开源项目安装与配置指南：Prompt Depth Anything

开源项目安装与配置指南：Prompt Depth Anything

PromptDA [CVPR 2025] Prompt Depth Anything 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PromptDA

1. 项目基础介绍

Prompt Depth Anything 是一个开源项目，专注于4K分辨率下精确度量的深度估计。该项目由Haotong Lin等人开发，并在CVPR 2025上发表相关论文。项目的主要目标是提升机器视觉系统在处理高分辨率图像时的深度估计能力，可用于机器人抓取、3D重建等领域。

本项目主要使用Python编程语言。

2. 关键技术和框架

• 深度估计技术：利用先进的深度学习模型来估计图像中的深度信息。
• Prompting 方法：通过提示（Prompt）增强模型对深度信息的理解和估计。
• 框架：项目使用PyTorch作为深度学习框架，便于模型的开发与训练。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• pip（Python 包管理器）
• git（用于克隆项目仓库）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行界面，运行以下命令克隆项目：

   git clone https://github.com/DepthAnything/PromptDA.git
   

2. 安装依赖

   进入项目目录，安装项目所需的Python依赖：

   cd PromptDA
   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装项目包

   在项目目录中，安装项目本身的包：

   pip install -e .
   

4. 安装FFmpeg（可选）

   如果需要生成视频结果，需要安装FFmpeg。在Ubuntu系统中，可以使用以下命令安装：

   sudo apt install ffmpeg
   

5. 验证安装

   运行示例代码以验证安装是否成功。以下是一个示例用法：

   from promptda.promptda import PromptDA
   from promptda.utils.io_wrapper import load_image, load_depth, save_depth
   
   DEVICE = 'cuda'
   image_path = "assets/example_images/image.jpg"
   prompt_depth_path = "assets/example_images/arkit_depth.png"
   
   image = load_image(image_path).to(DEVICE)
   prompt_depth = load_depth(prompt_depth_path).to(DEVICE)
   
   model = PromptDA.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vitl").to(DEVICE).eval()
   depth = model.predict(image, prompt_depth)
   
   save_depth(depth, prompt_depth=prompt_depth, image=image)
   

   如果没有报错，并且能够生成深度图，则表示安装成功。

以上步骤为项目的详细安装与配置指南，按照此流程操作，即可完成Prompt Depth Anything项目的安装。

PromptDA [CVPR 2025] Prompt Depth Anything 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/PromptDA