计算机视觉中的视差效应是指当从不同视点观察时，对象的位置相对于其背景的明显偏移。这种现象通常用于估计3D视觉系统中的深度或距离。通过从两个或更多个视点 (例如，立体相机) 捕获场景的图像，可以计算图像中的对应点之间的视差。该视差与对象距相机的距离成反比。视差效应广泛应用于诸如立体视觉、增强现实和SLAM (同时定位和地图构建) 的技术中。它使系统能够重建3D环境，执行对象跟踪，并增强自动驾驶汽车和机器人等应用中的空间感知。
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如何使用Python进行图像分割？
80% 准确性在机器学习中是否被认为是好的，取决于问题的背景和基线性能。在一些领域中，例如医疗保健或自动驾驶，即使很小的错误也可能具有严重的后果，因此可能需要更高的准确性 (例如，95% +)。另一方面，对于产品推荐等不太重要的任务，80%