MiDaS教程系列：从零开始构建深度估计应用

MiDaS教程系列：从零开始构建深度估计应用

【免费下载链接】MiDaS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mid/MiDaS

1. 深度估计技术痛点与解决方案

你是否曾因缺乏精准的深度信息而限制了计算机视觉项目的发展？单目深度估计（Monocular Depth Estimation，MDE）技术通过一张二维图像重建三维深度信息，解决了传统立体视觉需要多相机系统的硬件限制。MiDaS（Monocular Depth Estimation）作为当前最先进的开源深度估计模型，已广泛应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。

本文将带你：

• 快速搭建MiDaS深度估计环境
• 掌握3种核心模型的推理应用
• 构建实时摄像头深度感知系统
• 优化模型性能适配不同硬件场景
• 部署移动端深度估计应用

2. MiDaS技术架构解析

2.1 模型演进与性能对比

MiDaS历经三代技术迭代，从CNN架构发展到Transformer模型，在精度与速度间取得平衡：

模型类型	代表模型	参数规模(M)	推理速度(FPS)	适用场景
基础CNN	midas_v21_small_256	21	90	移动端实时应用
混合架构	dpt_hybrid_384	123	50	边缘计算设备
Transformer	dpt_beit_large_512	345	5.7	高精度桌面应用
轻量Transformer	dpt_swin2_tiny_256	42	64	嵌入式系统

技术突破：MiDaS v3.1采用多数据集混合训练策略（12个数据集），通过BEiT、Swin2等Transformer骨干网络实现28%的精度提升，同时保持模型多样性选择。

2.2 核心工作流程

3. 环境搭建与基础配置

3.1 系统要求

• 硬件：

  • 最低配置：Intel Core i5 + 8GB RAM
  • 推荐配置：NVIDIA GPU (RTX 2060+) + 16GB RAM
  • 移动端：Android 8.0+/iOS 13.0+

• 软件：

  • Python 3.8-3.10
  • PyTorch 1.10+
  • OpenCV 4.5+
  • CUDA 11.3+（GPU加速）

3.2 快速部署步骤

3.2.1 源码获取

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mid/MiDaS
cd MiDaS

3.2.2 环境配置

使用conda创建隔离环境：

conda env create -f environment.yaml
conda activate midas-py310

3.2.3 模型权重下载

MiDaS提供多种预训练模型，按应用场景选择下载：

# 创建权重目录
mkdir -p weights && cd weights

# 高精度模型（推荐桌面端）
wget https://github.com/isl-org/MiDaS/releases/download/v3_1/dpt_beit_large_512.pt

# 轻量模型（推荐边缘设备）
wget https://github.com/isl-org/MiDaS/releases/download/v3_1/dpt_swin2_tiny_256.pt

# OpenVINO优化模型（CPU推理）
wget https://github.com/isl-org/MiDaS/releases/download/v3_1/openvino_midas_v21_small_256.xml
wget https://github.com/isl-org/MiDaS/releases/download/v3_1/openvino_midas_v21_small_256.bin

4. 核心功能实现指南

4.1 图像深度估计基础实现

创建image_depth_estimation.py：

import cv2
import torch
import numpy as np
from midas.model_loader import load_model
from midas.transforms import Resize, NormalizeImage, PrepareForNet
from torchvision.transforms import Compose

def run_depth_estimation(image_path, model_type="dpt_beit_large_512"):
    # 1. 设备配置
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print(f"使用设备: {device}")
    
    # 2. 加载模型
    model, transform, _, _ = load_model(
        device, 
        model_path=f"weights/{model_type}.pt",
        model_type=model_type,
        optimize=device.type == "cuda"
    )
    
    # 3. 图像预处理
    original_image = cv2.imread(image_path)
    original_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) / 255.0
    input_batch = transform({"image": original_image})["image"].unsqueeze(0).to(device)
    
    # 4. 推理计算
    with torch.no_grad():
        if device.type == "cuda":
            input_batch = input_batch.to(memory_format=torch.channels_last)
            input_batch = input_batch.half()
        
        prediction = model(input_batch)
        prediction = torch.nn.functional.interpolate(
            prediction.unsqueeze(1),
            size=original_image.shape[:2],
            mode="bicubic",
            align_corners=False,
        ).squeeze()
    
    # 5. 后处理与可视化
    depth_map = prediction.cpu().numpy()
    depth_min = depth_map.min()
    depth_max = depth_map.max()
    normalized_depth = (255 * (depth_map - depth_min) / (depth_max - depth_min)).astype(np.uint8)
    depth_colormap = cv2.applyColorMap(normalized_depth, cv2.COLORMAP_INFERNO)
    
    # 6. 结果保存
    cv2.imwrite("depth_result.png", depth_colormap)
    print(f"深度图已保存至 depth_result.png")

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--image_path", type=str, required=True, help="输入图像路径")
    parser.add_argument("--model_type", type=str, default="dpt_swin2_large_384", 
                      choices=["dpt_beit_large_512", "dpt_swin2_large_384", "dpt_swin2_tiny_256"])
    args = parser.parse_args()
    run_depth_estimation(args.image_path, args.model_type)

4.2 命令行工具使用

MiDaS提供便捷的命令行接口，支持批量处理与实时摄像头输入：

# 基础图像推理
python run.py --input_path input/ --output_path output/ --model_type dpt_swin2_large_384

# 摄像头实时深度估计
python run.py --model_type dpt_swin2_tiny_256 --side

# 模型优化参数
python run.py --input_path input/ --model_type dpt_beit_large_512 --optimize --height 480

参数说明：

• --side：并排显示原图与深度图
• --optimize：启用FP16精度加速（仅GPU）
• --height：自定义输入高度（影响精度与速度）
• --grayscale：输出灰度深度图（支持16位精度）

5. 高级应用开发

5.1 实时摄像头深度感知系统

构建实时深度摄像头应用，代码示例：

import cv2
import torch
import numpy as np
from midas.model_loader import load_model
from torchvision.transforms import Compose
from midas.transforms import Resize, NormalizeImage, PrepareForNet

def create_realtime_depth_camera(model_type="dpt_swin2_tiny_256", device="cuda"):
    # 模型加载
    model, transform, _, _ = load_model(
        torch.device(device), 
        model_path=f"weights/{model_type}.pt",
        model_type=model_type,
        optimize=device == "cuda"
    )
    
    # 摄像头初始化
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
    
    print("实时深度摄像头启动，按 'q' 退出")
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
            
        # 预处理
        image_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) / 255.0
        input_batch = transform({"image": image_rgb})["image"].unsqueeze(0).to(device)
        
        # 推理
        with torch.no_grad():
            if device == "cuda":
                input_batch = input_batch.to(memory_format=torch.channels_last)
                input_batch = input_batch.half()
                
            prediction = model(input_batch)
            prediction = torch.nn.functional.interpolate(
                prediction.unsqueeze(1),
                size=image_rgb.shape[:2],
                mode="bicubic",
                align_corners=False,
            ).squeeze()
        
        # 后处理
        depth_map = prediction.cpu().numpy()
        depth_min, depth_max = depth_map.min(), depth_map.max()
        normalized_depth = (255 * (depth_map - depth_min) / (depth_max - depth_min)).astype(np.uint8)
        depth_colormap = cv2.applyColorMap(normalized_depth, cv2.COLORMAP_INFERNO)
        
        # 显示
        combined = np.hstack((frame, depth_colormap))
        cv2.imshow("MiDaS 实时深度估计", combined)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    create_realtime_depth_camera(model_type="dpt_swin2_tiny_256")

6. 模型优化与硬件适配

6.1 性能优化策略

针对不同硬件平台，可采用以下优化手段：

优化技术	实现方法	性能提升	精度损失
半精度推理	--optimize 参数启用	1.5-2x 速度提升	<1%
输入分辨率调整	--height 384 降低分辨率	2-3x 速度提升	5-10%
OpenVINO优化	使用openvino_midas_v21_small_256模型	CPU推理加速3-4x	~3%
TensorRT加速	转换模型至TensorRT格式	GPU推理加速2-3x	<1%

# OpenVINO优化推理（CPU平台推荐）
python run.py --model_type openvino_midas_v21_small_256 --input_path input/ --output_path output/

# 半精度加速（NVIDIA GPU）
python run.py --model_type dpt_swin2_large_384 --optimize --input_path input/

6.2 移动端部署

MiDaS提供Android和iOS原生应用示例，位于mobile/目录下：

# Android应用构建
cd mobile/android
./gradlew assembleDebug

# iOS应用构建（需Xcode）
cd mobile/ios
pod install
open Midas.xcworkspace

移动端关键优化点：

1. 使用轻量级模型（dpt_swin2_tiny_256/levit_224）
2. 输入分辨率降至256x256
3. 模型量化为INT8精度
4. 帧间结果缓存与平滑处理

7. 实际应用案例

7.1 增强现实空间感知

结合Unity引擎实现AR深度叠加：

// C#代码片段：Unity中集成MiDaS深度图
public class ARDepthManager : MonoBehaviour
{
    public RenderTexture depthTexture;
    private Texture2D depthTexture2D;
    
    IEnumerator Start()
    {
        // 1. 初始化Python环境
        PythonRunner.Initialize();
        
        // 2. 启动MiDaS服务
        PythonRunner.RunFile(Application.streamingAssetsPath + "/midas_server.py");
        
        // 3. 创建深度纹理
        depthTexture2D = new Texture2D(Screen.width, Screen.height, TextureFormat.RGB24, false);
        
        while (true)
        {
            // 4. 请求深度数据
            var depthData = PythonRunner.CallMethod("get_depth_data");
            
            // 5. 转换为纹理
            depthTexture2D.LoadImage(depthData);
            Graphics.Blit(depthTexture2D, depthTexture);
            
            // 6. 应用到AR场景
            GetComponent<ARDepthMaterial>().SetDepthTexture(depthTexture);
            
            yield return new WaitForEndOfFrame();
        }
    }
}

7.2 机器人导航避障

利用ROS（Robot Operating System）集成MiDaS：

# ROS节点启动
cd ros
./launch_midas_cpp.sh

ROS节点核心代码（C++）：

// midas_cpp/src/main.cpp 核心片段
void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) {
    // 1. 图像转换
    cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr;
    try {
        cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::RGB8);
    } catch (cv_bridge::Exception& e) {
        ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
        return;
    }
    
    // 2. MiDaS推理
    cv::Mat depth_map = midas_inferencer.infer(cv_ptr->image);
    
    // 3. 障碍物检测
    std::vector<cv::Rect> obstacles = obstacle_detector.detect(depth_map);
    
    // 4. 发布避障指令
    geometry_msgs::Twist cmd_vel;
    if (obstacles.empty()) {
        cmd_vel.linear.x = 0.5;  // 前进
        cmd_vel.angular.z = 0;
    } else {
        cmd_vel.linear.x = 0;    // 停止
        cmd_vel.angular.z = 0.5; // 转向
    }
    cmd_vel_pub.publish(cmd_vel);
}

8. 常见问题与解决方案

8.1 环境配置问题

Q: 安装时出现PyTorch版本冲突？
A: 创建专用conda环境并指定版本：

conda create -n midas python=3.9
conda activate midas
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

Q: 模型下载速度慢或失败？
A: 使用国内镜像加速：

# 方法1：使用aria2多线程下载
aria2c -x 16 https://github.com/isl-org/MiDaS/releases/download/v3_1/dpt_swin2_large_384.pt

# 方法2：手动下载后放入weights目录
# 模型列表及国内下载地址可访问：https://modelscope.cn/models

8.2 推理性能问题

Q: 实时摄像头推理卡顿严重？
A: 按以下优先级优化：

1. 切换轻量模型：dpt_swin2_tiny_256或midas_v21_small_256
2. 降低输入分辨率：--height 256
3. 启用优化选项：--optimize（GPU）或使用OpenVINO模型（CPU）

Q: 输出深度图出现条纹或噪点？
A: 调整后处理参数：

# 添加中值滤波去除噪点
depth_map = cv2.medianBlur(depth_map, 3)

# 改进归一化方法
depth_map = np.clip(depth_map, depth_min + 0.1*(depth_max-depth_min), depth_max)
normalized_depth = (255 * (depth_map - depth_min) / (depth_max - depth_min)).astype(np.uint8)

9. 未来扩展与学习资源

9.1 进阶学习路径

1. 多模态融合：结合RGB-D数据训练自定义模型
2. 度量深度估计：使用ZoeDepth扩展实现绝对深度测量
3. 3D重建：结合COLMAP将深度图转换为点云
4. 实时交互：集成Unity/Unreal引擎实现AR应用

9.2 有用资源

• 官方文档：MiDaS GitHub Wiki
• 模型库：MiDaS Model Zoo
• 论文解读：Vision Transformers for Dense Prediction
• 社区案例：MiDaS应用集合

10. 总结

本教程系统介绍了MiDaS深度估计技术的核心原理、环境搭建、实战应用与优化方法。通过选择合适的模型架构与优化策略，开发者可在从嵌入式设备到高性能GPU的各类硬件平台上实现精准高效的深度估计功能。

随着计算机视觉技术的发展，单目深度估计将在更多领域发挥关键作用。掌握MiDaS不仅能解决当前项目中的深度感知需求，更为理解Transformer架构在密集预测任务中的应用提供了实践基础。

立即动手实践，开启你的三维视觉开发之旅！

【免费下载链接】MiDaS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mid/MiDaS