深度传感器在机器视觉中扮演着至关重要的角色，它们能够提供场景中物体的距离信息，使得机器能够进行更精确的物体检测、跟踪和三维重建等任务。以下是深度传感器在机器视觉中的具体应用方式：
1. 提供距离信息：深度传感器能够测量物体与传感器之间的距离，这是机器视觉中物体检测、跟踪和识别的基础。通过获取物体的深度信息，机器可以更准确地理解物体的位置和形状，从而进行后续的处理和分析。
2. 三维重建：利用深度传感器获取的深度信息，可以进行三维重建。这是通过将多个深度图像帧组合在一起，构建出物体的三维模型。这种技术在机器人导航、自动驾驶汽车和虚拟现实等领域有广泛应用。
3. 与OpenCV等库结合使用：深度传感器可以与OpenCV等计算机视觉库结合使用，进行深度图像滤波、数据转换等功能。这使得开发者能够更灵活地处理深度传感器数据，实现各种高级应用，如目标识别和三维重建等。
4. 在不同距离范围的应用：深度传感器在不同距离范围有不同的应用。例如，立体视觉在10米以上的远程传感应用中表现极佳，而结构光技术则是1米以内短距离传感的首选方案。ToF系统则主要用于中程测距，如智能手机中的面部识别和拍照功能。
深度传感器在机器视觉中发挥着重要作用，它们通过提供距离信息和三维重建等功能，使得机器能够更好地理解和处理视觉信息。
