一、技术背景与核心原理

1.1 图像识别测距的技术基础

图像识别测距技术通过分析摄像头捕获的二维图像信息，结合已知的物理参数和数学模型，推算目标物体与设备之间的实际距离。其核心原理包含三角测量法、相似三角形比例法及深度学习辅助估测三种主流方案。

三角测量法基于单目视觉原理，通过已知摄像头焦距（f）、传感器尺寸及目标在图像中的像素高度（h），结合预先标定的实际高度（H），利用公式距离 = (H × f) / h计算目标距离。该方法实现简单，但精度受标定参数准确性影响显著。

相似三角形比例法通过建立图像平面与实际场景的几何对应关系，利用已知参照物的实际尺寸和图像尺寸比例推算目标距离。例如，在图像中识别一个已知高度的物体（如标准信箱），通过测量其像素高度与实际高度的比例，可推算其他物体的距离。

深度学习辅助估测通过卷积神经网络（CNN）分析图像特征，结合大量标注数据训练距离预测模型。该方法无需复杂标定，但依赖高质量训练数据和模型优化能力。

1.2 Android平台的技术优势

Android系统提供完整的摄像头API（Camera2/CameraX）和计算机视觉库（OpenCV for Android、ML Kit），支持实时图像处理和算法集成。其硬件兼容性覆盖从低端到高端设备，结合多线程处理和GPU加速，可实现低延迟的测距功能。

二、开发实现与代码示例

2.1 环境准备与依赖配置

在Android Studio中创建项目后，需在build.gradle中添加OpenCV和ML Kit依赖：

implementation 'org.opencv:opencv-android:4.5.5'
implementation 'com.google.mlkit:vision-common:17.0.0'
implementation 'com.google.mlkit:vision-object-detection:16.0.0'

同步后，将OpenCV的sdk/native/libs目录下的对应平台库（如armeabi-v7a）复制到app/src/main/jniLibs中。

2.2 摄像头数据采集与预处理

使用CameraX API初始化摄像头并配置预览：

val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this)
cameraProviderFuture.addListener({
    val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()
    val preview = Preview.Builder().build()
    val cameraSelector = CameraSelector.Builder()
        .requireLensFacing(CameraSelector.LENS_FACING_BACK)
        .build()
    preview.setSurfaceProvider(viewFinder.surfaceProvider)
    try {
        cameraProvider.unbindAll()
        cameraProvider.bindToLifecycle(
            this, cameraSelector, preview
        )
    } catch (e: Exception) {
        Log.e(TAG, "Camera bind failed", e)
    }
}, ContextCompat.getMainExecutor(this))

通过ImageAnalysis类获取实时帧数据，转换为OpenCV的Mat对象进行预处理（如灰度化、边缘检测）：

val analyzer = ImageAnalysis.Builder()
    .setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST)
    .build()
    .setAnalyzer(ContextCompat.getMainExecutor(this)) { image ->
        val yBuffer = image.planes[0].buffer
        val ySize = yBuffer.remaining()
        val yBytes = ByteArray(ySize)
        yBuffer.get(yBytes)
        val mat = Mat(image.height, image.width, CvType.CV_8UC1)
        mat.put(0, 0, yBytes)
        // 边缘检测示例
        val edges = Mat()
        Imgproc.Canny(mat, edges, 50.0, 100.0)
        // 后续处理...
    }

2.3 核心算法实现

2.3.1 基于OpenCV的三角测量法

fun calculateDistance(
    focalLength: Double,  // 摄像头焦距（像素单位）
    realHeight: Double,   // 目标实际高度（米）
    pixelHeight: Double   // 目标像素高度
): Double {
    return (realHeight * focalLength) / pixelHeight
}
// 焦距标定示例（需预先测量）
val screenWidthPx = 1080.0  // 设备屏幕宽度（像素）
val sensorWidthMm = 4.8     // 传感器物理宽度（毫米）
val focalLengthPx = (screenWidthPx * focalLengthMm) / sensorWidthMm

2.3.2 基于ML Kit的物体检测与距离估算

val options = ObjectDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(ObjectDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .enableClassification()
    .build()
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(options)
objectDetector.process(inputImage)
    .addOnSuccessListener { results ->
        for (detectedObject in results) {
            val bounds = detectedObject.boundingBox
            val centerX = bounds.centerX().toDouble()
            val centerY = bounds.centerY().toDouble()
            // 结合预训练模型或参照物比例估算距离
            val estimatedDistance = estimateDistanceFromModel(centerX, centerY)
        }
    }

三、精度优化与实用建议

3.1 误差来源与解决方案

1. 标定误差：焦距和传感器尺寸的标定偏差会导致系统性误差。建议使用标准参照物（如A4纸）在固定距离（如1米）下进行多次标定，取平均值。
2. 透视变形：非正对拍摄时，目标高度在图像中的投影会缩短。可通过Hough变换检测垂直边缘，校正透视变形。
3. 光照影响：低光照环境下边缘检测失效。可结合直方图均衡化（Imgproc.equalizeHist）或自适应阈值（Imgproc.adaptiveThreshold）增强特征。

3.2 多传感器融合策略

集成加速度计和陀螺仪数据，通过卡尔曼滤波融合视觉测距结果与惯性导航数据，可显著提升动态场景下的稳定性。示例代码：

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val accelerometer = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER)
val gyroscope = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE)
sensorManager.registerListener(
    object : SensorEventListener {
        override fun onSensorChanged(event: SensorEvent) {
            // 更新卡尔曼滤波状态
        }
        override fun onAccuracyChanged(sensor: Sensor, accuracy: Int) {}
    },
    arrayOf(accelerometer, gyroscope),
    SensorManager.SENSOR_DELAY_UI
)

3.3 性能优化技巧

1. 分辨率适配：高分辨率图像会增加计算负担。建议根据设备性能动态调整预览分辨率（如720p）。
2. 异步处理：将图像处理任务放入ExecutorService线程池，避免阻塞UI线程。
3. 模型量化：使用TensorFlow Lite将ML模型转换为8位整数量化格式，减少内存占用和推理时间。

四、应用场景与扩展方向

1. 工业测量：结合AR标记物，实现零件尺寸和装配距离的实时检测。
2. 无障碍辅助：为视障用户提供前方障碍物距离语音提示。
3. 运动分析：在体育训练中测量运动员起跳高度或投掷距离。

未来可探索深度学习端到端测距模型（如MonoDepth），或结合ToF传感器实现多模态融合，进一步提升精度和鲁棒性。

通过系统化的技术选型、严谨的算法实现和持续的优化迭代，Android图像识别测距技术可在多个领域实现高价值应用。开发者需根据具体场景权衡精度、性能和成本，选择最适合的技术方案。