MiDaS模型实战案例：室内外深度估计

1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义

在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备，成本高且部署复杂。随着深度学习的发展，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）技术逐渐成熟，使得仅通过一张普通照片即可推断场景的深度信息成为可能。

Intel 实验室提出的MiDaS（Multi-task Dense Prediction Transformer）模型正是这一方向的代表性成果。它能够在无需立体相机或多视角输入的前提下，精准预测图像中每个像素点的相对距离，广泛应用于AR/VR、机器人导航、智能安防和三维重建等场景。

本文将围绕一个基于MiDaS v2.1 small的实战项目——“AI 单目深度估计 - MiDaS 3D感知版”，深入解析其技术实现路径、系统架构设计以及工程落地细节，并提供完整的 WebUI 集成方案，支持 CPU 环境下的高效推理，真正做到开箱即用、稳定可靠。

2. 项目架构与核心技术解析

2.1 整体架构概览

本项目构建于轻量级 Python 服务框架之上，集成了 PyTorch 官方发布的 MiDaS 模型权重，整体流程如下：

用户上传图像 → 图像预处理 → MiDaS 深度推理 → OpenCV 后处理 → 热力图可视化 → WebUI 展示

所有组件均运行在 CPU 友好模式下，适用于低功耗边缘设备或无GPU环境，具备高稳定性与快速响应能力。

2.2 核心模块功能说明

(1) MiDaS 模型选型：为何选择`midas_small`？

MiDaS 提供多个版本模型，包括 large、base 和 small。本项目选用midas_small主要基于以下三点考量：

推理速度优先：small 版本参数量仅为 ~18M，远低于 large (~340M)，适合 CPU 推理。
内存占用低：加载后显存/内存消耗控制在 500MB 以内，便于部署到资源受限环境。
精度可接受：尽管精度略逊于大模型，但在常见室内外场景中仍能准确捕捉物体层次关系。

import torch import cv2 import numpy as np # 加载官方 PyTorch Hub 模型 model = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "MiDaS_small") device = torch.device("cpu") # 支持 GPU 切换为 "cuda" model.to(device) model.eval()

⚠️ 注意：直接调用torch.hub.load可避免 ModelScope 或 HuggingFace Token 验证问题，提升部署稳定性。

(2) 图像预处理流程

MiDaS 对输入图像有特定尺寸要求（通常为 256×256 或 384×384），需进行归一化与标准化处理：

transform = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "transforms").small_transform def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) input_batch = transform(img_rgb).to(device) return img_rgb, input_batch

该变换自动完成： - 尺寸缩放（保持宽高比） - 归一化（[0,1]区间） - 标准化（ImageNet 均值与标准差）

(3) 深度图生成与后处理

模型输出为原始深度张量，需转换为可视化热力图：

with torch.no_grad(): prediction = model(input_batch) depth_map = prediction.squeeze().cpu().numpy() depth_map_resized = cv2.resize(depth_map, (img_rgb.shape[1], img_rgb.shape[0]))

随后使用 OpenCV 映射为Inferno 色彩空间，增强视觉表现力：

depth_visual = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * depth_map_resized / depth_map_resized.max()), cv2.COLORMAP_INFERNO)

最终结果呈现为：近处呈红色/黄色，远处为紫色/黑色，直观反映空间纵深。

3. WebUI 集成与交互设计

3.1 使用 Gradio 构建简易界面

为降低使用门槛，项目集成Gradio快速搭建 WebUI，无需前端开发经验即可实现图像上传与结果展示。

import gradio as gr def estimate_depth(image): img_rgb, input_batch = preprocess_image(image) with torch.no停顿

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