视频测距方法主要利用图像处理和计算机视觉技术来估计目标物体与摄像机之间的距离。以下是几种常见的视频测距方法：

  1. 基于相似三角形原理的测距：

  2. 通过摄像机拍摄目标物体和背景的两张图片。

  3. 利用相似三角形原理，通过测量目标物体在两张图片中的像素高度差异来计算距离。
  4. 公式为：(d = \frac{h_1 \times c}{h_2})，其中 (d) 是距离，(h_1) 和 (h_2) 分别是目标物体在两张图片中的像素高度，(c) 是摄像机焦距。

  5. 基于特征匹配的测距：

  6. 在视频序列中提取目标物体的关键特征点或轮廓。

  7. 通过匹配相邻帧中的特征点来跟踪目标物体的运动轨迹。
  8. 利用目标物体运动的速度和时间信息来计算距离。

  9. 基于双目视差的测距：

  10. 使用双目摄像机拍摄同一目标物体，分别获取左右眼的图像。

  11. 通过计算左右眼图像之间的视差（深度信息）来得到目标物体与摄像机的距离。
  12. 双目测距可以消除由于摄像机畸变等因素导致的误差。

  13. 基于深度学习模型的测距：

  14. 训练一个深度估计模型（如卷积神经网络CNN），该模型能够从输入的视频帧中预测出目标物体的深度信息。

  15. 通过模型输出的距离值来确定目标物体与摄像机的距离。

  16. 基于单目摄像机的自适应测距方法：

  17. 自适应调整摄像机的参数（如焦距、光学中心等），以优化测距性能。

  18. 根据视频帧中目标物体的运动状态和摄像机参数的变化来实时更新测距结果。

在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的测距方法。***还可以结合多种方法来提高测距的准确性和鲁棒性。