout << "角点信息为：" << corners.size() << endl;
    //绘制角点
    for (unsigned i = 0; i < corners.size(); i++)
    {
        circle(orignal_image, corners[i], 10, cv::Scalar(10, 255, 0), -1, 8, 0);
        cout << "角点坐标：" << corners[i] << endl;
    }
    //namedWindow("image",0);
    //imshow("iamge",orignal_image);
    imwrite("角点.png",orignal_image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

结果如下所示：

角点.png

图中四个绿色的点就是检测到的角点（图片看起来不太一样是因为太大了无法上传，裁剪了一下），根据opencv返回的四个点的相机坐标为1(1275,1968)，2(1464,2007)，3(1303,2102)，4(1187,2042)。相机坐标是以左上角为零点，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向。
接下来要测量这四个点之间的实际长度，经测量，得：1(0,0)，2(12.5,2.5)，3(2.5,8)，4(-4.5,5)，以点1为原点，向右为x轴正方向，向下为y轴正方向。我这里的单位用的是mm，用什么单位最后计算的结果也是什么单位。

3.计算

3.1计算旋转角

//计算相机旋转角
    double theta_x, theta_y,theta_z;
    double PI = 3.14;
    theta_x = atan2(rotM.at<double>(2, 1), rotM.at<double>(2, 2));
    theta_y = atan2(-rotM.at<double>(2, 0),
    sqrt(rotM.at<double>(2, 1)*rotM.at<double>(2, 1) + rotM.at<double>(2, 2)*rotM.at<double>(2, 2)));
    theta_z = atan2(rotM.at<double>(1, 0), rotM.at<double>(0, 0));
    theta_x = theta_x * (180 / PI);
    theta_y = theta_y * (180 / PI);
    theta_z = theta_z * (180 / PI);

3.2计算深度

    //计算深度
    Mat P;
    P = (rotM.t()) * tvecs;//将旋转向量变换为旋转矩阵后叉乘平移向量

其中P的z轴坐标就是深度信息。

完整代码如下：

#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(){
    //相机内参矩阵与外参矩阵
    Mat cameraMatrix = Mat::eye(3, 3, CV_64F);
    cameraMatrix.at<double>(0, 0) = 3374.07818952427;
    cameraMatrix.at<double>(0, 1) = -2.78181259296951;
    cameraMatrix.at<double>(0, 2) = 2019.19661037399;
    cameraMatrix.at<double>(1, 1) = 3374.34656463011;
    cameraMatrix.at<double>(1, 2) = 1501.95020619850;
    cameraMatrix.at<double>(2, 2) = 1;

    Mat distCoeffs = Mat::zeros(5, 1, CV_64F);
    distCoeffs.at<double>(0, 0) =  0.173230511639020;
    distCoeffs.at<double>(1, 0) = -0.645138161101467;
    distCoeffs.at<double>(2, 0) = -0.00109294300160736;
    distCoeffs.at<double>(3, 0) = -3.47866401740176e-06;
    distCoeffs.at<double>(4, 0) = 0;

    //将控制点在世界坐标系的坐标压入容器
    vector<Point3f> objP;
    objP.clear();
    objP.push_back(Point3f(0, 0, 0));
    objP.push_back(Point3f(12.5, 2.5, 0));
    objP.push_back(Point3f(2.5, 8, 0));
    objP.push_back(Point3f(-4.5, 5, 0));

    //将之前已经检测到的角点的坐标压入容器
    std::vector<Point2f> points;
    points.clear();
    points.push_back(Point2f(1275,1968));
    points.push_back(Point2f(1464,2007));
    points.push_back(Point2f(1303,2102));
    points.push_back(Point2f(1187,2042));

    //创建旋转矩阵和平移矩阵
    Mat rvecs = Mat::zeros(3,1,CV_64FC1);
    Mat tvecs = Mat::zeros(3,1,CV_64FC1);

    //求解pnp
    solvePnP(objP, points, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs, tvecs);
    Mat rotM = Mat::eye(3,3,CV_64F);
    Mat rotT = Mat::eye(3,3,CV_64F);
    Rodrigues(rvecs, rotM);  //将旋转向量变换成旋转矩阵
    Rodrigues(tvecs, rotT);

    //计算相机旋转角
    double theta_x, theta_y,theta_z;
    double PI = 3.14;
    theta_x = atan2(rotM.at<double>(2, 1), rotM.at<double>(2, 2));
    theta_y = atan2(-rotM.at<double>(2, 0),
    sqrt(rotM.at<double>(2, 1)*rotM.at<double>(2, 1) + rotM.at<double>(2, 2)*rotM.at<double>(2, 2)));
    theta_z = atan2(rotM.at<double>(1, 0), rotM.at<double>(0, 0));
    theta_x = theta_x * (180 / PI);
    theta_y = theta_y * (180 / PI);
    theta_z = theta_z * (180 / PI);

    //计算深度
    Mat P;
    P = (rotM.t()) * tvecs;

    //输出
    cout<<"角度"<<endl;
    cout<<theta_x<<endl;
    cout<<theta_y<<endl;
    cout<<theta_z<<endl;
    cout<<P<<endl;

    return 0;
}

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用solvepnp求距离和角度