Vision Banana 不支持手机拍照实时测距，其深度输出为需解码的可视化图像，非传统深度图，且依赖专业相机数据与零样本提示，未嵌入相机参数，无法用于精准几何测距。
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Vision Banana 目前不支持直接用手机拍照做实时深度估计或测距，它不是为移动端轻量部署设计的模型，也未开放面向消费级摄像头的端到端测距接口。
Vision Banana 的深度估计能力本质是“生成式理解”
它不输出传统意义上的深度图（如 16-bit 单通道浮点矩阵），而是通过指令引导生成一张编码深度信息的可视化图像——比如用灰度值映射距离、用色阶表示相对深度、或在原图上叠加伪彩色深度掩码。这种输出需后处理解码，且依赖高质量输入（如高分辨率、合理光照、无运动模糊的RGB图像）。
- 论文中所有深度相关评测均在标准视觉基准（如 NYUv2、KITTI）上进行，使用校准过的专业相机数据，非手机直拍
- 其超越 DepthAnything3 的表现，是在零样本迁移（zero-shot transfer）设定下达成的，即未针对深度任务微调，仅靠提示词触发
- 模型本身未嵌入相机内参（焦距、畸变、安装高度等），因此无法像 Mobileye 那样基于几何约束反推绝对距离
手机拍照测距误差大的根本原因
即便把 Vision Banana 的输出强行用于测距，误差会远超传统单目方法（如 Mobileye 公式 Z = fH / y），因为：
Google Veo 3.1
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Veo 3.1增强了音频生成能力、提示词理解能力和角色一致性控制。支持多参考图生成、场景扩展（Scene Extension）、更长视频制作以及更精准的镜头控制，同时提升了画面真实感和叙事能力。是当前 Google 主推的旗舰视频生成模型。
- 手机镜头畸变严重：广角主摄普遍存在桶形畸变，导致图像底部车辆投影失真，y 坐标不准 → 几何公式失效
- 未知内参与外参：用户无法获取准确焦距 f、传感器尺寸、摄像头离地高度 H、俯仰角 pitch —— 这些是所有几何测距法的前提
- 缺乏路面假设支撑：Vision Banana 不建模道路平面，也不假设车轮接触地面；而实测中 90% 的误差来自对“障碍物底部是否贴地”的误判
- 光照与纹理干扰大：手机在逆光、雨雾、夜间拍摄时信噪比低，Vision Banana 生成的深度编码图像会出现大面积平滑或错位色块，无法稳定解码
若想用手机做粗略测距，更现实的路径
不要依赖 Vision Banana 当前形态，可考虑以下组合方案：
- 用手机拍摄视频，提取稳定帧后送入 DepthAnything v2（已适配移动端ONNX，支持iPhone/安卓推理）获取深度图，再结合 OpenCV 估算 ROI 区域平均深度
- 启用手机自带的 LiDAR（如 iPhone 12 Pro 及以上）或双摄视差，直接获取毫米级精度深度，无需 AI 模型
- 对准同一场景，用不同焦距（如 1x/2x）连拍两张，利用视差变化估距 —— 此法不依赖训练模型，纯几何，误差约 ±8%
Vision Banana 的突破在于统一表征和任务泛化能力，不是工程化的测距工具。把它当“视觉理解引擎”用，而不是“手机测距App”来期待。
