本文介绍了结合SAM分割模型与DPT深度估计的技术方案，实现3D物体感知。SAM提供高质量实时图像分割，DPT从单张图片估计相对深度，两者结合可同时获取物体轮廓和距离信息。文章详细说明了技术原理：SAM通过编码器-解码器架构实现交互式分割，DPT利用上下文线索推测深度。代码实现展示了完整的处理流程，包括深度图生成和SAM分割可视化。关键创新点在于将分割与深度信息融合，使机器人能同时识别物体及其空间

本文介绍了结合SAM分割模型与DPT深度估计的技术方案，实现3D物体感知。SAM提供高质量实时图像分割，DPT从单张图片估计相对深度，两者结合可同时获取物体轮廓和距离信息。文章详细说明了技术原理：SAM通过编码器-解码器架构实现交互式分割，DPT利用上下文线索推测深度。代码实现展示了完整的处理流程，包括深度图生成和SAM分割可视化。关键创新点在于将分割与深度信息融合，使机器人能同时识别物体及其空间

本文介绍了结合SAM分割模型与DPT深度估计的技术方案，实现3D物体感知。SAM提供高质量实时图像分割，DPT从单张图片估计相对深度，两者结合可同时获取物体轮廓和距离信息。文章详细说明了技术原理：SAM通过编码器-解码器架构实现交互式分割，DPT利用上下文线索推测深度。代码实现展示了完整的处理流程，包括深度图生成和SAM分割可视化。关键创新点在于将分割与深度信息融合，使机器人能同时识别物体及其空间

本文介绍了SAM分割模型与DPT深度估计模型的组合应用。SAM提供高质量的实时图像分割能力，而DPT则从单张图片中估计相对深度信息。两者的结合使系统不仅能识别物体轮廓，还能感知物体距离，实现更完整的3D场景理解。文章详细说明了技术原理：SAM通过编码器-解码器架构实现交互式分割，DPT则利用Transformer结构从透视和遮挡等视觉线索推断深度。代码实现部分展示了如何构建一个交互系统，用户点击图

本文介绍了SAM分割模型与DPT深度估计模型的组合应用。SAM提供高质量的实时图像分割能力，而DPT则从单张图片中估计相对深度信息。两者的结合使系统不仅能识别物体轮廓，还能感知物体距离，实现更完整的3D场景理解。文章详细说明了技术原理：SAM通过编码器-解码器架构实现交互式分割，DPT则利用Transformer结构从透视和遮挡等视觉线索推断深度。代码实现部分展示了如何构建一个交互系统，用户点击图