单目深度估计算法的实现与编程

2023-12-24 15:36:20

单目深度估计算法的实现与编程

深度估计是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从单个图像中推断场景中物体的距离或深度信息。单目深度估计是指仅使用一张图像进行深度估计的方法。本文将介绍如何实现一个简单的单目深度估计算法，并提供相应的源代码。

在开始编程之前，我们需要明确一些基本概念和原理。单目深度估计通常基于视差（disparity）或者物体的尺度信息来进行推断。视差是指同一物体在不同视角下的位置偏移，而尺度信息则是指物体在图像中的大小。这些信息可以通过对图像进行特征提取和匹配来获取。

首先，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们将使用OpenCV库来进行图像处理和计算机视觉操作。

import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要加载输入图像。确保将图像文件放置在与代码文件相同的目录下，并指定图像文件的路径。

image_path = "input_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

文章来源:https://blog.csdn.net/SVIPCODE/article/details/132786817
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