Как с помощью большого пальца определить расстояние до объекта: Как легко и просто определить расстояние до объекта с помощью большого пальца

Содержание

Как легко и просто определить расстояние до объекта с помощью большого пальца

Оценка расстояния до объекта важна в повседневной жизни, походах и ситуациях выживания. Это помогает рассчитать расстояние и оценить время в пути.

Оценка расстояния с помощью пальца основана на известном факте об анатомии человека: длина руки человека примерно в десять раз больше расстояния между его глазами. Помните о золотом сечении Фибоначчи?

Условия задачи и исходные данные

Расстояние между зрачками примерно шесть сантиметров, если человек смотрит прямо вперед и не страдает косоглазием. Расстояние от каждого глаза к поднятому вверх большому пальцу вытянутой руки примерно 60 сантиметров.

Знание этих параметров и оставшихся в памяти сведений из школьного курса геометрии вполне достаточно для определения расстояния до требуемого объекта.

Для определения расстояния до дороги, по которой в это время идет человек, можно воспользоваться двумя способами: по расстоянию между деревьями, которые вдоль дорог высаживают на расстоянии от 3,5 до 5 метров друг от друга, и средней скорости движения человека.

Определение расстояния по деревьям

Чтобы определить расстояние по этому способу, нужно:

Вытянуть правую руку, пальцы сжать в кулак, большой палец поднять вертикально вверх. Левый глаз закрыть.
Совместить большой палец с объектом, в данном случае с левым деревом (точка А на чертеже).
Не двигаясь, открыть левый и закрыть правый глаз. Создается впечатление, что палец переместился в другую точку. Это точка Б на чертеже.
Оценить расстояние смещения АБ по расстоянию между деревьями на верхнем рисунке. Будем считать, что расстояние между деревьями 3,5 м. Если рассматривать верхний рисунок, где пунктиром обозначены направления взгляда, то надо просто 3,5 м умножить на 10. Расстояние до дороги около 35 метров.

Определение по шагам человека

Для определения расстояния по скорости движения человека начальные действия такие же. Но, закрыв правый и открыв левый глаз, надо считать, сколько шагов пройдет человек, пока его силуэт не совпадет с большим пальцем наблюдателя.

Ширина шага взрослого человека в среднем составляет 75 сантиметров. Умножив количество шагов на 0,75, определяем расстояние АБ на схеме. Расстояние до дороги больше в десять раз.

Подобный метод определения расстояния до какого-то объекта можно использовать в любом случае. Но необходимо иметь какой-то объект для масштабирования смещения.

Опытные туристы знают высоту домов в сельской местности, по которой собираются путешествовать. В среднем высота стен составляет три метра. Высоту дома с крышей определяют по их соотношению: если высота стены и крыши примерно одинакова, то для расчетов расстояния используют высоту дома шесть метров. Если же крыша заметно ниже, можно или отсчитывать расстояние, исходя из высоты стен, или определять примерную высоту дома по пропорциям.

Как это работает

Кажущееся смещение объекта относительно неподвижного большого пальца при рассматривании его сначала одним, а потом другим открытым глазом, называется параллаксом.

Параллакс – это угол удаленного объекта между направлениями его обзора с двух концов базовой линии.

В данном примере базовая линия – расстояние между глазами наблюдателя. А все остальное – это элементарная задачка из курса геометрии на подобие треугольников. Известно основание первого треугольника, известна его высота. Известно основание второго подобного треугольника. Надо найти его высоту.

Два глаза у человека, как и у других животных, позволяют мозгу получать объемное изображение и оценивать расстояния.

У птиц глаза расположены по бокам, и их зрение монокулярное (кроме сов и филинов, котрые, как и человек, имеют бинокулярное зрение). Их глаза расположены на «лице» птицы на определенном расстоянии друг от друга, и окружающий мир они видят объемным.

Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание

Определение расстояния до объекта — способы распознавания

При нахождении в незнакомой местности, особенно, если карта недостаточно подробная с условной привязкой координат или с отсутствием таковой вообще, возникает необходимость ориентироваться на глаз, определяя расстояние до цели различными способами. У опытных путешественников и охотников определение расстояний осуществляется не только с помощью многолетней практики и навыков, но и специального инструмента – дальномера. Используя это оборудование, охотник может с точностью определить расстояние до животного, чтобы убить его одним выстрелом. Дистанция измеряется лазерным лучом, прибор работает от аккумуляторных батареек. Применяя это устройство на охоте или при других обстоятельствах, постепенно вырабатывается способность определения расстояния на глаз, поскольку при его использовании всегда сравниваются реальное значение и показание лазерного дальномера. Далее будут описаны способы определения расстояний без использования специального оборудования.

Определение расстояний на местности различными способами

Определение расстояний на местности осуществляется разнообразными способами. Некоторые из них относятся к разряду снайперских методов или военно-разведочных. В частности, во время ориентирования на местности обычному туристу могут пригодиться следующие:

Измерение шагами

Этот способ часто используется для составления карт местности. Как правило, шаги считаются парами. Отметка производится после каждой пары или тройки шагов, после этого вычисляется расстояние в метрах. Для этого количество пар или троек шагов умножается на длину одной пары или тройки.

Способ измерений углом.

Все предметы видны под определенными углами. Зная этот угол, можно измерить дистанцию между объектом и наблюдателем. Учитывая, что 1 см с расстояния 57 см виден под углом 1 градус, можно за эталон измерения этого угла взять ноготь большого пальца вытянутой вперед руки, равного 1 см (1 градус). Весь указательный палец является эталонно 10 градусов. Прочие эталоны сведены в таблицу, которая поможет ориентироваться в измерении. Зная угол, можно определить длину объекта: если он закрывается ногтем большого пальца, значит, он находится под углом 1 градус. Следовательно, от наблюдателя до объекта приблизительно 60 м.

По вспышке света

Определяется разница между вспышкой света и звуком по секундомеру. Исходя из этого вычисляется расстояние. Как правило, таким образом, вычисляется нахождением огнестрельного оружия.

По спидометру
По времени скорости движения
По спичке

На спичку наносятся деления, равные 1 мм. Держа в руке, ее нужно вытянуть вперед, держать горизонтально, при этом закрыть один глаз, затем совместить ее один конец с верхней частью определяемого предмета. После этого нужно продвигать ноготь большого пальца до основания объекта и вычислить дистанцию по формуле: расстояние до предмета, равное его высоте разделить на расстояние от глаз наблюдателя до спички, равное отмеченному количеству делений на спичке.

Определение расстояния по пальцу

Способ определения расстояния на местности с помощью большого пальца руки помогает вычислить нахождение как движущегося, так и неподвижного предмета. Для вычисления нужно вытянуть руку вперед, поднять большой палец вверх. Нужно закрыть один глаз, при этом, если цель передвигается слева направо, закрывается левый глаз и наоборот. В момент, когда цель закроется пальцем, нужно закрыть другой глаз, открыв тот, который был закрыт. При этом объект окажется отодвинутым назад. Теперь необходимо сделать подсчет времени (или шагов, если наблюдение идет за человеком), до того момента, когда объект снова закроется пальцем. Вычисляется расстояние до цели просто: количество времени (или шагов пешехода) до закрытия пальцем второй раз, умноженное на 10. Полученное значение переводится в метры.

Определение расстояния на глаз

Метод распознавания дистанции на глаз является самым простым, но требует практики. Это самый распространенный способ, поскольку не требует использования каких-либо приспособлений. Способов глазомерного определения расстояния до цели существует несколько: по отрезкам местности, степени видимости объекта, а также его приблизительной величине, которая кажется на глаз. Для тренировки глазомера нужно практиковаться, сравнивая кажущееся расстояние до цели с перепроверкой по карте или шагами (при этом можно использовать шагомер). При этом способе важно закрепить в памяти некие эталоны меры дистанции (50,100,200,300 метров), которые затем мысленно откладывать на местности, и оценивать примерную дистанцию, сравнивая реальное значение и эталонное. Закрепление в памяти конкретных отрезков дистанции также требует практики: для этого нужно запомнить привычное расстояние от одного предмета до другого. При этом нужно учитывать, что величина отрезка сокращается с увеличением расстояния до него.

Степень видимости и различимости объектов влияет на установку дистанции до них невооруженным глазом. Существует таблица предельных расстояний, ориентируясь на которую, можно представить приблизительную дистанцию до объекта, который можно увидеть человеку с нормальной остротой зрения. Этот способ рассчитан на примерное, индивидуальное нахождение дальностей предметов. Так, если в соответствии с таблицей, черты лица человека становятся различимы со ста метров, это означает, что в реальности до него расстояние составляет не точно 100 м., а не более того. Для человека с низкой остротой зрения необходимо делать индивидуальные поправки касательно таблицы-ориентира.

Определение расстояния на глаз

При установлении дистанции до объекта с помощью глазомера следует учитывать следующие особенности:

Ярко освещенные предметы, так же как и объекты, обозначенные ярким цветом, кажутся ближе истинного расстояния. Это нужно учитывать, если вы заметили костер, пожар или сигнал бедствия. То же самое касается и крупных объектов. Мелкие кажутся меньше.
В сумерки, наоборот, все объекты кажутся дальше. Аналогичная ситуация складывается во время тумана.
После дождя при отсутствии пыли цель всегда кажется более близкой, чем на самом деле.
Если солнце расположено впереди наблюдателя, нужная цель будет казаться более близкой, чем на самом деле. Если оно расположено сзади, расстояние до искомой цели больше.

Цель, расположенная на ровном берегу всегда будет казаться ближе, чем на холмистом. Это объясняется тем, что неровности рельефа скрадывают расстояние.
При взгляде с высокой точки вниз предметы будут казаться ближе, чем при рассмотрении их снизу вверх.
Предметы, расположенные на темном фоне всегда кажутся дальше, чем на светлом фоне.
Дистанция до объекта кажется меньше, если наблюдаемых целей в поле зрения очень мало.

Следует помнить, что, чем больше расстояние до определяемой цели, тем более вероятна ошибка в расчетах. К тому же, чем больше натренирован глазомер, тем более высокой точности расчетов можно добиться.

Ориентирование по звуку

В случаях, когда определение расстояния до цели глазомером невозможно, например, в условиях плохой видимости, сильно пересеченной местности или ночью, можно ориентироваться по звукам. Эта способность также должна быть натренирована. Опознавание дальности цели по звукам обусловлено различными погодными условиями:

Четкий звук человеческой речи слышен издалека в условиях тихой летней ночи, если пространство при этом открытое. Слышимость может достигать 500м.
Речь, шаги, различные звуки отчетливо слышны в морозную зимнюю или осеннюю ночь, а также туманную погоду. В последнем случае трудно определить направление объекта, поскольку звук отчетливый, но рассеянный.
В безветренном лесу и над спокойной водой звуки разносятся очень быстро, а дождь сильно приглушает их.
Сухая земля лучше передает звуки, чем воздух, особенно ночью.

Чтобы определить нахождение цели, существует таблица соответствия дальности слышимости характерам звука. Если ее применять, можно ориентироваться на наиболее часто встречающиеся в каждой местности объекты (крики, шаги, звуки автотранспорта, выстрелы, разговоры и прочее).

Как с помощью пальца можно узнать расстояние до человека, идущего вдалеке

Порядок решения задачи:

Надо занять такое положение, чтобы направление пути идущего человека было бы перпендикулярным к лучу зрения (или направлению вытянутой руки) человека, определяющего расстояние.
Рука с сжатыми пальцами в кулак (кроме большого пальца, приподнятого наверх), вытягивается вперед и направляется к фигуре идущего человека.
Вытянутую руку следует опереть на какой-нибудь прочный предмет и смотреть по направлению пальца одним глазом (другой глаз на время закрывается; если человек идет слева направо, то сперва закрывается левый глаз, а если человек идет справа налево, то сначала закрывается правый глаз).
Уловив момент, когда человек достигнет точки А (куда направлен луч зрения через палец), необходимо мгновенно закрыть правый глаз и открыть левый. В этот момент палец из точки А переместится направо в точку Б. Если человек идет справа налево, то надо закрыть сперва левый глаз, открыть правый (в этом случае палец сместится налево).

С того момента как палец сместится, вследствие перемены луча зрения, надо сразу же приступить к счету шагов идущего человека и закончить счет, когда пешеход достигнет точки Б.
Определенное таким способом число шагов обратите в метры, для чего помножьте это число на 3 и разделите на 4 (шаг взрослого человека близок к 3/4 метра). Теперь вы узнали расстояние между точками А и Б.
Помножив длину АБ на 10, вы получите окончательный ответ: произведение и есть расстояние от вас до идущего вдалеке человека.

Задача решается на основании подобия треугольников. Обозначения на рисунке:

Л — левый глаз измеряющего расстояние,
П — его правый глаз,
Р — вытянутая рука с пальцем,
А — первая метка (определенная направлением прямой линии от правого глаза через палец),
Б — вторая метка (определенная направлением прямой линии от левого глаза через палец).

Из рисунка видно, что треугольники ЛПР и РАБ — подобны. Поэтому: аР/ЛП = Рб/АБ. Высота малого треугольника (аР) равна расстоянию от уровня глаз до пальца вытянутой руки (обычно это расстояние равно 60 см).

ЛП—расстояние между левым и правым глазами (обычно оно равно 6 см). Следовательно, всегда левая часть равенства равна 10*(60/6).

Из правой части мы определили величину АБ. Поэтому понятно, что для того, чтобы узнать величину Рб, надо АБ помножить на 10.

Пример. Человек от точки А до точки Б сделал 40 шагов, что составляет 30 метров (40 * ¾) Следовательно, расстояние до идущего человека в данном случае = 300 метров (30м * 10).

Расстояние на глаз. Есть методики?

Walkman 04.11.2004 — 18:57

Хочется научится определять расстояния на глаз. Есть какие нибудь методы, что-бы тащиться например по улице и между делом тренироваться? Лазерного дальномера нет. Слышал, что вроде между осветительными столбами на дороге расстояние 25 метров. Может еще кто чего знает по этому поводу? Или книжку какую посоветует?

Manitu 04.11.2004 — 18:59

как то хитро пальцем мереют

Карбофос 04.11.2004 — 19:05

Тока тренировкой. У мнея друг расстояние около 70м определяет с точностью 3-4 метра.

trof_d 04.11.2004 — 19:09

Есть у Потапова основные принципы: http://arch07.narod.ru/potapov/part4.html

можно научится мерять при помощи любых предметов, в том числе и пальцев 😊 , но надо заранее знать размер цели или предмета рядом с целью.

Diego03 04.11.2004 — 19:18

Walkman
Хочется научится определять расстояния на глаз. Есть какие нибудь методы, что-бы тащиться например по улице и между делом тренироваться? Лазерного дальномера нет. Слышал, что вроде между осветительными столбами на дороге расстояние 25 метров. Может еще кто чего знает по этому поводу? Или книжку какую посоветует?

Принцип дальномера в оптических прицелах. Там гипербола такая нарисована, да? Вы, зная высоту предмета, до которого меряете расстояние (например: человек 1.7, автомобиль 1,3, танк 2,4) встраиваете предмет между горизонталью и гиперболой) На горизонтальной шкале у вас будут нанесены коэффициенты, с помощью которых вы можете быстро прикинуть расстояние до предмета.

Так и здесь. Зная, что длина (допустим) фаланги указательного пальца 3 см. Проводите ряд опытов с различными объектами на эталонных, заранее известных расстояниях. Вытянув руку, сравниваете предмет с фалангой своего пальца и записываете результат.
Зная, что, предположим, предмет высотой метр на расстоянии 100 м будет умещаться в фалангу пальца целиком, потом сможете вносить соответствующие коррективы и примерно вычислять расстояния. Естественно, принимается, что зависимость «Видимый размер/расстояние» линейна. Но, это в городе, где почти всегда есть какой — нибудь эталон. Как на природе — подумаю.

ASv 04.11.2004 — 19:40

Да всё гораздо проще, подсмотрел я это у Дока Ватсона:

2 метра — 3 средних шага. Проверьте по ковру 😊

Игорюха 04.11.2004 — 20:02

cтарый способ, очень приблизительный, для немалых расстояний:

вытягиваешь вперед руку с выставленным вверх большим пальцем,закрываешь правый глаз, наводишь на объект до которого хочешь определить расстояние. Открываешь правый глаз закрываешь левый. смотришь на точку куда «попал» большой палец. Произвольным другим способом (прикидкой 😊 )определяешь расстояние между точкой и объектом. умножаешь на 10 имеешь расстояние до объекта.

Зависит от индивидуальных биометрических показателей для меня работает.

ПС: кстати я только что понял что работать будет для всех, надо только коэф-нт для себя вычислить 😊

VASILICH 04.11.2004 — 23:39

Walkman
Хочется научится определять расстояния на глаз. Есть какие нибудь методы, что-бы тащиться например по улице и между делом тренироваться? Лазерного дальномера нет. Слышал, что вроде между осветительными столбами на дороге расстояние 25 метров. Может еще кто чего знает по этому поводу? Или книжку какую посоветует?

Не 25 а 40 метров, Это в городе На дорогах вне населенных пунктов по разному от 50 до 70.

Василич

Всеволод 05.11.2004 — 07:03

Берем учебник военной топографии и читаем. Я в свое время с военки уволок. К сожалению, иде в сети найти — не знаю… 😞

——————
Ребята, давайте жить дружно!

Рамиль 05.11.2004 — 08:11

Здравствуйте.

Всеволод
Берем учебник военной топографии и читаем. Я в свое время с военки уволок. К сожалению, иде в сети найти — не знаю… 😞

На той же военной топографии нам рассказывали про тысячные (использовать для этого циферблат часов), про измерение расстояния с помощью простого карандаша или пули 7,62 и т.д.
В сети такого не нашел.
Спасибо.

ASv 05.11.2004 — 09:19

Ну да по пальцу, по коробку, по карандашу, длина столба, высота танка, высота всадника на лошади. Не работает это в гражданской действительности. Только так: шаги промерили — запомнили.

Walkman 05.11.2004 — 09:48

Ясно. На открытой местности вобще труба.

Прохожий 05.11.2004 — 10:33

Walkman
Ясно. На открытой местности вобще труба.

на местности без орентиров , скажем в море — труба.А в лесу до зверя — можно, зная примерно высоту зверя. Можно и просто натренировать глазомер — идешь куда-нибудь — прикидываешь расстояние до предмета по пути, потом по ходу проверяешь шагами. Постепенно получается неплохо «прикидывать» расстояние — пробовал сам .

Прохожий 05.11.2004 — 10:36

ASv
Ну да по пальцу, по коробку, по карандашу, длина столба, высота танка, высота всадника на лошади. Не работает это в гражданской действительности. Только так: шаги промерили — запомнили.

Да уж, танк или всадника на лошади сейчас встретить трудно и в городе и в лесу.Столбы ставят не по-ГОСТУ, карандаши разные попадаются… Остался из орентиров только человек.По нему можно определять расстояние «по тысячным».

ASv 05.11.2004 — 10:50

Ещё по коробке 50-метрового тира можно, прошёл его, оглянулся и запомнил 😊 😊

vovgun 05.11.2004 — 15:31

Из разговора со знакомым:

-Как на глаз расстояния определяешь?
-Тренируюсь постоянно. Уже нормально получается.
-Сколько до того берега речки?
-Думаю 120
-И как проверим? Кажется чуть больше.
-Легко.
Достает дальномер. 115.
-Дык, нахрена же тогда тренироваться??? у тебя же дальномер!
-Ты не понял — дальномер — чтобы тренироваться!
😀
ЗЫ: В самом деле очень помогает. Частенько не хватает времени чтобы провериться шагами или как-либо ещё, а так идёшь, лазером постреливаешь 😛

Andrew! 05.11.2004 — 15:51

линейкой можно (не измеряя при этом ей само расстояние 😊)

Рамиль 06.11.2004 — 10:02

Здравствуйте.
ориентирование на местности (из той же военной топографии): «Как по одинокому дереву определить стороны света — Север и Юг?»
Для начала нужно посмотреть, что это за дерево. Если это дерево — пальма, то значит вот, уже Юг. 😀
Спасибо.

Styx 06.11.2004 — 11:57

Книжка то есть но старая,1956г.издания — вряд ли вы её так где нибудь найдёте.Автор Е.Гриц — Меткие Стрелки называется.Рекомендую.

ASv 06.11.2004 — 13:11

Во-первых, имеется ряд статей наставлений для снайперов в журнальчиках (или «Калашников», а скорее всего «Ружьё»).
Во-вторых, «Книга партизана» (если в названии не ошибаюсь).
В-третьих, куча кучная в Инете статей из разряда туризма.

Кречет 08.11.2004 — 10:16

Styx
Книжка то есть но старая,1956г.издания — вряд ли вы её так где нибудь найдёте.Автор Е.Гриц — Меткие Стрелки называется.Рекомендую.

http://guns.allzip.org/topic/18/65.html

Метод большого пальца. Как легко и просто определить расстояние до объекта без спецсредств

Условия задачи и исходные данные

Определение расстояния по деревьям

Чтобы определить расстояние по этому способу, нужно:

Вытянуть правую руку, пальцы сжать в кулак, большой палец поднять вертикально вверх. Левый глаз закрыть.
Совместить большой палец с объектом, в данном случае с левым деревом (точка А на чертеже).
Не двигаясь, открыть левый и закрыть правый глаз. Создается впечатление, что палец переместился в другую точку. Это точка Б на чертеже.
Оценить расстояние смещения АБ по расстоянию между деревьями на верхнем рисунке. Будем считать, что расстояние между деревьями 3,5 м. Если рассматривать верхний рисунок, где пунктиром обозначены направления взгляда, то надо просто 3,5 м умножить на 10. Расстояние до дороги около 35 метров.

Определение по шагам человека

Как это работает

Параллакс – это угол удаленного объекта между направлениями его обзора с двух концов базовой линии.

Способы определения расстояний на местности и целеуказание

Способы определения расстояний на местности

Очень часто требуется определять расстояния до различных предметов на местности. Наиболее точно и быстро расстояния определяются посредством специальных приборов (дальномеров) и дальномерных шкал биноклей, стереотруб, прицелов. Но из-за отсутствия приборов нередко расстояния определяют с помощью подручных средств и на глаз.

К числу распространенных способов определения дальности (расстояний) до объектов на местности относятся следующие: по угловым размерам объекта; по линейным размерам объектов; глазомерный; по видимости (различимости) объектов; по звуку и др..

Рис. 8. Определение расстояний по угловым размерам объекта (предмета)

Определение расстояний по угловым размерам предметов (рис. 8) основано на зависимости между угловыми и линейными величинами. Угловые размеры предметов измеряют в тысячных с помощью бинокля, приборов наблюдения и прицеливания, линейки и т.д.

Некоторые угловые величины (в тысячных долях дистанции) приведены в таблице 2.

Таблица 2

Наименование предметов	Размер в тысячных
Толщина большого пальца руки	40
Толщина указательного пальца	33
Толщина среднего пальца	35
Толщина мизинца	25
Патрон по ширине дульца гильзы (7,62 мм)	12
Гильза 7,62 мм по ширине корпуса	18
Карандаш простой	10-11
Спичечная коробка по длине	60
Спичечная коробка по ширине	50
Спичечная коробка по высоте	30
Толщина спички	2

Расстояние до предметов в метрах определяют по формуле: , где В — высота (ширина) предмета в метрах; У — угловая величина предмета в тысячных.

Например (см. рис. 8):
1) угловой размер наблюдаемого в бинокль ориентира (телеграфный столб с подпоркой), высота которого 6 м, равен малому делению сетки бинокля (0-05). Следовательно, расстояние до ориентира будет равно: .

2) угол в тысячных, измеренный линейкой, расположенной на расстоянии 50 см от глаза, (1 мм равен 0-02) между двумя телеграфными столбами 0-32 (телеграфные столбы находятся друг от друга на расстоянии 50 м). Следовательно, расстояние до ориентира будет равно: .

3) высота дерева в тысячных, измеренная линейкой 0-21 (истинная высота дерева 6 м). Следовательно, расстояние до ориентира будет равно: .

Определение расстояний по линейным размерам предметов заключается в следующем (рис. 9). С помощью линейки, расположенной на расстоянии 50 см от глаза, измеряют в миллиметрах высоту (ширину) наблюдаемого предмета. Затем действительную высоту (ширину) предмета в сантиметрах делят на измеренную по линейке в миллиметрах, результат умножают на постоянное число 5 и получают искомую высоту предмета в метрах.

Рис. 9. Определение расстояний по линейным размерам объекта (предмета)

Например, расстояние между телеграфными столбами равное 50 м (рис.8) закрывается на линейке отрезок 10 мм. Следовательно, расстояние до телеграфной линии равно:

Точность определения расстояний по угловым и линейным величинам составляет 5-10% длины измеряемого расстояния. Для определения расстояний по угловым и линейным размерам предметов рекомендуется запомнить величины (ширину, высоту, длину) некоторых из них, приведенные в табл. 3.

Таблица 3

Предмет	Размеры, м
Предмет	Высота	Длина	Ширина
Средний танк	2-2,5	6-7	3-3 5
Бронетранспортер	2	5-6	2-2,4
Мотоцикл с коляской	1	2	1,2
Грузовой автомобиль	2-2,5	5-6	2-3,5
Легковой автомобиль	1,6	4	1,5
Пассажирский вагон четырехосный	4	20	3
Железнодорожная цистерна четырехосная	3	9	2,8
Деревянный столб линии связи	5-7	—	—
Человек среднего роста	1,7	—	—

Определение расстояний глазомерным способом

Глазомерный — это самый простой и быстрый способ. Главное в нем — тренированность зрительной памяти и умение мысленно откладывать на местности хорошо представляемую постоянную меру (50, 100, 200, 500 метров). Закрепив в памяти эти эталоны, нетрудно сравнивать с ними и оценивать расстояния на местности.

При измерении расстояния путем последовательного мысленного откладывания хорошо изученной постоянной меры надо помнить, что местность и местные предметы кажутся уменьшенными в соответствии с их удалением, то есть при удалении в два раза и предмет будет казаться в два раза меньше. Поэтому при измерении расстояний мысленно откладываемые отрезки (меры местности) будут уменьшаться соответственно удалению.

При этом необходимо учитывать следующее:
— чем ближе расстояние, тем яснее и резче нам кажется видимый предмет;
— чем ближе предмет, тем он кажется больше;
— более крупные предметы кажутся ближе мелких предметов, находящихся на том же расстоянии;
— предмет более яркой окраски кажется ближе, чем предмет темного цвета;
— ярко освещенные предметы кажутся ближе слабо освещенных, находящихся на том же расстоянии;
— во время тумана, дождя, в сумерки, пасмурные дни, при насыщенности воздуха пылью наблюдаемые предметы кажутся дальше, чем в ясные и солнечные дни;
— чем резче разница в окраске предмета и фона, на котором он виден, тем более уменьшенными кажутся расстояния; так, например, зимой снежное поле как бы приближает находящиеся на нем более темные предметы;
— предметы на ровной местности кажутся ближе, чем на холмистой, особенно сокращенными кажутся расстояния, определяемые через обширные водные пространства;
— складки местности (долины рек, впадины, овраги), невидимые или не полностью видимые наблюдателем, скрадывают расстояние;
— при наблюдении лежа предметы кажутся ближе, чем при наблюдении стоя;
— при наблюдении снизу вверх — от подошвы горы к вершине, предметы кажутся ближе, а при наблюдении сверху вниз — дальше;
— когда солнце находится позади военнослужащего, расстояние скрадывается; светит в глаза — кажется большим, чем в действительности;
— чем меньше предметов на рассматриваемом участке (при наблюдении через водное пространство, ровный луг, степь, пашню), тем расстояния кажутся меньше.

Точность глазомера зависит от натренированности военнослужащего. Для расстояния 1000 м обычная ошибка колеблется в пределах 10-20%.

Определение расстояний по видимости (различимости) объектов

Невооруженным глазом можно приблизительно определить расстояние до целей (предметов) по степени их видимости. Военнослужащий с нормальной остротой зрения может увидеть и различить некоторые предметы со следующих предельных расстояний, указанных в таблице 4.

Надо иметь в виду, что в таблице указаны предельные расстояния, с которых начинают быть видны те или иные предметы. Например, если военнослужащий увидел трубу на крыше дома, то это означает, что до дома не более 3 км, а не ровно 3 км. Пользоваться данной таблицей как справочной не рекомендуется. Каждый военнослужащий должен индивидуально для себя уточнить эти данные.

Таблица 4

Объекты и признаки	Расстояния, с которых они становятся видимы (различимы)
Отдельный небольшой дом, изба	5 км
Труба на крыше	3 км
Самолет на земле танк на месте	1 2 км
Стволы деревьев, километровые столбы и столбы линии связи	1,0 км
Движение ног и рук бегущего или идущего человека	700 м
Станковый пулемет, миномет, противотанковая пушка, колья проволочных заграждений	500 м
Ручной пулемет, винтовка, цвет и части одежды на человеке, овал его лица	250 — 300 м
Черепица на крышах, листья деревьев, проволока на кольях	200 м
Пуговицы и пряжки, подробности вооружения солдата	100 м
Черты лица человека, кисти рук, детали стрелкового оружия	100 м

Ориентирование по звукам

Ночью и в туман, когда наблюдение ограничено или вообще невозможно (а на сильно пересеченной местности и в лесу, как ночью, так и днем) на помощь зрению приходит слух.

Военнослужащие обязательно должны учиться определять характер звуков (то есть что они означают), расстояние до источников звуков и направление, откуда они исходят. Если слышны различные звуки, военнослужащий должен уметь отличать их один от другого. Развитие такой способности достигается длительной тренировкой (таким же образом профессиональный музыкант различает голоса инструментов в оркестре).

Почти все звуки, означающие опасность, производятся человеком. Поэтому если военнослужащий слышит даже самый слабый подозрительный шум, он должен замереть на месте и слушать. Если противник начнет двигаться первым, выдав тем самым свое месторасположение, то он первым и будет обнаружен.

В тихую летнюю ночь даже обычный человеческий голос на открытом пространстве слышно далеко, иногда на полкилометра. В морозную осеннюю или зимнюю ночь всевозможные звуки и шумы слышны очень далеко. Это касается и речи, и шагов, и звяканья посуды либо оружия. В туманную погоду звуки тоже слышны далеко, но их направление определить трудно. По поверхности спокойной воды и в лесу, когда нет ветра, звуки разносятся на очень большое расстояние. А вот дождь сильно глушит звуки. Ветер, дующий в сторону военнослужащего, приближает звуки, а от него — удаляет. Он также относит звук в сторону, создавая искаженное представление о местонахождении его источника. Горы, леса, здания, овраги, ущелья и глубокие лощины изменяют направление звука, создавая эхо. Порождают эхо и водные пространства, способствуя его распространению на большие дальности.

Звук меняется, когда источник его передвигается по мягкой, мокрой или жесткой почве, по улице, по проселочной или полевой дороге, по мостовой или покрытой листьями почве. Необходимо учитывать, что сухая земля лучше передает звуки, чем воздух. Ночью звуки особенно хорошо передаются через землю. Потому часто прислушиваются, приложив ухо к земле или к стволам деревьев. Средняя дальность слышимости различных звуков днем на ровной местности, км (летом), приведена в таблице 5.

Таблица 5

Характер звука	Дальность слышимости, м
Треск сломанной ветки	До 80
Шаги идущего по дороге человека	40-100
Удар весел по воде	До 1000
Удар топора, звон поперечной пилы	300-400
Отрывка окопов лопатами в твердом грунте	500-1000
Негромкий разговор	200-300
Громкий крик	1000-1500
Стук металлических частей снаряжения	До 300
Заряжание стрелкового оружия	До 500
Двигатель танка, работающий на месте	До 1000
Движение войск в пешем порядке:
— по грунтовой дороге	До 300
— по шоссе	До 600
Движение автомобиля:
— по грунтовой дороге	До 500
— по шоссе	До 1000
Движение танка:
— по грунтовой дороге	До 1200
— по шоссе	3000-4000
Выстрел:
— из винтовки	2000-3000
— из орудия	5000 и более
Орудийная стрельба	До 15000

Для прослушивания звуков лежа необходимо лечь на живот и слушает лежа, стараясь определить направление звуков. Это легче сделать, повернув одно ухо в ту сторону, откуда доносится подозрительный шум. Для улучшения слышимости рекомендуется при этом приложить к ушной раковине согнутые ладони, котелок, отрезок трубы.

Для лучшего прослушивания звуков можно приложить ухо к положенной на землю сухой доске, которая выполняет роль собирателя звука, или к сухому бревну, вкопанному в землю.

Определение расстояний по спидометру. Расстояние, пройденное машиной, определяется как разность показаний спидометра в начале и конце пути. При движении по дорогам с твердым покрытием оно будет на 3-5%, а по вязкому грунту на 8-12% больше действительного расстояния. Такие погрешности в определении расстояний по спидометру возникают от пробуксовки колес (проскальзывания гусениц), износа протекторов покрышек и изменения давления в шинах. Если необходимо определить пройденное машиной расстояние возможно точнее, надо в показания спидометра внести поправку. Такая необходимость возникает, например, пря движении по азимуту или при ориентировании с использованием навигационных приборов.

Величина поправки определяется перед маршем. Для этого выбирается участок дороги, который по характеру рельефа и почвенного покрова подобен предстоящему маршруту. Этот участок проезжают с маршевой скоростью в прямом и обратном направлениях, снимая показания спидометра в начале и конце участка. По полученным данным определяют среднее значение протяженности контрольного участка и вычитают из него величину этого же участка, определенную по карте или на местности лентой (рулеткой). Разделив полученный результат на длину участка, измеренного по карте (на местности), и умножив на 100, получают коэффициент поправки.

Например, если среднее значение контрольного участка равно 4,2 км, а измеренное по карте 3,8 км, то коэффициент поправки равен:

Таким образом, если длина маршрута, измеренного по карте, составляет 50 км, то на спидометре будет отсчет 55 км, т. е. на 10% больше. Разница в 5 км и есть величина поправки. В некоторых случаях она может быть отрицательной.

Измерение расстояний шагами. Этот способ применяется обычно при движении по азимуту, составлении схем местности, нанесении на карту (схему) отдельных объектов и ориентиров и в других случаях. Счет шагов ведется, как правило, парами. При измерении расстоянии большой протяженности шаги более удобно считать тройками попеременно под левую и правую ногу. После каждой сотни пар или троек шагов делается отметка каким-нибудь способом и отсчет начинается снова.

При переводе измеренного расстояния шагами в метры число пар или троек шагов умножают на длину одной пары или тройки шагов.

Например, между точками поворота на маршруте пройдено 254 пары шагов. Длина одной пары шагов равна 1,6 м. Тогда

Обычно шаг человека среднего роста равен 0,7-0,8 м. Длину своего шага достаточно точно можно определить по формуле: , где Д-длина одного шага в метрах; Р — рост человека в метрах.

Например, если рост человека 1,72 м, то длина его шага будет равна:

Более точно длина шага определяется промером какого-нибудь ровного линейного участка местности, например дороги, протяженностью 200-300 м, который заранее измеряется мерной лентой (рулеткой, дальномером и т. п.).

При приближенном измерении расстояний длину пары шагов принимают равной 1,5 м.

Средняя ошибка измерения расстояний шагами в зависимости от условий движения составляет около 2-5% пройденного расстояния.

Определение расстоянии по времени и скорости движения. Этот способ применяется для приближенного определения величины пройденного расстояния, для чего среднюю скорость умножают на время движения. Средняя скорость пешехода около 5, а при движении на лыжах 8-10 км/ч.

Например, если разведывательный дозор двигался на лыжах 3 ч, то он прошел около 30 км.

Определение расстояний по соотношению скоростей звука и света. Звук распространяется в воздухе со скоростью 330 м/с, т. е. округленно 1 км за 3 с, а свет — практически мгновенно (300000 км/ч). Таким образом, расстояние в километрах до места вспышки выстрела (взрыва) равно числу секунд, прошедших от момента вспышки до момента, когда был услышан звук выстрела (взрыва), деленному на 3.

Например, наблюдатель услышал звук взрыва через 11с после вспышки. Расстояние до места вспышки будет равно:

Определение расстояний геометрическими построениями на местности. Этот способ может применяться при определении ширины труднопроходимых или непроходимых участков местности и препятствий (рек, озер, затопленных зон и т. п.). На рис.10 показано определение ширины реки построением на местности равнобедренного треугольника.

Так как в таком треугольнике катеты равны, то ширина реки АВ равна длине катета АС.

Точка А выбирается на местности так, чтобы с нее был виден местный предмет (точка В) на противоположном берегу, а также вдоль берега реки можно было измерить расстояние, равное ее ширине.

Положение точки С находят методом приближения, измеряя угол АСВ компасом до тех пор, пока его значение не станет равным 45°.

Другой вариант этого способа показан на рис. 10, б.

Точка С выбирается так, чтобы угол АСВ был равен 60°.

Известно, что тангенс угла 60° равен 1/2, следовательно, ширина реки равна удвоенному значению расстояния АС.

Рис.10. Определение расстояний геометрическими построениями на местности.

Как в первом, так и во втором случае угол при точке А должен быть равен 90°.

Ориентирование по свету весьма удобно для выдерживания направления или для определения положения объекта на местности. Двигаться ночью на источник света наиболее надежно. Расстояния, на которых обнаруживаются источники света невооруженным глазом ночью, приведены в таблице 6.

Таблица 6

Источник света	Дальность обнаружения, км
Огонь папиросы	0,5-0,8
Горящая спичка	До 1,5
Свет карманного фонаря	1,5-2
Вспышки выстрелов из стрелкового оружия из отдельных орудий	1,5-2 до 4-5
Свет фар автомобиля и танка	до4-8
Костер	до 6-8
Мигающий огонь	1,5

Целеуказание

Целеуказание – это умение быстро и правильно указывать цели, ориентиры и другие объекты на местности. Целеуказание имеет важное практическое значение для управления подразделением и огнем в бою. Целеуказание может производиться как непосредственно на местности, так и по карте или аэроснимку.

При целеуказании соблюдаются следующие основные требования: местоположение целей указывать быстро, кратко, ясно и точно; цели указывать в строго установленном порядке, пользуясь принятыми единицами измерения; передающий и принимающий должны иметь общие ориентиры и твердо знать их расположение, иметь единое кодирование местности.

Целеуказание на местности осуществляется от ориентира или по азимуту и дальности до цели, а также наведением оружия в цель.

Целеуказание от ориентира — наиболее распространенный способ. Вначале называют ближайший к цели ориентир, затем угол между направлением на ориентир и направлением на цель в тысячных и удаление цели от ориентира в метрах. Например: «Ориентир два, вправо сорок пять, дальше сто, у отдельного дерева — наблюдатель».

Если передающий и принимающий цель имеют приборы наблюдения, то вместо удаления цели от ориентира может указываться вертикальный угол между ориентиром и целью в тысячных. Например: «Ориентир четыре, влево тридцать, ниже десять — боевая машина в окопе».

В некоторых случаях, особенно при выдаче целеуказания по малозаметным целям, используются местные предметы, находящиеся вблизи цели. Например: «Ориентир два, вправо тридцать — отдельное дерево, дальше двести — развалины, влево двадцать, под кустом — пулемет».

Целеуказание по азимуту и дальности до цели

Азимут направления на появившуюся цель определяют с помощью компаса в градусах, а дальность до нее в метрах с помощью бинокля (прибора наблюдения) или глазомерно. Получив эти данные, передают их, например: «Тридцать два, семьсот — боевая машина».

Целеуказание наведением оружия в цель

О замеченных на поле боя целях необходимо немедленно доложить командиру и правильно указать их расположение. Цель указывается устным докладом или трассирующими пулями.

Доклад должен быть кратким, ясным и точным, например: «Прямо — широкий куст, слева — пулемет». «Ориентир второй, вправо два пальца, под кустом — наблюдатель». При целеуказании трассирующими пулями произвести в направлении цели одну-две короткие очереди.

Измерения расстояний на местности | Интернет проект Я выживу

Человеку, находящемуся в какой-либо местности может понадобится возможность измерение расстояний до определенных объектов, а также определение ширины и высоты этих обьектов. Такие измерения лучше и точнее можно провести с иcпользованием специальных средств (лазерных дальномеров, дальномерных шкал оптический приборов и.т.д.), но таковые не всегда могут оказаться под руком. Поэтому в данной ситуации на выручку придет знание «дедовских», проверенных временем, способов.

К таковым относятся:

Определение расстояний на глаз;
По угловой величине;
По звуку;

Определение расстояний на глаз.
Данный способ является наиболее простым и быстрым способом. Определеяющим здесь является умение мысленно откладывать на местности равные отрезки в 50, 100, 500 и 1000 м. Данные отрезки расстояний необходимо изучить и хорошо закрепить в зрительной памяти. При этом необходимо принимать во внимание следующие особенности:

На ровной местности и водном пространстве расстояния кажутся меньше, чем они есть на самом деле.
Лощины и овраги уменьшают видимое расстояние.
Более крупные предметы кажутся ближе мелких, находящимися на одной с ними линией.
Все предметы кажутся ближе во время тумана, дождя, во время пасмурных дней.
Предметы с яркой окраской кажутся ближе
При наблюдении снизу вверх, расстояния кажутся ближе, а при наблюдении сверху вниз больше
Ночью светящиеся предметы кажутся ближе.

Дистанции более 1 км определяются с большей погрешностью, достигающей 50%. У опытных людей, собенно на малых дистанциях погрешность составляет менее 10%. Глазомер необходимо постоянно тренировать в различных условиях видимости, на различной местности. При этом огромную положительную роль вносит занятие туризмом, альпинизмом, охотой.

Определение расстояний по угловой величине предметов.
Этот способ основывается на понятии тысячной. Тысячная — это единица измерения расстояний по горизонту, и составляет 1/6000 горизонта. Понятие тысячной принято во всех странах мира, и применяется для введения горизонтальных поправок ведения огня стрелкового оружия и артиллерийских систем, а также определение расстояний и дистанций. Тысячные записываются и читаются след. образом:

1 тысячная 0-01, читается как ноль, ноль один
5 тысячных 0-05, читается как ноль, ноль пять
10 тысячных 0-10, читается как ноль, десять
150 тысячных 1-50, читается как один, пятьдесят
1500 тысячных 15-00, читается как пятнадцать, ноль ноль

Применение этого способа возможно, если известна одна из линейных величин предмета — ширина или высота. Дальность до предмета определяется по след. формуле:

Д = (Bx1000) / Y , где
Д — дальность до цели
B — ширина или высота объекта в метрах
Y — угловая величина в тысячных.

Для того, чтобы определить угловую величину, необходимо знать, что отрезок в 1 мм, удаленному на 50 см от глаза соответствует углу в 2 тысячные (0-02). На основании этого существует метод определения расстояний при помощи линейки:
1). Линейку с миллиметровыми делениями вытянуть на расстояние 50 см
2). Засечь, во сколько делений на линейке укладывается ширина или высота объекта.
3).Полученное кол-во миллиметров умножить на 2, и подставить в выше приведенную формулу

Еще удобней для этих целей использовать штангенциркуль, который для компактности можно укоротить.

Пример: Высота телеграфоного столба равна 6 м при измерения на линейке займет 8 мм (16 тысячных ,т.е. 0-16),следовательно расстояние до столба будет (6×1000)/16 = 375 м

Также существует более простая формула определения дистанции при помощи линейки:
Д = (высота или ширина объекта в см / кол-во миллиметров на линейке) x 5

Пример: ростовая фигура имеет высоту 170 см и на линейке закрывает 2 мм, следовательно дистанция до нее будет:(170см / 2мм) x 5 = 425 м

Определение расстояний при помощи линейки и сподручных предметов

Объект	Высота, м	Длина, м
Телеграфный столб деревянный	6	—-
Телеграфный столб бетонный	8	—-
Расстояние между столбами ЛЭП 6м	—-	50
Расстояние между столбами высковольт. линий	—-	100
Товарный вагон, 4-х осный	4	14-15
Пассажирский вагон цельнометаллический	4	24
Цистерны, 2-х осные	3	6,75
Цистерны, 4-х осные	3	9
Один этаж панельного дома	3	—-
Дом сельского типа	6-7	—-
Высота железнодорожной будки	4	—-
Ростовая фигура (средн.)	1,7	—-
Голова без каски	0,25	0,20
Голова в каске	0,30	0,30
Танк	2,5-3	—-
Грузовой автомобиль	2-2,5	—-

Линейные размеры распространенных объектов

При отсутствии линейки угловые величины можно измерять помощи подручных предметов, зная их линейные размеры. Это может быть, например спичечный коробок, спичка, карандаш, монета, патроны, пальцы рук и.т.д

Например, спичечный коробок имеет длину — 45 мм, ширину 30 мм, высоты 15 мм, следовательно если его вытянуть на расстояние 50 см, его длина будет соответствовать 0-90, ширина 0-60, высота 0-30.

Размеры сподручных предметов в тысячных

Определение расстояний по звуку
Человек обладает способностью улавливать и различать звуки различной природы, как в горизонтальной плоскости, так и в вертикальной, что позволяет весьма успешно навскидку определять расстояния до источников звука. Слух, как и глазомер необходимо постоянно тренировать.

Слух работает с полной отдачей только при полном спокойствии психики.
Лежа на спине, слуховая ориентация ухудшается, а лежа на животе улучшается
Зеленый цвет улучщает слух
Кусочек сахара, положенный под язык, заметно улучшает ночное зрение и слух, поскольку глюкоза необходима для работы сердца, мозга, нервной системы, а следовательно и органов чувств.
Звуки хорошо слышны на открытой местности, особенно водной, в спокойную погоду
Слышимость ухудшается в жаркую погоду, против ветра, в лесу, в камышах, на рыхлой траве.

Объект	Высота, км
Выстрел их охотничьего ружья	3,5
Шум поезда	10
Паровозный гудок	7-10
Сигнал автомобиля	2-3
Рокот работающего трактора	3-4
Топот лошадей	1-1,5
Крики человека	1-1,5
Лай собак	2-3
Негромкая речь, шум шагов	0,3-0,5
Всплески от весел	0,25-0,5
Кашель	0,05
Движение автомобиля (ровный шум мотора)	1

Средняя дальность слышимости различных источников

Добавить комментарий

Найдите расстояние от камеры до объекта с помощью Python и OpenCV

Пару дней назад Кэмерон, читатель PyImageSearch, прислал электронное письмо и спросил о методах определения расстояния от камеры до объекта / маркера на изображении. Он потратил некоторое время на исследования, но так и не нашел реализации.

Я точно знал, что чувствовала Кэмерон. Несколько лет назад я работал над небольшим проектом по анализу движения бейсбольного мяча, когда он покинул руку питчера и направился к своей тарелке.

Используя анализ движения и отслеживание на основе траектории, я смог найти / оценить положение мяча в кадре видео. А поскольку размер бейсбольного мяча известен, я также смог оценить расстояние до домашней пластины.

Это был интересный проект для работы, хотя система не была такой точной, как я хотел, — «размытость» при таком быстром движении мяча затрудняло получение очень точных оценок.

Мой проект определенно был «нестандартной» ситуацией, но в целом определение расстояния от камеры до маркера на самом деле является очень хорошо изученной проблемой в области компьютерного зрения / обработки изображений.Вы можете найти очень простые и лаконичные техники, такие как подобие треугольника. И вы можете найти методы, которые являются сложными (хотя и более точными), используя внутренние параметры модели камеры.

В этой записи блога я покажу вам, как Кэмерон и я пришли к решению для вычисления расстояния от нашей камеры до известного объекта или маркера.

Обязательно прочтите этот пост — вы не захотите его пропустить!

Чтобы определить расстояние от нашей камеры до известного объекта или маркера, мы будем использовать подобие треугольника .

Подобие треугольника выглядит примерно так: допустим, у нас есть маркер или объект с известной шириной W . Затем мы помещаем этот маркер на расстоянии D от нашей камеры. Мы делаем снимок нашего объекта с помощью нашей камеры, а затем измеряем видимую ширину в пикселях P . Это позволяет нам получить воспринимаемое фокусное расстояние F нашей камеры:

F = (P x D) / Вт

Например, скажем, я помещаю стандартный кусок 8.5 x 11 дюймов лист бумаги (по горизонтали; W = 11 ) D = 24 дюйма перед камерой и сделайте снимок. Когда я измеряю ширину листа бумаги на изображении, я замечаю, что воспринимаемая ширина бумаги составляет P = 248 пикселей .

Мое фокусное расстояние F тогда:

F = (248 пикселей x 24 дюйма) / 11 дюймов = 543,45

Продолжая перемещать камеру как ближе, так и дальше от объекта / маркера, я могу применить подобие треугольника, чтобы определить расстояние от объекта до камеры:

D ’= (Ш x Ш) / P

Опять же, чтобы сделать это более конкретным, скажем, я перемещаю камеру на 3 фута (или 36 дюймов) от маркера и фотографирую тот же лист бумаги.Благодаря автоматической обработке изображений я могу определить, что воспринимаемая ширина листа бумаги теперь составляет 170 пикселей . Подставляя это в уравнение, мы получаем:

D ’= (11 дюймов x 543,45) / 170 = 35 дюймов

Или примерно 36 дюймов, что составляет 3 фута.

Примечание: Когда я делал фотографии для этого примера, моя рулетка немного провисала, и поэтому результаты отличаются примерно на 1 дюйм. Кроме того, я также сделал фотографии поспешно, а не на 100% поверх отметок стопы на рулетке, что добавило погрешности в 1 дюйм.Тем не менее, сходство треугольников по-прежнему сохраняется, и вы можете использовать этот метод для довольно простого вычисления расстояния от объекта или маркера до камеры.

Теперь понятно?

Отлично. Давайте перейдем к коду, чтобы увидеть, как определение расстояния от вашей камеры до объекта или маркера выполняется с помощью Python, OpenCV, а также методов обработки изображений и компьютерного зрения.

Давайте продолжим и приступим к этому проекту. Откройте новый файл, назовите его distance_to_camera.py , и приступим к работе:

 # импортируем необходимые пакеты
из путей импорта imutils
импортировать numpy как np
импорт imutils
импорт cv2

def find_marker (изображение):
# преобразовать изображение в оттенки серого, размыть его и определить края
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
серый = cv2.GaussianBlur (серый, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny (серый, 35, 125)

# найти контуры на обрезном изображении и оставить самый крупный;
# будем считать, что это наша бумажка на изображении
cnts = cv2.findContours (edged.copy (), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours (cnts)
c = max (cnts, key = cv2.contourArea)

# вычисляем ограничивающую рамку бумажной области и возвращаем ее
вернуть cv2.minAreaRect (c)

Первое, что мы сделаем, это импортируем наши необходимые пакеты (, строки 2-5, ). Мы будем использовать пути от imutils для загрузки доступных изображений в каталог. Мы будем использовать NumPy для числовой обработки и cv2 для наших привязок OpenCV.

Оттуда мы определяем нашу функцию find_marker . Эта функция принимает единственный аргумент, image , и предназначена для использования для поиска объекта, до которого мы хотим вычислить расстояние.

В данном случае мы используем стандартный лист бумаги размером 8,5 x 11 дюймов в качестве маркера.

Наша первая задача теперь найти этот листок на изображении.

Для этого мы преобразовываем изображение в оттенки серого, слегка размываем его, чтобы удалить высокочастотный шум, и применяем обнаружение краев на строках 9-11 .

После выполнения этих шагов наше изображение должно выглядеть примерно так:

Figure 1: Applying edge detection to find our marker, which in this case is a piece of paper.

Рисунок 1: Применяем обнаружение края, чтобы найти наш маркер, который в данном случае является листом бумаги.

Как видите, края нашего маркера (листка бумаги) явно скошены. Теперь все, что нам нужно сделать, это найти контур (то есть контур), представляющий лист бумаги.

Мы находим наш маркер на строках 15 и 16 с помощью функции cv2.findContours (заботясь о различных версиях OpenCV), а затем определяем контур с наибольшей площадью на строке 17 .

Мы предполагаем, что контур с наибольшей площадью — это наш лист бумаги. Это предположение работает для этого конкретного примера, но на самом деле обнаружение маркера на изображении сильно зависит от приложения.

В нашем примере хорошо работает простое обнаружение края и определение самого большого контура. Мы также могли бы сделать этот пример более надежным, применив аппроксимацию контура, отбросив все контуры, у которых нет 4 точек (поскольку лист бумаги представляет собой прямоугольник и, следовательно, имеет 4 точки), а затем найдя самый большой 4-точечный контур.

Примечание: Более подробную информацию об этой методологии можно найти в этом посте, посвященном созданию потрясающего мобильного сканера документов.

Другой альтернативой поиску маркеров на изображениях является использование цвета, так что цвет маркера существенно отличается от остальной части сцены в изображении. Вы также можете применять такие методы, как обнаружение ключевых точек, локальные инвариантные дескрипторы и сопоставление ключевых точек для поиска маркеров; однако эти подходы выходят за рамки данной статьи и, опять же, сильно зависят от приложения.

В любом случае, теперь, когда у нас есть контур, соответствующий нашему маркеру, мы возвращаем ограничивающую рамку, которая содержит координаты (x, y) , а также ширину и высоту рамки (в пикселях) вызывающей функции в строке . 20 .

Давайте также быстро определим функцию, которая вычисляет расстояние до объекта, используя подобие треугольника, описанное выше:

 def distance_to_camera (knownWidth, focalLength, perWidth):
# вычислить и вернуть расстояние от производителя до камеры
return (известная ширина * focalLength) / perWidth

Эта функция принимает известную ширину маркера , вычисленную focalLength и воспринимаемую ширину объекта на изображении (измеренную в пикселях) и применяет подобие треугольника, описанное выше, для вычисления фактического расстояния до объекта.

Чтобы увидеть, как мы используем эти функции, продолжайте чтение:

 # инициализируем известное расстояние от камеры до объекта, который
# в данном случае 24 дюйма
KNOWN_DISTANCE = 24,0

# инициализировать известную ширину объекта, в данном случае часть
# бумага шириной 12 дюймов
KNOWN_WIDTH = 11,0

# загружаем первое изображение, которое содержит объект, который, ИЗВЕСТНО, БЫТЬ 2 фута
# с нашей камеры, затем найдите бумажный маркер на изображении и инициализируйте
# фокусное расстояние
изображение = cv2.imread ( "изображения / 2ft.png")
marker = find_marker (изображение)
focalLength = (маркер [1] [0] * KNOWN_DISTANCE) / KNOWN_WIDTH

Первый шаг к определению расстояния до объекта или маркера на изображении - это откалибровать и вычислить фокусное расстояние . Для этого нам необходимо знать:

Расстояние камеры от объекта.
Ширина (в таких единицах, как дюймы, метры и т. Д.) Этого объекта. Примечание: Высота также может быть использована, но в этом примере просто используется ширина.

Давайте также на секунду отметим, что то, что мы делаем , не является истинной калибровкой камеры . Настоящая калибровка камеры включает внутренние параметры камеры, о которых вы можете узнать больше здесь.

В строке 28 мы инициализируем известное расстояние KNOWN_DISTANCE от камеры до нашего объекта равным 24 дюймам. И в Line 32 мы инициализируем KNOWN_WIDTH объекта как 11 дюймов (то есть стандартный лист бумаги 8,5 x 11 дюймов, расположенный горизонтально).

Следующий важный шаг: это наш простой шаг калибровки.

Мы загружаем первое изображение с диска на Line 37 - мы будем использовать это изображение в качестве нашего калибровочного изображения.

После загрузки изображения мы находим листок бумаги в изображении на строке 38, , а затем вычисляем нашу focalLength на строке 39 , используя подобие треугольника.

Теперь, когда мы «откалибровали» нашу систему и имеем focalLength , мы можем довольно легко вычислить расстояние от нашей камеры до маркера на последующих изображениях.

Давайте посмотрим, как это делается:

 # перебирать изображения
для imagePath в отсортированном (paths.list_images ("images")):
# загружаем изображение, находим маркер на изображении, затем вычисляем
# расстояние до маркера от камеры
изображение = cv2.imread (imagePath)
marker = find_marker (изображение)
дюймы = distance_to_camera (KNOWN_WIDTH, focalLength, маркер [1] [0])

# рисуем ограничивающую рамку вокруг изображения и отображаем ее
box = cv2.cv.BoxPoints (маркер) if imutils.is_cv2 () else cv2.boxPoints (маркер)
коробка = нп.INT0 (коробка)
cv2.drawContours (изображение, [поле], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText (изображение, "% .2fft"% (дюймы / 12),
(image.shape [1] - 200, image.shape [0] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
2.0, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow ("изображение", изображение)
cv2.waitKey (0)

Мы начинаем зацикливаться на наших путях изображения на Строке 42 .

Затем для каждого изображения в списке мы загружаем изображение с диска в Строка 45, , находим маркер на изображении в Строке 46, , а затем вычисляем расстояние от объекта до камеры на Строке 47 ,

Оттуда мы просто рисуем ограничивающую рамку вокруг нашего маркера и отображаем расстояние в строках 50-57 ( boxPoints рассчитываются на Line 50 , заботясь о различных версиях OpenCV).

Чтобы увидеть наш скрипт в действии, откройте терминал, перейдите в каталог кода и выполните следующую команду:

 $ python distance_to_camera.py

Если все пойдет хорошо, вы должны сначала увидеть результаты 2 фута.png , это изображение, которое мы используем для «калибровки» нашей системы и вычисления нашего начального focalLength :

   Рисунок 2:  Это изображение используется для вычисления начального фокусного расстояния системы. Мы начинаем с использования известной ширины объекта / маркера на изображении и известного расстояния до объекта. Из приведенного выше изображения мы видим, что наше фокусное расстояние определено правильно, а расстояние до листа бумаги составляет 2 фута в соответствии с переменными  KNOWN_DISTANCE  и  KNOWN_WIDTH  в коде.
 Теперь, когда у нас есть фокусное расстояние, мы можем вычислить расстояние до нашего маркера на следующих изображениях:
   Рисунок 3:  Используя фокусное расстояние, чтобы определить, что наш бумажный маркер находится примерно в 3 футах от нашей камеры. В приведенном выше примере наша камера теперь находится примерно в 3 футах от маркера.
 Давайте попробуем отойти еще на ногу:
   Рис. 4:  Используя вычисленное фокусное расстояние, чтобы определить, что наша камера находится примерно в 4 футах от маркера. Опять же, важно отметить, что когда я сделал фотографии для этого примера, я сделал это поспешно и оставил слишком много провисания рулетки. Кроме того, я также не удостоверился, что моя камера на 100% выровнена по маркерам стопы, так что опять же в этих примерах есть ошибка примерно в 1 дюйм.
 Тем не менее, подход подобия треугольника, описанный в этой статье, по-прежнему будет работать и позволит вам найти расстояние от объекта или маркера на изображении до вашей камеры.
 В этом сообщении в блоге мы узнали, как определить расстояние от известного объекта   на изображении до нашей камеры.
 Для выполнения этой задачи мы использовали подобие треугольника  , которое требует от нас знания двух важных параметров перед применением нашего алгоритма:
 Ширина (или высота)   в некоторой мере расстояния, например дюймах или метрах, объекта, который мы используем в качестве маркера.
 Расстояние   (в дюймах или метрах) от камеры до маркера на шаге 1.
 Затем можно использовать алгоритмы компьютерного зрения и обработки изображений для автоматического определения воспринимаемой ширины / высоты объекта в пикселях и завершения подобия треугольника и определения нашего фокусного расстояния.
 Затем в последующих изображениях нам просто нужно найти наш маркер / объект и использовать вычисленное фокусное расстояние для определения расстояния до объекта от камеры. 
 
 Загрузите исходный код и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам 
 Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы получить ZIP-архив с кодом и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению .  Внутри вы найдете мои тщательно подобранные учебники, книги, курсы и библиотеки, которые помогут вам освоить CV и DL!
 , Измерение расстояния между объектами на изображении с помощью OpenCV 
  Теперь мы подошли к заключительному этапу в нашей серии из трех частей, посвященной измерению размера объектов на изображении  и , вычисляющему расстояние между объектами .
 Две недели назад мы начали этот раунд обучающих программ, научившись (правильно) упорядочивать координаты по часовой стрелке, используя Python и OpenCV. Затем, на прошлой неделе, мы обсудили, как измерить размер   объектов на изображении с помощью эталонного объекта.
 Этот ссылочный объект должен иметь два важных свойства, в том числе:
 Нам известны  размеры  (в дюймах, миллиметрах и т. Д.) Объекта.
 Это может быть , легко идентифицируемый  на нашем изображении (на основе  местоположения  или  появления ).
 Имея такой эталонный объект, мы можем использовать его для вычисления размера объектов на нашем изображении.
 Сегодня мы собираемся объединить методы, использованные в предыдущих статьях блога этой серии, и использовать эти методы для вычисления расстояния   между объектами. 
   Продолжайте читать, чтобы узнать, как…  
 Измерение расстояния между объектами на изображении с помощью OpenCV 
 Вычисления расстояния между объектами   очень похоже на вычисление размера   объектов в изображении - все это начинается с эталонным объектом.
 Как подробно описано в нашем предыдущем сообщении блога, наш эталонный объект должен иметь два важных свойства:
  Свойство № 1:  Нам известны размеры объекта в некоторых измеримых единицах (например, дюймах, миллиметрах и т. Д.).).
  Свойство № 2:  Мы можем легко найти и идентифицировать эталонный объект на нашем изображении.
 Так же, как мы делали на прошлой неделе, мы будем использовать американский квартал, как наш эталонный объект, который имеет ширину 0,955 дюйма (удовлетворяющее свойство # 1).
 Мы также позаботимся о том, чтобы наша четверть всегда была  крайним левым объектом  на нашем изображении, тем самым удовлетворяя Свойство № 2:
   Рис. 1:  Мы будем идентифицировать наш опорный объект в зависимости от местоположения, поэтому мы будем  всегда , чтобы наша четверть была самым левым объектом на изображении. Наша цель на этом изображении - (1) найти четверть, а затем (2) использовать размеры четверти для измерения расстояния между четвертью и  всеми остальными объектами .
 Определение нашего эталонного объекта и вычисление расстояний 
 Давайте продолжим и начнем с этого примера. Откройте новый файл, назовите его  distance_between.py  и вставьте следующий код:
 # импортируем необходимые пакеты
from scipy.spatial Импортировать расстояние как расстояние
с точки зрения импорта imutils
из imutils импортировать контуры
импортировать numpy как np
import argparse
импорт imutils
импорт cv2

Средняя точка def (ptA, ptB):
return ((ptA [0] + ptB [0]) * 0.5, (ptA [1] + ptB [1]) * 0,5)

# создать аргумент, синтаксический анализ и анализ аргументов
ap = argparse.ArgumentParser ()
ap.add_argument ("- i", "--image", required = True,
help = "путь к входному изображению")
ap.add_argument ("- w", "--width", type = float, required = True,
help = "ширина самого левого объекта на изображении (в дюймах)")
args = vars (ap.parse_args ())
 
 Наш код здесь почти такой же, как на прошлой неделе. Начнем с импорта необходимых пакетов Python на , строки 2-8, . Если у вас еще не установлен пакет imutils, остановитесь, чтобы установить его:
 $ pip install imutils
 
 В противном случае вам следует выполнить обновление до последней версии ( 0.3.6  на момент написания), поэтому у вас есть обновленная функция order_points:
 $ pip install - обновить imutils
 
  Строки 14-19  анализируют аргументы командной строки. Нам нужны два переключатель здесь:  --image , который является путем к входному изображению, содержащий объекты, которые мы хотим измерить, и  --width , ширина (в дюймах) наш эталонный объект.
 Далее нам нужно предварительно обработать наш образ:
 # загружаем изображение, конвертируем его в оттенки серого и слегка размываем
изображение = cv2.imread (арг [ "образ"])
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
серый = cv2.GaussianBlur (серый, (7, 7), 0)

# выполнить обнаружение краев, затем выполнить расширение + эрозию, чтобы
# закрыть зазоры между краями объекта
edged = cv2.Canny (серый, 50, 100)
edged = cv2.dilate (обрезной, Нет, итераций = 1)
edged = cv2.erode (обрезной, Нет, итерации = 1)

# найти контуры на карте краев
cnts = cv2.findContours (edged.copy (), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours (cnts)

# сортируем контуры слева направо, а затем инициализируем
# цвета расстояния и эталонный объект
(cnts, _) = контуры.sort_contours (УНТ)
цвета = ((0, 0, 255), (240, 0, 159), (0, 165, 255), (255, 255, 0),
(255, 0, 255))
refObj = Нет
 
  Строки 22-24  загружают наше изображение с диска, конвертируют его в оттенки серого, а затем размывают его с помощью фильтра Гаусса с ядром  7 x 7 .
 После того, как наше изображение было размыто, мы применяем детектор краев Кэнни для обнаружения краев в изображении - затем выполняется расширение + эрозия, чтобы закрыть любые пробелы в карте краев ( строки 28-30, ).
 Звонок на  cv2.findContours  определяет контуры объектов на карте краев ( строки 33-35 ), а  Line 39  сортирует наши контуры слева направо. Поскольку мы знаем, что наш квартал в США (т.е. эталонный объект  ) всегда будет крайним левым объектом на изображении, сортировка контуров слева направо гарантирует, что контур, соответствующий эталонному объекту, всегда будет  первая запись  в списке  cnts . Затем мы инициализируем список  цветов , используемых для отображения расстояния вместе с refObj  переменной , который будет хранить наш  ограничивающий параллелепипед ,  Centroid  и  пикселей за метрикой  значения эталонного объекта.
 # перебирать контуры индивидуально
для c в центах:
# если контур недостаточно большой, игнорируем его
если cv2.contourArea (c) <100:
Продолжать

# вычисляем повернутую ограничивающую рамку контура
box = cv2.minAreaRect (c)
box = cv2.cv.BoxPoints (поле), если imutils.is_cv2 () иначе cv2.boxPoints (поле)
box = np.array (box, dtype = "int")

# упорядочиваем точки контура так, чтобы они отображались
# в верхнем левом, верхнем правом, нижнем правом и нижнем левом
# заказ, затем нарисуйте контур повернутой границы
# коробка
коробка = перспектива.order_points (коробка)

# вычисляем центр ограничивающей рамки
cX = np.average (поле [:, 0])
cY = np.average (поле [:, 1])
 
 На  Line 45  мы начинаем перебирать каждый из контуров в списке  cnts . Если контур недостаточно большой (, строки 47 и 48, ), мы его игнорируем.
 В противном случае  Строки 51-53  вычисляют повернутую ограничивающую рамку текущего объекта (с использованием  cv2.cv.BoxPoints  для OpenCV 2.4 и  cv2.boxPoints  для OpenCV 3).
 Вызов  order_points  на  Строке 59  переставляет координаты ограничивающей рамки  (x, y)  в верхнем левом, верхнем правом, нижнем правом и нижнем левом порядке, что, как мы увидим, , важен, когда мы собираемся вычислить расстояние между углами объекта.
  Строки 62 и 63  вычисляют координаты центра  (x, y)  повернутого ограничивающего прямоугольника путем взятия среднего значения ограничивающего прямоугольника как в направлении  x , так и  y .
 Следующим шагом будет калибровка нашего  refObj :
 # если это первый рассматриваемый нами контур (т.е.
# крайний левый контур), мы предполагаем, что это
# ссылочный объект
если refObj равно None:
# распаковать упорядоченную ограничивающую рамку, затем вычислить
# средняя точка между верхним левым и верхним правым точками,
#, за которым следует середина между правым верхним и
# Нижний правый
(tl, tr, br, bl) = коробка
(tlblX, tlblY) = средняя точка (tl, bl)
(trbrX, trbrY) = средняя точка (tr, br)

# вычислить евклидово расстояние между серединами,
# затем создаем ссылочный объект
D = расст.евклидово ((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))
refObj = (box, (cX, cY), D / args ["ширина"])
Продолжать
 
 Если наш  refObj  равен  None  ( Line 68 ), то нам нужно его инициализировать.
 Мы начинаем с распаковки (упорядоченных) координат повернутого ограничивающего прямоугольника и вычисления средней точки между верхним левым и нижним левым, а также верхним правым и нижним правым точками соответственно ( строки 73-75, ).
 Отсюда мы вычисляем евклидово расстояние между точками, давая нам «пиксели на метрику», что позволяет нам определить, сколько пикселей умещается в  - ширина  дюйма.
   Примечание:  См. Сообщение на прошлой неделе для более подробного обсуждения переменной «пикселей на показатель». 
 Наконец, мы инстанцируем наш  refObj  как 3-кортеж, состоящий из:
 отсортированных координаты, соответствующих повернутом ограничительной рамки эталонного объекта.
 Центроид эталонного объекта.
 Соотношение пикселей на метр, которое мы будем использовать для определения расстояния между объектами.
 Наш следующий блок кода обрабатывает рисование контуров вокруг нашего ссылочного объекта   и объекта , который мы сейчас изучаем , с последующим построением  refCoords  и  objCoords  таким образом, чтобы (1) координаты ограничивающей рамки и (2)  (x, y)  - координаты центроида включены в те же массивы:
 # рисуем контуры на изображении
ориг = изображение.копия ()
cv2.drawContours (orig, [box.astype ("int")], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.drawContours (orig, [refObj [0] .astype ("int")], -1, (0, 255, 0), 2)

# складываем опорные координаты и координаты объекта
# чтобы включить центр объекта
refCoords = np.vstack ([refObj [0], refObj [1]])
objCoords = np.vstack ([box, (cX, cY)])
 
 Теперь мы готовы вычислить расстояние между соответствующими углами и центроидами объектов на нашем изображении:
 # перебрать исходные точки
для ((xA, yA), (xB, yB), color) в zip (refCoords, objCoords, colors):
# рисуем круги, соответствующие текущим точкам и
# соедините их линией
CV2.круг (ориг, (int (xA), int (yA)), 5, цвет, -1)
cv2.circle (orig, (int (xB), int (yB)), 5, цвет, -1)
cv2.line (ориг, (int (xA), int (yA)), (int (xB), int (yB)),
цвет, 2)

# вычислить евклидово расстояние между координатами,
# а затем преобразовать расстояние в пикселях в расстояние в
# единицы
D = dist.euclidean ((xA, yA), (xB, yB)) / refObj [2]
(mX, mY) = средняя точка ((xA, yA), (xB, yB))
cv2.putText (orig, "{: .1f} in" .format (D), (int (mX), int (mY - 10)),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, цвет, 2)

# показать выходное изображение
CV2.imshow ("Изображение", ориг)
cv2.waitKey (0)
 
 На  линии 94  мы начинаем цикл над парами  (х, у)  -координаты, что соответствует нашему  эталонного объекта  и  объекта интереса .
 Затем мы рисуем круг, представляющий  (x, y)  -координаты текущих точек, между которыми мы вычисляем расстояние, и рисуем линию, соединяющую точки ( линии 97–110 ).
 Отсюда  Line 105  вычисляет евклидово расстояние между исходным местоположением и местоположением объекта с последующим делением расстояния на «пиксели на метрику», что дает нам окончательное расстояние  в дюймах  между двумя объектами.Затем вычисленное расстояние наносится на наше изображение ( строки 106-108, ).
   Примечание:  Это вычисление расстояния выполняется для каждой из координат верхнего левого, верхнего правого, нижнего правого, нижнего левого и центра тяжести, всего  пяти  сравнений расстояний .
 Наконец, , строки 111 и 112,  отображают выходное изображение на наш экран.
 Результаты измерения расстояния 
 Чтобы опробовать наш скрипт измерения расстояния, загрузите исходный код и соответствующие изображения для этого поста, используя форму «Загрузки» внизу этого руководства.Разархивируйте файл  .zip , перейдите в каталог  distance_between.py  script, а затем выполните следующую команду:
 $ python distance_between.py --image images / example_01.png --width 0.955
 
 Ниже следует GIF-анимация, демонстрирующая результат работы нашего скрипта:
   Рисунок 2:  Вычисление расстояния между объектами на изображении с помощью OpenCV. В каждом из этих случаев наш сценарий соответствует верхнему левому  (красный) , верхнему правому  (фиолетовый) , нижнему правому  (оранжевый) , нижнему левому  (бирюзовый)  и центроиду  (розовый)  координат с последующим вычислением расстояния (в дюймах) между опорным объектом и текущим объектом.
 Обратите внимание, что две четверти изображения идеально параллельны друг другу, что означает, что расстояние между всеми пятью контрольными точками составляет 6,1 дюйма.
 Ниже следует второй пример, на этот раз вычисляем расстояние между нашим эталонным объектом и набором таблеток:
 $ python distance_between.py --image images / example_02.png --width 0.955
 
  Рисунок 3:  Вычисление расстояния между таблетками с помощью OpenCV. Этот пример можно использовать в качестве входных данных для робота-сортировщика таблеток, который автоматически берет набор таблеток и организует их в соответствии с их размером и расстоянием от контейнера для таблеток.
 В нашем последнем примере вычисляется расстояние между нашим эталонным объектом (визитной карточкой  3,5 дюйма x 2 дюйма ) и набором 7-дюймовых виниловых пластинок и конвертом:
 $ python distance_between.py --image images / example_03.png --width 3.5
 
  Рисунок 4:  Последний пример вычисления расстояния между объектами с использованием OpenCV и компьютерного зрения. Как видите, в каждом из этих случаев мы успешно вычислили расстояние (в реальных, измеряемых единицах) между объектами на изображении.
 Сводка 
 В третьей и последней части нашей серии об измерении размеров объектов мы узнали, как взять два разных объекта на изображении и вычислить расстояние между ними в  реальных измеряемых единицах  (таких как дюймы, миллиметры и т. Д.).
 Как мы выяснили в сообщении на прошлой неделе, прежде чем мы сможем (1) вычислить размер объекта или (2) измерить расстояние между двумя объектами, нам сначала нужно вычислить отношение «пикселей к метрике», используемое чтобы определить, сколько пикселей «вписывается» в данную единицу измерения.
  Когда у нас есть это соотношение, вычислить расстояние между объектами почти тривиально. 
 В любом случае, я надеюсь, вам понравилась эта серия сообщений в блоге! Если у вас есть предложения по будущей серии, оставьте, пожалуйста, комментарий в сообщении «Снимай мне».
  И прежде чем идти,  не забудьте подписаться на рассылку новостей PyImageSearch, введя свой адрес электронной почты в форму ниже!   
 
 Загрузите исходный код и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по ресурсам 
 Введите свой адрес электронной почты ниже, чтобы получить.zip кода и БЕСПЛАТНОЕ 17-страничное руководство по компьютерному зрению, OpenCV и глубокому обучению ().  Внутри вы найдете мои тщательно отобранные учебники, книги, курсы и библиотеки, которые помогут вам освоить CV и DL!
 , Практическое руководство по измерению неба 
 Знаете ли вы, что вы можете измерять расстояния между объектами в небе с помощью рук и пальцев?
 Удобный способ измерения расстояний в небе.
 Наши обычные методы измерения расстояний между двумя объектами на Земле не имеют смысла при измерении огромных расстояний между небесными объектами.
 Измерение углов 
 Из-за этого астрономы измеряют расстояние между небесными объектами на основе угла, который они составляют с точкой наблюдения на Земле.Известные как угловые расстояния   или  угловое расстояние , расстояния выражаются в градусах (°), угловых минутах (') и угловых секундах (").
 В то время как угловое разделение в основном описывает видимое расстояние   между небесными объектами Объекты, видимые с Земли, также могут использоваться для определения их фактического расстояния друг от друга.
 Представление углов в небе 
 Как и наши современные хронометры, угловой метод основан на шестидесятеричной системе   - a система счисления с 60 в качестве основы.В круге или сфере 360 °, каждый градус делится на 60 футов, а каждая угловая минута дополнительно делится на 60 дюймов.
 Представьте себе небо в виде большой полой сферы с Землей в центре - назовем это  небесная сфера . Эта сфера имеет размер 360 °. Если вы посмотрите вверх на небо, вы увидите только половину неба, то есть 180 ° небесной сферы. Другая половина небесной сферы находится ниже горизонта и не видна. Точка прямо над вами в небе - это зенит.Зенит всегда находится в 90 ° от горизонта.
 «Удобный» способ измерения расстояний 
 Держите руку  на расстоянии  вытянутой руки и закройте один глаз.
 Сожмите кулак тыльной стороной ладони к себе. Ширина вашего кулака будет примерно 10 градусов. Это означает, что любые два объекта, которые находятся на противоположных концах вашего кулака, будут находиться на расстоянии 10 градусов друг от друга. Полярная звезда (Полярная звезда) и Дубхе, один из северных указателей Большой Медведицы, находятся на расстоянии 3 кулаков друг от друга. Это означает, что угловое расстояние или угловое разделение между двумя звездами составляет 30 °.
 Откройте кулак, вытяните мизинец и большой палец как можно дальше и сожмите остальные пальцы. Кончик мизинца и большого пальца будет охватывать примерно 25 °. Большая Медведица имеет угол наклона 25 °.
 Расстояние от кончика до кончика указательного пальца до мизинца составляет 15 °.
 Ваши три средних пальца охватывают около 5 °.
 Ваш мизинец на расстоянии вытянутой руки имеет ширину около 1 °.
 Важно отметить, что такие измерения - это приложение
. Как измерять расстояния в машинном обучении | Автор: Юге Изаугарат 
 Все зависит от точки зрения 
   «Если вы выкопаете яму здесь, в Германии, вы окажетесь в Китае»  - Я так сильно рассмеялся, когда мои европейские друзья сказали мне это.
 Не потому, что я думал, что это абсурд или что-то в этом роде. Но потому что это высказывание было очень распространено и в Аргентине. Я не думал, что это всемирная поговорка.
  «Правда? это тоже распространено там? » -  Они были удивлены не меньше меня.
  «Подождите! Есть веб-сайт, на котором вы можете узнать, где вы окажетесь, если выкопаете яму там, где стоите »-  - сказал мой друг. У него всегда был свой сайт для всего.
  «Как вы думаете, почему здесь и там одно и то же?» -  Другой друг спросил -  «Возможно, потому что это указывает на место, которое находится далеко от того места, где мы родились» 
  «Для меня Испания очень далеко»  - Кто-то другой заявил
 От меня, моя родная страна было далеко.Так что для меня 13000 км - это далеко. Для некоторых моих друзей 2000 км были очень далеко.
 Я начал думать о том, насколько сложным было понятие расстояния, если рассматривать его субъективно.
 Иногда вы сидите напротив кого-то, но этот человек кажется таким далеким. В других случаях человек находится за несколько километров. И сообщение - это все, что нужно, чтобы почувствовать, что кто-то очень близок.
 В некоторых случаях я предполагаю, что близкое и далекое зависит от точки зрения.
 В машинном обучении многие контролируемые и неконтролируемые алгоритмы используют метрики расстояния для понимания закономерностей во входных данных.Кроме того, он используется для распознавания сходства между данными.
 Выбор хорошей метрики расстояния повысит эффективность алгоритмов классификации или кластеризации.
 A  Distance Metric  использует функции расстояния, которые говорят нам расстояние между элементами в наборе данных.
 К счастью, эти расстояния можно измерить с помощью математической формулы. Если расстояние небольшое, скорее всего, элементы похожи. Если расстояние большое, степень сходства будет низкой.
 Можно использовать несколько показателей расстояния. Важно знать, что они принимают во внимание. Это поможет нам выбрать, какая из них больше подходит для модели, чтобы избежать ошибок или неверных интерпретаций.
 1  Евклидово расстояние:    Когда мы говорили о расстояниях ранее, мы в основном думаем о расстояниях по более или менее прямой линии.
 Если мы думаем о расстоянии между двумя городами, мы думаем о том, сколько километров нам нужно проехать по шоссе.
 Эти примеры расстояний, которые мы можем придумать, являются примерами  евклидова расстояния . По сути, он измеряет длину сегмента, соединяющего две точки. Давайте посмотрим на график:
 Евклидово расстояние Звонит ли это в колокол? Вы помните теорему Пифагора из математических классов?
 Теорема утверждает, что  квадрат гипотенузы (сторона, противоположная прямому углу) равен сумме квадратов двух других сторон .
 Ну, с его помощью можно рассчитать евклидово расстояние.
 В нашем примере у нас есть расстояние между двумерными точками, поэтому формула:
 Для n точек общая формула выглядит следующим образом:
 Где x и y - два вектора.
 Евклидово расстояние - это наиболее часто используемое расстояние для алгоритмов машинного обучения. Это очень полезно, когда наши данные непрерывны. Его также называют L2-Norm . 
 Итак, недостаточно евклидова расстояния? Зачем нужен другой тип расстояний?
 Бывают ситуации, когда евклидово расстояние не дает нам правильной метрики.В этих случаях нам нужно будет использовать разные функции расстояния.
 2  Манхэттенское расстояние:  Допустим, мы снова хотим вычислить расстояние между двумя точками. Но на этот раз мы хотим сделать это в виде сетки, как фиолетовая линия на рисунке.
 В этом случае соответствующая метрика -  Манхэттенское расстояние.  Он определяется как сумма абсолютных разностей их декартовых координат.
 Давайте проясним это. Точка данных имеет набор числовых декартовых координат, которые однозначно определяют эту точку.
 Эти координаты представляют собой расстояние со знаком от точки до двух фиксированных перпендикулярно ориентированных линий, таких как линия, показанная на рисунке ниже. Это также может напомнить урокам математики, верно?
 Декартова система координат Итак, в нашем примере манхэттенское расстояние будет рассчитано следующим образом: Получите разность (Δx = x2-x1) и разницу по оси y (Δy = y2-y1). Затем получите их абсолютное число | Δx | и, наконец, просуммируйте оба значения.
 В общем случае формула имеет следующий вид:
 Манхэттенская метрика расстояния также называется расстоянием L1 или нормой L1.Если вы знакомы с регуляризацией машинного обучения, вы, вероятно, слышали это раньше.
 Рекомендуется использовать его при работе с данными большой размерности. Кроме того, если вы вычисляете ошибки, это полезно, когда вы хотите акцентировать внимание на выбросах из-за их линейного характера.
 3  Расстояние Минковского:  Прежде всего, мы определим некоторые математические термины, чтобы впоследствии определить  расстояние Минковского .
 Векторное пространство   - это набор объектов, называемых векторами, которые можно складывать вместе и умножать на числа (также называемые скалярами  ).
 Норма   - это функция, которая назначает строго положительную длину каждому вектору в векторном пространстве (единственное исключение - нулевой вектор, длина которого равна нулю). Обычно обозначается как ∥x∥.
 A  Нормированное векторное пространство  - это векторное пространство над действительными или комплексными числами, на котором определена норма.
 Какое отношение это имеет к расстоянию Минковского?
 Расстояние Минковского определяется как метрика подобия между двумя точками в нормированном векторном пространстве (N-мерное реальное пространство).
 Он также представляет собой обобщенную метрику, которая включает евклидово и манхэттенское расстояние.
 Как выглядит формула?
 Если мы обратим внимание, когда λ = 1, у нас есть манхэттенское расстояние. Если λ = 2, мы находимся на евклидовом расстоянии. Существует еще одно расстояние, называемое расстоянием  Чебышева, которое возникает при λ =  ∞.
 В целом, мы можем изменить значение λ для расчета расстояния между двумя точками разными способами.
 Когда мы его используем? Расстояние Минковского часто используется, когда интересующие переменные измеряются на шкале отношений с абсолютным нулевым значением.
 4  Махаланобис Расстояние:  Когда нам нужно вычислить расстояние между двумя точками в многомерном пространстве, нам нужно использовать расстояние Махаланобиса.
 Раньше мы говорили о декартовой системе координат. Провели перпендикулярные линии. Затем мы рассчитали расстояния в соответствии с этой системой осей.
 Это очень легко сделать, если наши переменные не коррелированы. Потому что расстояния можно измерить прямой линией.
 Допустим, присутствуют две или более коррелированных переменных.Также добавим, что мы работаем с более чем 3 измерениями. Теперь проблема усложняется.
 В таких случаях нас на помощь приходит расстояние Махаланобиса. Он измеряет расстояние относительно центроида для многомерных данных. В этой точке пересекаются средние от всех переменных.
 Его формула следующая:
, где Xa и Xb - пара объектов, а C - выборочная ковариационная матрица.
 5  Косинусное сходство:  Представим, что вам нужно определить, насколько похожи два документа или корпус текста.Какие показатели расстояния вы будете использовать?
 Ответ:  косинусное сходство .
 Для его вычисления нам нужно измерить косинус угла между двумя векторами. Затем косинусное сходство возвращает их нормализованное скалярное произведение.
 Нормализованный вектор - это вектор в том же направлении, но с нормой 1.
 Скалярное произведение - это операция, в которой два вектора одинаковой длины умножаются, в результате получается один скаляр.
 Косинусное подобие Итак, формула косинусного подобия:
 где A и B - векторы, ∥ A∥ и ∥ B∥ - норма A и B, а cosθ - косинус угла между A и B. ,Это также можно записать в других терминах:
 Косинусное подобие очень полезно, когда нас интересует ориентация, но не величина векторов.
 Два вектора с одинаковой ориентацией имеют косинусное сходство, равное 1. Два вектора под углом 90 ° имеют сходство, равное 0. Два диаметрально противоположных вектора имеют сходство, равное -1. Все независимо от их величины.
 6  Расстояние Жаккара:  Наконец, мы изменим фокус нашего внимания. Вместо вычисления расстояний между векторами мы будем работать с множествами.
 Набор - это неупорядоченный набор объектов. Так, например, {1, 2, 3, 4} равно {2, 4, 3, 1}. Мы можем вычислить его количество элементов (представленное как | set |), которое является не чем иным, как количеством элементов, содержащихся в наборе.
 Допустим, у нас есть два набора объектов, A и B. Нам интересно, сколько элементов у них общего. Это перекресток  . Математически он представлен как A ∩ B.
 Возможно, мы хотим получить все элементы, независимо от того, к какому набору они принадлежат.Это называется  Union . Математически он представлен как A ∪ B.
 Мы можем лучше представить это, используя диаграммы Венна.
 Пересечение и Союз представлены голубым цветом на диаграммах Венна. Как это связано с сходством Жаккара? Подобие Жаккара определяется как мощность пересечения определенных множеств, деленная на мощность их объединения. Его можно применить только к конечным выборкам.
 Подобие Жаккара = | A ∩ B | / | A ∪ B |
 Представьте, что у нас есть набор A = {«цветок», «собака», «кошка», 1, 3} и B = {«цветок», «кошка», «лодка»}.Тогда A ∩ B = 2 и A ∪ B = 6. В результате сходство по Жаккару составляет 2/6 = 3.
 Как мы заявляли ранее, все эти показатели используются в нескольких алгоритмах машинного обучения.
 Наглядным примером являются алгоритмы кластеризации, такие как k-среднее, где нам нужно определить, похожи ли две точки данных. Вы можете прочитать мой пост о кластеризации, чтобы узнать об этом больше.
 Главное сообщение состоит в том, что существует несколько показателей расстояния. У каждого из них есть особый контекст, в котором они больше подходят.Умение выбирать правильный вариант улучшит результат вашего алгоритма машинного обучения.
.