🌄➡️📊 深度估计 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现深度估计（Depth Estimation）功能。深度估计可以从单张 2D 图像中生成深度图，帮助计算机理解三维场景结构。
基本原理¶
深度估计是计算机视觉中的一项重要技术，它试图从 2D 图像中恢复 3D 场景信息。传统上，这需要使用双目或多目相机，但现代深度学习模型可以从单张图像中预测场景深度。
Transformers.js 提供了预训练的单目深度估计模型，如 DPT（Dense Prediction Transformers），可以生成高质量的深度图，用于各种应用。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现深度估计的基本示例：
如何使用¶
- 上传图片或选择示例图片
- 点击"生成深度图"按钮
- 等待模型处理图片（这可能需要几秒钟）
- 查看生成的深度图，颜色从蓝色（近）到红色（远）表示距离
- 可选择下载生成的深度图
深度图的颜色含义¶
深度图使用彩色映射来表示不同的深度值：
- 深蓝色 - 表示最近的物体（靠近相机）
- 青色/绿色 - 表示中等距离
- 黄色 - 表示较远的距离
- 红色 - 表示最远的物体
这种颜色映射使深度信息更加直观可见。
工作原理¶
单目深度估计模型如何工作：
- 特征提取 - 模型首先使用卷积神经网络或Vision Transformer提取图像的视觉特征
- 特征编码 - 然后，通过多层神经网络编码这些特征
- 密集预测 - 最后，模型为图像中的每个像素预测深度值
- 后处理 - 将原始深度值转换为可视化的深度图
应用场景¶
深度估计技术有着广泛的应用：
- 增强现实 (AR) - 帮助虚拟物体在真实世界中正确定位
- 自动驾驶 - 感知环境中物体的距离和位置
- 机器人技术 - 辅助机器人导航和物体操作
- 3D重建 - 从2D图像创建3D模型
- 计算摄影 - 创建景深效果或进行图像重聚焦
- 场景理解 - 增强计算机对场景的理解能力
注意事项¶
- 单目深度估计是一个欠定问题，因此结果是模型的最佳猜测，而非绝对精确的测量
- 首次加载模型可能需要一些时间，取决于网络速度
- 复杂场景（如高度反射表面、透明物体）可能会影响深度估计的准确性
- 模型性能取决于图像的质量和分辨率
进阶应用¶
- 结合深度图与原始图像创建3D点云
- 实现实时深度估计，用于视频流
- 利用深度信息进行图像分割或物体检测
- 为普通图片添加立体效果
- 结合多帧深度图进行场景重建
深度估计技术的进步为计算机视觉带来了新的可能性，通过 Transformers.js，您可以直接在浏览器中利用这一强大功能，无需复杂的后端设置。