我正在尝试设计一种方法来创建一个应用程序，可以自动测量照片中的对象。到目前为止，我遇到了以下系统:
- 增强现实
- 三角学+手机传感器(陀螺仪)
- 照片中已知的比例项(信用卡等)
但是，我有几个问题。
1)哪一种方法是最有效的，特别是大批量生产?
2)我如何使这个过程自动化-即如何让相机或软件检测要测量的对象(总是相同的，即一片叶子)，然后根据增强现实标记，照片中的比例(信用卡)或三角测量它?
如果你想自动检测一个特定的对象(总是相同的对象，即停止标志)，有足够的对象检测算法。一个很好的例子是尺度不变特征变换算法(SIFT)
http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_sift_intro/py_sift_intro.html但是你有照片比例的问题，通常不能从单个图像计算，特别是如果你想要高精度的结果。它可以通过已知几何的立体对来实现。
我已经写了那两篇文章了
http://codentonic.net/2013/06/08/camera-simulation/http://codentonic.net/2013/06/27/camera-ray-reconstruction/概述与你的问题有关的一些事情
一般来说，你可以尝试创建深度图和从特征检测算法中找到对象的组合。至于比例，你可以在物体周围设置已知坐标的标记(这也有助于深度图的处理)。