在给定对象在图像帧中的坐标的情况下，求出图像中对象的深度

是计算机视觉领域中的一个重要问题，也是实现立体视觉的关键步骤之一。

深度估计（Depth Estimation）是指通过计算机算法从给定的图像或图像序列中估计出每个像素点对应的深度值。深度值反映了对象离相机的距离，对于许多应用场景，如增强现实、三维重建、自动驾驶等都是至关重要的信息。

深度估计有多种方法，其中比较常用的包括：

1. 传统视觉方法：基于特征匹配或几何约束的方法，如立体匹配算法、结构光法等。这些方法利用图像间的差异或相机的几何参数进行深度估计。
2. 深度学习方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了重要进展，深度学习方法也被广泛应用于深度估计任务中。常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

对于求解图像中对象的深度，腾讯云提供了一系列相关产品和服务：

1. 腾讯云图像识别服务：通过使用腾讯云的图像识别服务，可以实现对图像中的对象进行检测和识别，并获取对象在图像中的位置信息。
2. 腾讯云深度学习平台：腾讯云提供了丰富的深度学习平台和工具，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，可以帮助开发者快速搭建和训练深度学习模型，用于图像深度估计任务。
3. 腾讯云视觉智能：腾讯云的视觉智能服务中包含了一系列图像处理和分析功能，例如人脸检测、物体识别、场景分析等，这些功能可以辅助图像深度估计任务的实现。

综上所述，根据给定对象在图像帧中的坐标，可以利用传统视觉方法或深度学习方法进行图像深度估计，腾讯云提供了丰富的图像处理和深度学习平台工具来支持开发者进行相关任务的研究与应用。