一、深度相機的概念

深度相機（Depth Camera）是一種能夠捕捉場景中物體距離信息的設備，與傳統的 RGB 相機不同，深度相機不僅可以獲取場景的二維圖像信息，還能同時測量圖像中每個像素點與相機之間的距離（即深度信息）。這種深度信息為計算機視覺和機器人技術提供了更豐富的三維空間感知能力。

二、深度相機的工作原理

1.結構光法（Structured Light）結構光法通過向場景投射已知的光學圖案（如條紋或點陣），并使用相機捕捉這些圖案在物體表面的變形。通過分析圖案的變形程度，可以計算出物體表面的深度信息。優點：精度高，適用于近距離測量。缺點：對環境光和物體表面反射特性敏感，測量范圍有限。

2.飛行時間法（Time-of-Flight, ToF) ToF 相機通過發射調制光信號，并測量光信號從發射到返回的時間差來計算深度。這種方法類似于激光雷達（LiDAR），但通常使用紅外光。優點：測量范圍廣，對物體表面反射特性不敏感。缺點：精度可能低于結構光法，且需要高精度的時鐘同步。

3.雙目視覺法（Stereo Vision) 雙目視覺法通過兩個相機（類似于人類的雙眼）從不同角度捕捉同一場景的圖像，然后通過計算兩幅圖像中對應點的視差來推導深度信息。優點：不需要特殊的光源，適用于戶外環境。缺點：計算復雜度高，對紋理缺乏的表面（如白墻）效果不佳。

4.主動三角測量法（Active Triangulation）這種方法通過向場景發射激光或紅外光束，并通過相機捕捉反射光的偏移量來計算深度。它結合了結構光和雙目視覺的優點。優點：精度高，適用于近距離測量。缺點：測量范圍有限，對環境光敏感。

三、深度相機的應用領域

機器人導航與避障 深度相機可以幫助機器人實時感知周圍環境的三維結構，從而實現自主導航、避障和路徑規劃。
增強現實（AR）與虛擬現實（VR）深度信息可以用于實時構建虛擬場景與現實環境的融合，為用戶提供沉浸式的交互體驗。
手勢識別與人機交互 深度相機可以捕捉手部和身體的三維動作，用于手勢識別、體感游戲和自然人機交互。
工業自動化與質量檢測 深度相機可以用于檢測物體的尺寸、形狀和表面缺陷，提高工業生產的自動化和質量控制水平。
自動駕駛 深度相機可以與激光雷達和攝像頭結合，為自動駕駛系統提供更全面的環境感知能力。
醫療與康復 深度相機可以用于人體運動分析、康復訓練和手術導航等領域。