一、技术背景与核心原理

1.1 图像识别基础与距离测量需求

在移动端应用开发中，图像识别与距离测量是两大核心功能模块。图像识别通过计算机视觉算法解析图像内容，识别目标物体类别、位置及特征；距离测量则通过光学或数学方法计算目标物体与设备间的空间距离。二者结合可实现AR导航、工业检测、智能安防等场景的深度应用。Android平台凭借其开放的API生态与硬件兼容性，成为实现此类功能的理想载体。

1.2 距离测量技术分类

单目测距原理

单目测距基于相似三角形原理，通过已知物体尺寸与图像中像素尺寸的比例关系计算距离。公式为：
$D = \frac{W \times f}{P}$
其中，$D$为距离，$W$为物体实际宽度，$f$为相机焦距，$P$为图像中物体像素宽度。此方法无需额外硬件，但依赖已知物体尺寸，精度受环境光照与物体姿态影响。

双目测距原理

双目测距通过两个摄像头捕获的图像对，利用视差（Parallax）原理计算深度。视差指同一物体在左右图像中的像素偏移量，距离与视差成反比。此方法精度更高，但需硬件支持双摄或深度摄像头，且计算复杂度显著提升。

深度学习辅助测距

深度学习模型（如YOLO、SSD）可识别图像中物体并输出边界框，结合单目测距公式或预训练的深度估计模型（如MiDaS），实现无已知物体尺寸下的距离测量。此方法适应性强，但依赖大量标注数据与模型训练。

二、Android实现方案与代码实践

2.1 单目测距实现步骤

1. 相机参数配置

使用Camera2 API或CameraX库配置相机参数，获取焦距（$f$）与传感器尺寸。示例代码（CameraX）：

val cameraSelector = CameraSelector.Builder()
    .requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK)
    .build()
val preview = Preview.Builder().build()
val camera = cameraProvider.bindToLifecycle(
    this, cameraSelector, preview
)
val cameraCharacteristics = cameraManager.getCameraCharacteristics(cameraId)
val focalLength = cameraCharacteristics.get(CameraCharacteristics.LENS_INFO_AVAILABLE_FOCAL_LENGTHS)?.first()

2. 物体识别与尺寸计算

通过OpenCV或TensorFlow Lite识别物体并获取边界框尺寸。示例（OpenCV）：

val mat = Mat()
Utils.bitmapToMat(bitmap, mat)
val gray = Mat()
Imgproc.cvtColor(mat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
val circles = Mat()
Imgproc.HoughCircles(gray, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, 1.0, 100.0)
for (i in 0 until circles.cols()) {
    val center = Point(circles.get(0, i)[0], circles.get(0, i)[1])
    val radius = circles.get(0, i)[2]
    // 计算像素尺寸与实际尺寸比例
}

3. 距离计算与结果展示

结合已知物体实际宽度（$W$）与像素宽度（$P$），应用单目测距公式计算距离，并通过UI展示。

2.2 双目测距实现要点

1. 双摄同步与标定

使用Camera2 API同时启动两个摄像头，通过CameraCharacteristics获取基线距离（$B$，两摄像头光心距离）。标定过程需拍摄棋盘格图像，使用OpenCV的calibrateCamera函数计算相机内参与外参。

2. 视差计算与深度图生成

对左右图像对进行特征匹配（如SIFT、ORB），计算视差图。示例代码（OpenCV）：

val leftImg = Imgcodecs.imread("left.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE)
val rightImg = Imgcodecs.imread("right.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE)
val matcher = StereoBM.create(16, 21)
val disparity = Mat()
matcher.compute(leftImg, rightImg, disparity)
// 将视差图转换为深度图

3. 深度图优化与距离映射

对视差图进行滤波（如WLS滤波）去除噪声，通过公式$D = \frac{B \times f}{d}$（$d$为视差值）计算深度，并映射至实际距离。

2.3 深度学习辅助测距方案

1. 模型选择与训练

选择轻量级模型（如MobileNetV2-SSD）进行物体检测，或使用预训练的深度估计模型（如MiDaS）。若需自定义模型，可使用TensorFlow Object Detection API训练数据集。

2. Android端模型部署

将训练好的模型转换为TensorFlow Lite格式，通过Interpreter类加载并运行。示例代码：

val tflite = Interpreter(loadModelFile(context))
val inputBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 300, 300, 3), DataType.UINT8)
val outputBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1, 10, 4), DataType.FLOAT32)
tflite.run(inputBuffer.buffer, outputBuffer.buffer)
// 解析输出边界框与类别

3. 距离估算与动态校准

结合模型输出的边界框尺寸与相机参数，应用单目测距公式估算距离。为提升精度，可引入动态校准机制，通过用户反馈修正模型参数。

三、性能优化与实用建议

3.1 计算效率优化

• 多线程处理：将图像处理任务分配至后台线程（如Coroutine或RxJava），避免阻塞UI线程。
• 硬件加速：启用GPU加速（如OpenCV的UMat）或NNAPI加速TensorFlow Lite推理。
• 模型量化：使用8位量化（quantized）模型减少计算量与内存占用。

3.2 精度提升策略

• 环境适配：针对不同光照条件（如强光、暗光）调整相机参数（如曝光、增益）。
• 多帧融合：对连续多帧图像进行平均处理，减少噪声影响。
• 传感器辅助：结合加速度计、陀螺仪数据修正设备姿态对测距的影响。

3.3 实际应用场景建议

• AR导航：结合SLAM算法实现实时定位与路径规划，距离测量用于障碍物避让。
• 工业检测：通过高精度双目测距检测零件尺寸偏差，图像识别用于缺陷分类。
• 智能安防：利用深度学习识别入侵物体，距离测量触发报警阈值。

四、总结与展望

Android平台下的图像识别与距离测量技术已从实验室走向实际应用，其核心在于算法选择、硬件适配与性能优化。未来，随着5G、边缘计算与多模态融合技术的发展，此类功能将进一步向实时性、高精度与低功耗方向演进。开发者需持续关注API更新（如CameraX 1.3+）、模型压缩技术（如知识蒸馏）及跨平台框架（如Flutter与CV库集成），以构建更具竞争力的移动端视觉应用。