如何将摄像头图像转换为RGB深度

Question

我正在使用PC的网络摄像头构建类似iPhone的FaceID程序。我关注的是this notebook，它使用Kinect创建RGB-D图像。那么我可以使用网络摄像头来捕获多个图像以达到相同的目的吗？

这是在Kinect图像中预测人物的方法。它使用一个.dat文件。

inp1 = create_input_rgbd(file1)
file1 = ('faceid_train/(2012-05-16)(154211)/011_1_d.dat')
inp2 = create_input_rgbd(file1)

model_final.predict([inp1, inp2])

Answer 1

他们使用Kinect来创建RGB-D图像，而您只想使用RGB相机做类似的事情？从硬件上讲，它们是不同的。所以不会有直接方法

您必须首先仅使用单眼图像估算深度图。

那么您可以尝试重新访问单图像深度估计：如下图所示，向具有精确对象边界的高分辨率地图倾斜。获得的深度非常接近真实的地面真相。对于非生命危险的情况（例如控制无人机或控制汽车），您可以随时使用。

代码和模型可在

获得

https://github.com/JunjH/Revisiting_Single_Depth_Estimation

编辑演示py文件以进行单个图像检测。

    image = you
    deep_learned_fake_depth = model(image)
    #Add your additional classification routing behind.

请注意，此方法无法实时运行。因此，您只能在关键帧处执行此操作。通常，人们使用特征跟踪技术来伪造连续检测（这是常见做法）。

还请注意，某些电话设备的确装有一个小的深度估计传感器，您可以使用它。详细信息我不太确定，因为我仅以最低水平处理android和ios。