基于 MiDaS和Python 开始做深度估计

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 测量物体与相机之间的距离在计算机视觉领域中面临着重大挑战，原因包括2D图像中缺乏固有深度信息、透视失真、物体尺寸变化、相机校准要求以及在复杂场景中的遮挡。例如，通过透视投影进行的距离估计依赖于传感器尺寸、焦距和物体的实际高度等变量。这些未知变量的计算增加了任务的复杂性。 物体距离的公式 一系列基于传统方法和深度学习的方法已经在一段时间内提供了有效的距离估计解决方案。涉及立体视觉的解决方案已被证明在深度计算中是有效而准确的，然而始终在寻找更高效、更经济的替代方案。深度学习在这些限制中显示出色，将可能性的边界推向一个全新的水平，并实现了单目视觉深度估计模型的现实应用，本文将探讨其中的一种方法。 在 ………………………………