屋内屋外、様々なシーンの画像からメートル単位で深度を推定できます。
使用法
Insall
timmとtorchのバージョンによっては実行時エラーになるので、以下を使います。
pip install timm==0.6.7
pip install torch==2.0.1
git clone https://github.com/isl-org/ZoeDepth.git
cd ZoeDepth
動作チェック
python sanity.py
モデルロード
import torch
from zoedepth.utils.misc import get_image_from_url, colorize
zoe = torch.hub.load(".", "ZoeD_N", source="local", pretrained=True)
zoe = zoe.to('cuda')
実行
import cv2
from PIL import Image
img = Image.open("image.jpg")
depth = zoe.infer_pil(img)
colored_depth = colorize(depth)
cv2.imwrite('zoe_depth.png',colored_depth)
🐣
フリーランスエンジニアです。
AIについて色々記事を書いていますのでよかったらプロフィールを見てみてください。
もし以下のようなご要望をお持ちでしたらお気軽にご相談ください。
AIサービスを開発したい、ビジネスにAIを組み込んで効率化したい、AIを使ったスマホアプリを開発したい、
ARを使ったアプリケーションを作りたい、スマホアプリを作りたいけどどこに相談したらいいかわからない…
いずれも中間コストを省いたリーズナブルな価格でお請けできます。
お仕事のご相談はこちらまで
rockyshikoku@gmail.com
機械学習やAR技術を使ったアプリケーションを作っています。
機械学習／AR関連の情報を発信しています。