7、计算机视觉中的深度估计与图像分割技术

计算机视觉中的深度估计与图像分割技术

在计算机视觉领域，深度估计和图像分割是非常重要的任务。本文将介绍如何利用视差图创建掩码、对复制操作进行掩码处理、使用普通相机进行深度估计，以及利用Watershed和GrabCut算法进行对象分割。

从视差图创建掩码

对于Cameo应用，视差图和有效深度掩码有助于细化面部区域的估计。使用FaceTracker函数和普通彩色图像可获得面部区域的矩形估计。通过分析对应视差图中的矩形区域，能识别出矩形内的异常像素，即那些距离过近或过远、不太可能属于面部的像素。我们可以细化面部区域以排除这些异常像素，但应仅在有效深度掩码指示数据有效的区域应用此测试。

以下是生成掩码的函数：

import numpy

def createMedianMask(disparityMap, validDepthMask, rect = None):
    """Return a mask selecting the median layer, plus shadows."""
    if rect is not None:
        x, y, w, h = rect
        disparityMap = disparityMap[y:y+h, x:x+w]
        validDepthMask = validDepthMask[y:y+h, x:x+w]
    median = numpy.median(disparityMap)
    return numpy.where((validDepthMask == 0) | \