在计算机视觉领域，可以使用单目相机的图像来估计物体与相机之间的距离。一种常用的方法是使用物体的尺寸信息和相机的内参来进行计算。

以下是一个使用OpenCV库的Python代码示例，展示了如何计算物体与相机之间的距离：

import cv2
import numpy as np

def calculate_distance(focal_length, object_width, image_width):
    # 计算物体与相机之间的距离
    distance = (object_width * focal_length) / image_width
    return distance

def main():
    # 相机的内参（焦距）
    focal_length = 50  # 假设焦距为50像素

    # 物体的尺寸信息
    object_width = 10  # 假设物体宽度为10个像素

    # 相机拍摄的图像
    image = cv2.imread("image.jpg")
    image_width = image.shape[1]  # 获取图像的宽度

    # 计算物体与相机之间的距离
    distance = calculate_distance(focal_length, object_width, image_width)
    print("物体与相机之间的距离为：", distance, "单位")

if __name__ == '__main__':
    main()

在此示例中，我们假设相机的焦距为50像素，物体的宽度为10像素，通过读取相机拍摄的图像并获取图像的宽度，我们根据公式计算出物体与相机之间的距离。最后，将距离输出到控制台上。请注意，这只是一个示例，实际应用中需要根据实际情况调整参数和计算方法。