AI 3D感知开发：MiDaS模型与Unity集成教程

1. 引言：让AI“看见”三维世界

在计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）是一项极具挑战性但又极具应用价值的技术。传统双目或激光雷达系统虽然能获取精确的深度信息，但成本高、部署复杂。而单目深度估计仅需一张普通2D图像，即可推断出场景中每个像素点的相对距离——这正是MiDaS 模型的核心能力。

Intel ISL 实验室推出的 MiDaS 模型，基于大规模混合数据集训练，在自然场景和室内环境中均表现出色。本项目以MiDaS v2.1 small 版本为基础，构建了一个无需 Token 验证、支持 CPU 推理、集成 WebUI 的轻量级深度估计服务，并进一步探索其与 Unity 引擎的集成路径，为 AR/VR、智能导航、3D重建等应用提供低成本、高可用的 3D 感知方案。

本文将带你从零开始，理解 MiDaS 的工作原理，实践其本地部署与调用，并深入讲解如何将其输出的深度热力图数据接入 Unity，实现真实感更强的虚拟交互体验。

2. MiDaS 模型原理解析

2.1 单目深度估计的本质挑战

人类可以通过双眼视差、运动视差、遮挡关系等多种线索感知深度。而机器仅凭单张图像进行深度推理，本质上是一个病态逆问题（ill-posed problem），因为无限多的3D结构可能投影成同一个2D图像。

MiDaS 的创新之处在于：它不追求绝对物理深度值（如米），而是学习一种相对深度排序关系。即判断“前景比背景近”，而非“前景距离为1.5米”。这种设计大大降低了对标注数据的依赖，使模型更具泛化能力。

2.2 MiDaS 的网络架构与训练策略

MiDaS 采用Transformer + CNN 混合架构，具体流程如下：

1. 特征提取：使用 EfficientNet-B5 或 ResNet 作为主干网络，提取多尺度图像特征。
2. 特征融合与上采样：通过跨阶段注意力机制（Cross-Stage Attention）整合不同层级的语义与细节信息。
3. 深度回归头：最终输出一个与输入图像分辨率一致的深度图，数值越大表示越远。

📌技术类比：可以将 MiDaS 看作一位“空间画家”——它不是测量房间尺寸的尺子，而是能根据光影、透视、物体大小变化等视觉线索，画出一幅反映空间层次的素描草图。

2.3 为什么选择MiDaS_small？

我们选用MiDaS_small正是出于工程落地考虑：在 CPU 上也能实现秒级推理，适合集成到资源受限的客户端或边缘设备中。

3. 本地部署与WebUI调用实践

3.1 环境准备与镜像启动

本项目已打包为 CSDN 星图平台可一键部署的 Docker 镜像，包含以下组件：

• Python 3.9
• PyTorch 1.12 + torchvision
• OpenCV-Python
• Flask Web 服务框架
• Pre-trained MiDaS_small 权重（自动下载）

启动步骤： 1. 访问 CSDN星图镜像广场 2. 搜索 “MiDaS 3D感知版” 3. 点击“一键部署”，等待环境初始化完成 4. 启动后点击平台提供的 HTTP 访问按钮

3.2 核心代码实现

以下是 Web 后端处理图像上传并生成深度图的核心逻辑：

import torch import cv2 import numpy as np from flask import Flask, request, send_file from PIL import Image app = Flask(__name__) # 加载 MiDaS 模型（自动从 PyTorch Hub 获取） model_type = "MiDaS_small" midas = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", model_type) device = torch.device("cpu") # 支持 GPU: "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" midas.to(device) midas.eval() # 构建变换 pipeline transform = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "transforms").small_transform @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['image'] img = Image.open(file.stream).convert("RGB") # 预处理 input_batch = transform(img).to(device) # 推理 with torch.no_grad(): prediction = midas(input_batch) prediction = torch.nn.functional.interpolate( prediction.unsqueeze(1), size=img.size[::-1], mode="bicubic", align_corners=False, ).squeeze().cpu().numpy() # 归一化并转为热力图 depth_map = cv2.normalize(prediction, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) depth_map = np.uint8(depth_map) heat_map = cv2.applyColorMap(depth_map, cv2.COLORMAP_INFERNO) # Inferno 色彩风格 # 保存结果 output_path = "/tmp/output_depth.png" cv2.imwrite(output_path, heat_map) return send_file(output_path, mimetype='image/png') if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

🔍 代码解析要点：

• torch.hub.load：直接从官方仓库加载模型和预处理函数，避免手动管理权重文件。
• transforms.small_transform：针对MiDaS_small定制的归一化与缩放策略。
• 插值上采样：确保输出深度图与原始图像分辨率一致。
• COLORMAP_INFERNO：暖色调突出近景，冷色调表现远景，符合直觉认知。

3.3 使用说明与效果展示

1. 打开 WebUI 页面
2. 点击“📂 上传照片测距”
3. 选择一张具有明显纵深感的照片（如走廊、街道、人物+背景）
4. 系统将在数秒内返回深度热力图

✅颜色解读指南： - 🔥红/黄区域：距离镜头较近（如前景人物、桌椅） - 🌫️蓝/紫区域：中距离物体（如墙壁、门框） - ❄️黑/深灰区域：远处背景（如天空、走廊尽头）

该可视化结果不仅可用于科研展示，还可作为后续 3D 建模、虚实融合的输入依据。

4. 与 Unity 引擎集成实战

4.1 集成目标与技术路线

我们将实现以下功能：

将 MiDaS 生成的深度图传入 Unity，驱动 UI 元素随“感知距离”动态缩放，模拟人眼近大远小的视觉效应。

技术路线： 1. Unity 发起 HTTP 请求 → 上传本地图片至 MiDaS 服务 2. 接收返回的深度图（PNG格式） 3. 解码图像 → 提取中心区域平均深度值 4. 控制 UI 大小或相机焦距，实现动态响应

4.2 Unity C# 脚本实现

using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using System.Collections; using System.IO; using UnityEngine.Networking; public class DepthEstimator : MonoBehaviour { public RawImage displayImage; // 显示原图 public RawImage depthImage; // 显示深度图 public RectTransform uiObject; // 要控制大小的UI对象 public string serverUrl = "http://localhost:8080/predict"; private Texture2D uploadedTexture; public void UploadAndEstimate() { StartCoroutine(SendImageToServer()); } IEnumerator SendImageToServer() { // 模拟加载本地图片（实际可通过 File Browser 加载） string imagePath = Application.dataPath + "/TestImage.jpg"; byte[] imageBytes = File.ReadAllBytes(imagePath); WWWForm form = new WWWForm(); form.AddBinaryData("image", imageBytes, "test.jpg", "image/jpeg"); using (UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Post(serverUrl, form)) { yield return www.SendWebRequest(); if (www.result == UnityWebRequest.Result.Success) { byte[] resultBytes = www.downloadHandler.data; Texture2D depthTex = new Texture2D(2, 2); depthTex.LoadImage(resultBytes); depthImage.texture = depthTex; uploadedTexture = depthTex; // 分析深度：取中心区域像素均值 float avgDepth = AnalyzeAverageDepth(uploadedTexture); Debug.Log("Average Depth Value: " + avgDepth); // 控制UI大小：深度越大（越远），UI越小 float scale = Mathf.Lerp(0.5f, 1.5f, 1 - avgDepth); uiObject.localScale = new Vector3(scale, scale, 1); } else { Debug.LogError("Request failed: " + www.error); } } } float AnalyzeAverageDepth(Texture2D tex) { Color[] pixels = tex.GetPixels((int)(tex.width * 0.4f), (int)(tex.height * 0.4f), (int)(tex.width * 0.2f), (int)(tex.height * 0.2f)); float sum = 0; foreach (Color c in pixels) { sum += c.grayscale; // 灰度值越高代表越近（Inferno下红色更亮） } return sum / pixels.Length; } }

🛠️ 集成关键点说明：

• UnityWebRequest.Post：替代过时的WWW类，支持现代 HTTP 协议。
• grayscale 值分析：Inferno 色彩映射中，近处为亮色（红黄），远处为暗色（紫黑），因此灰度值越高表示越近。
• 动态缩放逻辑：利用Mathf.Lerp实现平滑过渡，增强用户体验。

4.3 应用场景拓展建议

5. 总结

5.1 技术价值回顾

本文系统介绍了基于 Intel MiDaS 模型的单目深度估计解决方案及其在 Unity 中的实际集成方法。我们实现了：

• ✅免鉴权、纯 CPU 可运行的稳定推理环境
• ✅WebUI 快速验证，支持任意图像上传生成深度热力图
• ✅与 Unity 深度联动，打通 AI 感知与交互引擎的数据链路
• ✅完整开源代码，涵盖前后端与客户端实现

5.2 最佳实践建议

1. 优先使用MiDaS_small在移动端或 Web 端保证流畅性；
2. 结合语义分割模型（如 Segment Anything）提升特定物体的深度精度；
3. 缓存历史深度帧，用于估算运动趋势与速度；
4. 避免强逆光或低纹理场景，此类条件下深度估计误差较大。

随着轻量化模型与边缘计算的发展，单目 3D 感知正逐步走向消费级应用。MiDaS 作为一个成熟且开放的基准模型，为开发者提供了极佳的入门跳板。

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