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单目视觉测距是计算机视觉领域的一个重要技术，它通过单个摄像头来估算目标物体的距离。在本项目中，我们有一个名为"fish_eye"的MATLAB源码，它旨在实现这个功能。MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析环境，非常适合进行图像处理和计算机视觉算法的开发。 "fish_eye.m"这个文件很可能是整个程序的核心，它可能包含了处理鱼眼镜头（具有大视角的特殊镜头）所捕获图像的代码。鱼眼镜头因为其广角特性，能捕捉到更广阔的视野，但同时也引入了图像畸变。在进行单目视觉测距之前，需要对这种畸变进行校正。 理解鱼眼镜头的畸变模型是关键。MATLAB提供了`distortPoints`和`undistortImage`函数，可以用于校正由非线性畸变引起的图像失真。在"fish_eye.m"中，可能使用这些函数或者自定义算法来去除图像中的畸变，使图像恢复到近似平面的形态。 接下来，为了进行测距，我们需要找到图像中的特征点。MATLAB的`detectFeatures`和`extractFeatures`函数可以帮助我们提取SIFT、SURF等稳定的特征点。这些特征点在不同的视角下依然可以被可靠地检测和匹配，这对于估计相机的运动和目标的位置至关重要。 然后，通过特征匹配，我们可以使用诸如RANSAC（随机样本一致）算法来剔除错误的匹配，确保计算的准确性。`fit几何模型`系列函数（如`fitAffine2d`, `fitProjective2d`等）可以用来估计相机与场景之间的相对变换，这一步通常涉及到单应性矩阵或本质矩阵的计算。 有了这些变换信息，我们可以使用三角测量原理来估算目标距离。假设我们知道相机的内参（焦距、主点坐标等），以及相机相对于目标的旋转和平移参数，就可以利用三角形的边长关系计算目标的深度信息。 在MATLAB中，可以使用`projectPoints`函数将3D点投影到2D图像平面上，再反向推算出3D坐标。通过比较特征点在不同帧中的投影位置，我们可以计算出目标在三维空间中的位置变化，进而得到距离信息。 为了形成动态图形，"fish_eye.m"可能会用到MATLAB的图形用户界面（GUI）工具，如`uicontrols`和`axes`，实时显示测距结果和相机视图。这不仅有助于理解和验证算法效果，也是教学和演示的良好方式。 "fish_eye.m"的源码涵盖了鱼眼镜头图像校正、特征检测与匹配、相机姿态估计、三角测距等多个关键步骤，是一个综合性的MATLAB单目视觉测距项目。学习并理解这段代码，对于提升在计算机视觉和MATLAB编程方面的技能非常有帮助。