一、技术背景与核心价值

在移动端设备普及的今天，基于Android系统的图像识别与测距技术已成为智能硬件、AR导航、工业检测等领域的核心需求。传统测距方案（如激光雷达、超声波传感器）存在硬件成本高、部署复杂等问题，而基于图像的视觉测距技术通过单目/双目摄像头与算法结合，可实现低成本、非接触式的距离测量，尤其适用于消费级设备与轻量化场景。

Android平台因其开放的生态与强大的计算能力（如GPU加速、NNAPI神经网络API），成为视觉测距技术的理想载体。开发者可通过CameraX API获取实时图像流，结合OpenCV或TensorFlow Lite等库实现特征提取、深度估计与距离计算，最终输出厘米级精度的测距结果。

二、单目测距：基于特征匹配的经典方案

1. 技术原理

单目测距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，核心公式为：
[ \text{距离} = \frac{\text{物体实际宽度} \times \text{焦距}}{\text{图像中物体宽度}} ]
其中，焦距可通过相机标定（如棋盘格标定法）获取，物体实际宽度需预先输入。

2. 实现步骤

1. 相机标定：使用OpenCV的cv2.calibrateCamera()函数，通过拍摄多角度棋盘格图像计算相机内参（焦距、主点坐标）与畸变系数。
2. 特征检测：采用SIFT、ORB等算法提取物体边缘或角点特征，匹配已知尺寸的参考物（如标准尺寸卡片）。
3. 距离计算：根据公式计算目标物体与相机的距离，并通过Android的Canvas绘制测距结果。

3. 代码示例（Java）

// 初始化相机与OpenCV
CameraX.bindToLifecycle(this, cameraSelector, preview, imageAnalysis);
OpenCVLoader.initDebug();
// 特征检测与距离计算
Mat image = ...; // 从ImageAnalysis获取帧
ORB orb = ORB.create();
KeyPoint[] keyPoints = new KeyPoint[0];
Mat descriptors = new Mat();
orb.detectAndCompute(image, new Mat(), keyPoints, descriptors);
// 假设已知参考物宽度为5cm，图像中宽度为50像素，焦距为300像素
double realWidth = 5.0; // cm
double imageWidth = 50.0; // 像素
double focalLength = 300.0; // 像素
double distance = (realWidth * focalLength) / imageWidth;
// 显示结果
TextView resultView = findViewById(R.id.distance_result);
resultView.setText("距离: " + String.format("%.2f", distance) + " cm");

4. 局限性

单目测距依赖已知物体尺寸，且对光照、遮挡敏感，误差通常在5%-10%之间，适用于对精度要求不高的场景（如室内物品测量）。

三、双目测距：立体视觉的深度估计

1. 技术原理

双目测距通过两个摄像头拍摄同一场景的左右视图，利用视差（Parallax）原理计算深度。视差越大，物体距离越近。核心步骤包括：

1. 立体校正：消除镜头畸变与两摄像头间的旋转差异。
2. 视差计算：使用SGBM、BM等算法生成视差图。
3. 深度转换：将视差值转换为实际距离，公式为：
   [ \text{距离} = \frac{\text{基线长度} \times \text{焦距}}{\text{视差值}} ]

2. 实现优化

• 基线长度：增大两摄像头间距可提升远距离测距精度，但会增加设备体积。
• 视差算法：SGBM（Semi-Global Block Matching）在精度与速度间取得平衡，适合Android设备。
• 后处理：通过中值滤波、空洞填充减少视差图噪声。

3. 代码示例（Kotlin）

// 初始化双目摄像头
val leftCamera = CameraX.getCameraManager().getCameraCharacteristics("0")
val rightCamera = CameraX.getCameraManager().getCameraCharacteristics("1")
// 立体校正与视差计算
val stereo = StereoBM.create(numDisparities = 16, blockSize = 9)
val leftImage = ... // 左视图
val rightImage = ... // 右视图
val disparity = Mat()
stereo.compute(leftImage, rightImage, disparity)
// 深度转换（假设基线长度为5cm，焦距为300像素）
val baseline = 5.0 // cm
val focalLength = 300.0 // 像素
val depthMap = Mat(disparity.rows(), disparity.cols(), CvType.CV_32F)
for (y in 0 until disparity.rows()) {
    for (x in 0 until disparity.cols()) {
        val disp = disparity.get(y, x)[0].toDouble()
        val distance = if (disp > 0) (baseline * focalLength) / disp else 0.0
        depthMap.put(y, x, distance)
    }
}

四、深度学习模型：端到端的测距方案

1. 模型选择

• MonoDepth：单目深度估计模型，适用于无立体摄像头场景。
• YOLOv8 + 深度分支：在目标检测基础上扩展深度预测分支，实现“检测+测距”一体化。
• 预训练模型优化：使用TensorFlow Lite转换模型，并通过量化（如INT8）减少推理时间。

2. 部署实践

1. 模型转换：

   import tensorflow as tf
   converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
   converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
   tflite_model = converter.convert()
   with open("depth_model.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

2. Android推理：
   ```java
   // 加载模型
   Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(context));

// 输入处理（归一化图像）
Bitmap bitmap = …; // 从摄像头获取
bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 224, 224, true);
float[][][] input = preprocessImage(bitmap);

// 推理
float[][] output = new float[1][1]; // 假设输出为单点距离
interpreter.run(input, output);

// 显示结果
TextView result = findViewById(R.id.result);
result.setText(“距离: “ + output[0][0] + “ m”);
```

3. 精度提升技巧

• 数据增强：在训练集中加入不同光照、角度的样本。
• 多尺度融合：结合全局特征与局部细节提升远距离测距精度。
• 后处理：使用CRF（条件随机场）优化深度图边缘。

五、性能优化与工程实践

1. 实时性保障：

   • 降低输入分辨率（如从1080P降至720P）。
   • 使用多线程（HandlerThread）分离图像采集与处理。
   • 启用GPU加速（Interpreter.Options().setUseNNAPI(true)）。

2. 功耗控制：

   • 动态调整帧率（如静止时降频至5FPS）。
   • 关闭不必要的传感器（如陀螺仪）。

3. 跨设备兼容性：

   • 针对不同摄像头模块（如索尼IMX586、三星S5KGM1）进行标定。
   • 处理不同Android版本的API差异（如Camera2 vs CameraX）。

六、应用场景与案例

1. AR导航：通过测距实现虚拟箭头与真实道路的精准贴合。
2. 工业检测：测量零件尺寸，自动判定是否合格。
3. 无障碍辅助：为视障用户提供前方障碍物距离提示。

案例：某物流机器人企业采用双目测距方案，将货物分拣误差从±5cm降至±1cm，效率提升30%。

七、未来趋势

1. 多模态融合：结合LiDAR点云与图像数据提升鲁棒性。
2. 轻量化模型：通过知识蒸馏、神经架构搜索（NAS）进一步压缩模型体积。
3. 5G+边缘计算：将复杂计算卸载至云端，降低终端负载。

Android图像识别与测距技术正从实验室走向规模化应用，开发者需根据场景需求（精度、成本、实时性）选择合适方案，并通过持续优化实现性能与体验的平衡。