MiDaS部署实战：轻量级3D感知系统搭建步骤

1. 引言：AI 单目深度估计的现实价值

在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复三维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。近年来，随着深度学习的发展，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）技术逐渐成熟，成为低成本实现3D感知的重要路径。

Intel 实验室提出的MiDaS（Mixed Data Set）模型正是这一方向的代表性成果。它通过在大规模混合数据集上训练，能够泛化到各种场景下的深度预测任务。本文将带你完整实践一个基于 MiDaS 的轻量级 3D 感知系统部署方案——无需 GPU、无需 Token 验证、集成 WebUI，适合边缘设备和快速原型开发。

本项目采用MiDaS_small模型版本，专为 CPU 推理优化，在保持较高精度的同时显著降低资源消耗，真正实现“开箱即用”的 AI 3D 理解能力。

2. 技术选型与架构设计

2.1 为什么选择 MiDaS？

在众多单目深度估计算法中，MiDaS 凭借其出色的跨数据集泛化能力和简洁的接口设计脱颖而出。以下是选择 MiDaS 的核心原因：

强大的泛化能力：MiDaS 在包含 NYU Depth、KITTI、Make3D 等多个异构数据集上联合训练，能适应室内、室外、近景、远景等多种场景。
官方支持完善：模型通过 PyTorch Hub 直接发布，调用仅需几行代码，极大简化了部署流程。
轻量化版本可用：除标准模型外，提供MiDaS_small版本，参数量更少，推理速度更快，特别适合 CPU 运行环境。
无鉴权依赖：不同于某些需要 ModelScope 或 HuggingFace Token 才能下载的模型，MiDaS 可直接加载，避免部署中断风险。

2.2 系统整体架构

本系统的部署架构遵循“极简主义”原则，专注于功能可用性和稳定性，适用于科研演示、产品原型、IoT 设备等场景。

[用户上传图片] ↓ [Flask WebUI 接口接收] ↓ [图像预处理 → RGB 格式统一] ↓ [调用 PyTorch Hub 加载 MiDaS_small 模型] ↓ [前向推理生成深度图 tensor] ↓ [OpenCV 后处理：归一化 + Inferno 色彩映射] ↓ [返回深度热力图至前端展示]

整个流程不涉及数据库、消息队列或分布式组件，完全运行在一个独立 Python 进程中，确保最小化依赖和最高可移植性。

3. 实践部署：从零搭建 Web 化深度估计服务

3.1 环境准备与依赖安装

首先创建独立虚拟环境并安装必要库：

python -m venv midas-env source midas-env/bin/activate # Linux/Mac # 或 midas-env\Scripts\activate # Windows pip install torch torchvision flask opencv-python numpy pillow

⚠️ 注意：PyTorch 官方建议使用匹配版本。若在 CPU 环境下运行，推荐安装 CPU-only 版本：
bash pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

3.2 核心代码实现

以下为完整可运行的服务端代码，包含模型加载、图像处理和 Flask 接口定义。

# app.py import torch import cv2 import numpy as np from PIL import Image from flask import Flask, request, send_file, render_template_string import os from io import BytesIO app = Flask(__name__) # 全局变量存储模型 model = None def load_model(): global model if model is None: print("Loading MiDaS_small model...") model = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "MiDaS_small") model.eval() return model @app.route("/", methods=["GET"]) def index(): html = """ <!DOCTYPE html> <html> <head><title>MiDaS 3D感知系统</title></head> <body style="text-align: center; font-family: Arial;"> <h1>🌊 AI 单目深度估计 - MiDaS 3D感知版</h1> <p>上传一张照片，AI将自动生成深度热力图</p> <form method="POST" enctype="multipart/form-data" action="/predict"> <input type="file" name="image" accept="image/*" required /> <br/><br/> <button type="submit">📂 上传照片测距</button> </form> </body> </html> """ return render_template_string(html) @app.route("/predict", methods=["POST"]) def predict(): if "image" not in request.files: return "No image uploaded", 400 file = request.files["image"] img_pil = Image.open(file.stream).convert("RGB") # 转换为 OpenCV 格式 (numpy array) img_cv = np.array(img_pil) img_cv = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 加载模型 model = load_model() # 图像预处理 transform = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "transforms").small_transform input_batch = transform(img_cv).unsqueeze(0) # 推理 with torch.no_grad(): prediction = model(input_batch) depth_map = prediction.squeeze().cpu().numpy() # 归一化并应用 Inferno 色彩映射 depth_map_normalized = cv2.normalize(depth_map, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8) depth_heatmap = cv2.applyColorMap(depth_map_normalized, cv2.COLORMAP_INFERNO) # 合并原图与深度图（可选） combined = np.hstack((img_cv, depth_heatmap)) # 编码为 JPEG 返回 _, buffer = cv2.imencode(".jpg", combined) io_buf = BytesIO(buffer) return send_file(io_buf, mimetype="image/jpeg", as_attachment=False, download_name="depth_result.jpg") if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

3.3 启动与访问服务

保存上述代码为app.py，执行：

python app.py

服务启动后，打开浏览器访问http://localhost:5000即可看到 WebUI 界面，支持图片上传与实时结果展示。

4. 关键技术细节解析

4.1 模型选择：`MiDaS_small`vs`MiDaS_v2_1`

特性	`MiDaS_small`	`MiDaS_v2_1`
参数量	~18M	~82M
输入分辨率	256x256	384x384
推理时间（CPU）	~1.2s	~3.5s
内存占用	<1GB	~2GB
适用场景	快速原型、嵌入式设备	高精度需求