是指在计算机视觉领域中,通过对单个图像进行深度估计,推断出图像中每个像素点到相机的距离。这种技术可以用于实现3D场景重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等应用。
分类:
- 单目深度估计:仅使用单个摄像头获取的图像进行深度估计。
- 双目深度估计:使用两个摄像头获取的图像进行深度估计,通过计算两个图像之间的视差来推断深度。
- RGB-D深度估计:使用RGB图像和深度传感器(如ToF相机、结构光相机)获取的深度图像进行深度估计。
优势:
- 无需额外传感器:仅通过图像信息就能推断出深度,无需额外的深度传感器。
- 实时性:通过优化算法和硬件加速,可以在实时性要求较高的应用中使用。
- 低成本:相比于使用专用深度传感器,仅使用图像进行深度估计成本更低。
应用场景:
- 虚拟现实和增强现实:通过深度估计可以实现对虚拟物体和现实场景的融合,提供更加逼真的交互体验。
- 自动驾驶:深度估计可以用于感知周围环境,帮助车辆进行障碍物检测、距离估计等任务。
- 机器人导航:通过深度估计可以帮助机器人感知环境,进行路径规划和避障。
- 三维重建:通过对多个图像进行深度估计,可以实现对场景的三维重建,用于建筑、文物保护等领域。
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