随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景 建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？ 深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。
普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体并记录下来，但是其所记录的数据不包含这些物体距离相机的距离。仅仅能通过图像的语义分析来判断哪些物体离我们比较远，哪些比较近，但是并没有确切的数据。而 深度相机则恰恰解决了该问题，通过深度相机获取到的数据，我们能准确知道图像中每个点离摄像头距离，这样加上该点在 2D 图像中的(x,y)坐标，就能获取图像中每 个点的三维空间坐标。通过三维坐标就能还原真实场景，实现场景建模等应用。
深度相机的方法分类如下表所示：
目前市面上常有的深度相机方案有以下三种。
(1)结构光(Structured-light)，代表公司有奥比中光，苹果(Prime Sense)，微软 Kinect-1，英特尔 RealSense, Mantis Vision 等。
(2)双目视觉(Stereo)，代表公司 Leap Motion， ZED， 大疆;
(3)光飞行时间法(TOF)，代表公司微软 Kinect-2，PMD，SoftKinect， 联想 Phab。
当然还有光场相机，有兴趣可以关注微信公众号文章
以下具体介绍几种这三种深度相机的原理：
结构光深度相机
结构光，英文叫做 Structur
来源：CSDN
作者：Being_young
链接：https://blog.csdn.net/u013019296/article/details/103637337