> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/ai-blocks/depth-estimation-depthany-v2.md).

# Depth Estimation (DepthAny. V2)

Esta función estima la profundidad por píxel (distancia) a partir de una sola imagen RGB/BGR. Genera una visualización de profundidad coloreada y un mapa de profundidad en escala de grises que puedes ver, registrar o enviar a otros bloques de procesamiento.

## 📥 Entradas

`Image`\
Imagen RGB/BGR utilizada como entrada para la estimación de profundidad.

## 📤 Salidas

`Depth Vis`\
Visualización coloreada de la profundidad estimada (fácil de inspeccionar).

`Depth Map`\
Mapa de profundidad en escala de grises normalizado a 0–255 (útil para análisis y para alimentar otros bloques).

## 🕹️ Controles

`Model Size`\
Elige el equilibrio entre precisión y velocidad del modelo. Las opciones típicas incluyen Small, Base y Large.

`Max Size`\
Deslizador para limitar la dimensión máxima de la imagen utilizada durante el procesamiento. Valores más grandes aportan más detalle pero requieren más tiempo de cálculo.

## 🎨 Características

* Produce tanto una visualización de profundidad (coloreada) como una imagen cruda en escala de grises para un uso flexible.
* El control de selección de modelo permite intercambiar velocidad de inferencia por precisión.
* `Max Size` evita que imágenes muy grandes ralenticen el procesamiento; el bloque redimensiona automáticamente las entradas para una inferencia eficiente.
* Utiliza automáticamente los recursos de procesamiento disponibles para ofrecer el mejor rendimiento posible (comportamiento a nivel de UI).

## ⚙️ Mecanismo de ejecución

Cuando el bloque se ejecuta, toma la imagen de entrada actual, opcionalmente la redimensiona para respetar el ajuste `Max Size`, la procesa con el `Model Size` seleccionado y devuelve las dos salidas: una visualización en color y un mapa de profundidad normalizado en escala de grises. Modelos más grandes y valores mayores de `Max Size` incrementan el tiempo de procesamiento.

## 📝 Instrucciones de uso

1. Conecta un bloque que produzca imagen al input `Image`.
2. Selecciona un `Model Size` según la precisión y velocidad que necesites.
3. Ajusta `Max Size` para limitar el tiempo de procesamiento manteniendo suficiente detalle.
4. Usa `Depth Vis` para inspección rápida; usa `Depth Map` como entrada numérica para otros bloques de procesamiento.

## 💡 Tips y trucos

* Para imágenes muy grandes, usa `Image Resizer` antes de este bloque para reducir el tiempo de procesamiento conservando el área importante.
* Si la imagen de entrada tiene baja resolución, prueba ejecutar `Super Resolution` aguas arriba para mejorar el detalle antes de la estimación de profundidad.
* Para inspeccionar visualmente los resultados en tu flujo, conecta `Depth Vis` al bloque `Show Image`.
* Guarda resultados automáticamente enviando `Depth Vis` o `Depth Map` a `Image Logger` o `Image Write`.
* Al experimentar, comienza con `Model Size` en Small para obtener retroalimentación rápida y luego cambia a Base o Large cuando los ajustes estén más estables.

(Consejo: bloques complementarios recomendados — `Image Resizer`, `Super Resolution`, `Show Image`, `Image Logger`, `Image Write`)

## 🛠️ Solución de problemas

* Si el procesamiento es demasiado lento: reduce `Model Size` o baja `Max Size`.
* Si los resultados se ven toscos: aumenta `Max Size` o prueba un `Model Size` más grande (si los recursos lo permiten).
* Si no aparece salida o el bloque se queda bloqueado: asegúrate de que el bloque de imagen aguas arriba esté suministrando cuadros válidos.
* Si necesitas mantener resultados recientes para revisión, enruta las salidas a `Image Logger` o `Show Image` para confirmar expectativas.