相機測距，即通過相機來測量物體之間的距離，是現代光學和計算機視覺技術中常見的一個應用。以下是幾種常見的相機測距方法：

1. 三角測量法：

原理：通過測量同一物體在不同角度下的圖像位置，利用三角形的相似原理計算出物體到相機的距離。

應用：這種方法廣泛應用于激光雷達（LiDAR）和立體相機中。

2. 雙目視覺測距：

原理：使用兩個或多個攝像頭，分別從不同的角度拍攝同一場景，通過分析兩個圖像中對應點的位置差異來計算距離。

應用：廣泛應用于機器視覺、自動駕駛等領域。

3. 單目視覺測距：

原理：通過分析單個圖像中的信息，如圖像的邊緣、紋理、深度信息等，來估計距離。

應用：常用于智能手機中的自動對焦和AR/VR應用。

4. 深度學習測距：

原理：利用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），從圖像中提取特征，并學習距離與圖像特征之間的關系。

應用：可以應用于自動駕駛、機器人導航等領域。

以下是具體的一些測距方法：

光流法：通過分析圖像序列中像素的位移來估計深度信息。

基于形狀的測距：通過分析物體的形狀特征來估計其距離。

基于紋理的測距：通過分析圖像中的紋理信息來估計深度信息。

每種方法都有其優缺點，選擇哪種方法取決于具體的應用場景和需求。在實際應用中，可能需要結合多種方法來提高測距的精度和魯棒性。