python代码实现：根据一张图片获取深度图，并根据单目进行测距

获取深度图的方法：

首先，需要使用深度学习模型来预测图像的深度信息。可以使用现有的深度学习框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch，来训练一个深度学习模型。这个模型需要输入一张图片，输出对应的深度图。

以下是一个使用 PyTorch 实现的获取深度图的例子：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载深度学习模型
model = torch.load('depth_prediction_model.pth')

# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')

# 对图片进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
img_tensor = transform(img)
img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0)

# 预测深度图
with torch.no_grad():
    depth_map = model(img_tensor)

# 将深度图转换为 numpy 数组
depth_map = depth_map.squeeze().cpu().numpy()

# 显示深度图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(depth_map, cmap='gray')
plt.show()

上述代码中，我们首先加载了一个深度学习模型，然后使用 PyTorch 的 transforms 对图片进行预处理，最后将预处理后的图片输入到模型中进行预测。预测的结果是一个深度图，我们将其转换为 numpy 数组并显示出来。

根据单目进行测距的方法：

根据单目进行测距的方法主要有两种：三角化法和尺度恢复法。

三角化法基于两个相机的视差信息计算出物体的深度，需要知道两个相机的内参和外参。因为需要两个相机，所以这种方法比较复杂。

尺度恢复法则是根据物体的大小和相机的视角计算出物体的深度。这种方法只需要一个相机，但需要知道物体的大小。可以使用物体的实际大小或者通过其他途径获得物体大小的估计值。

以下是一个使用尺度恢复法进行测距的例子：

# 获得深度图中的某个像素的深度值
depth = depth_map[100, 100]

# 计算物体的实际大小
object_size = 0.2  # 假设物体的实际大小为 20 厘米

# 计算相机的视角
fov = 60  # 假设相机的视角为 60 度
img_width, img_height = img.size
focal_length = img_width / (2 * np.tan(np.deg2rad(fov) / 2))

# 计算距离
distance = object_size * focal_length / depth

print('距离为：', distance, '米')

上述代码中，我们首先获得深度图中某个像素的深度值，然后计算物体的实际大小。接下来，我们计算相机的视角，并根据相机的视角和图像宽度计算出相机的焦距。最后，我们使用尺度恢复法计算出距离。需要注意的是，这种方法只是一个估计值，因为物体的大小可能不是完全准确的。