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本文深入探讨了单目深度估计在计算机视觉中的应用，包括基于传统方法如结构光法和视差计算，以及基于深度学习的CNN和自监督学习方法。提供了OpenCV和PyTorch的代码示例，帮助理解并实践深度估计技术。
单目深度估计算法概述及编程实现
深度估计是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以通过对图像进行分析和处理来获取场景中物体的深度信息。单目深度估计是指利用单个摄像头获取的图像进行深度估计的方法。本文将介绍一些常见的单目深度估计方法，并提供相关的源代码示例。
一、基于传统方法的单目深度估计
传统方法主要基于图像的几何和纹理信息进行深度估计。以下是其中几种常见的方法：
- 结构光法（Structured Light）
结构光法通过投射特定的光纹或网格，并通过摄像头捕捉物体表面上的变形，从而推断出深度信息。以下是使用OpenCV库实现基于结构光法的单目深度估计的代码示例：
import cv2
import numpy as np
def depth_estimation(image):
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