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You can then use the information provided by a depth map to make virtual objects accurately appear in front of or behind real world objects, enabling immersive and realistic user experiences.

For example, the following images show a virtual Android figure in a real space containing a trunk beside a door.

In the first image, the virtual Android unrealistically overlaps with the edge of the trunk. In the second image, the Android is properly occluded, appearing much more realistic in its surroundings.

This algorithm takes multiple device images from different angles and compares them to estimate the distance to every pixel as a user moves their phone.

If the device has an active depth sensor, such as a time-of-flight sensor or ToF sensor , that data is automatically included in the processed depth.

This enhances the existing depth map and enables depth even when the camera is not moving. It also provides better depth on surfaces with few or no features, such as white walls, or in dynamic scenes with moving people or objects.

The following images show a camera image of a hallway with a bicycle on the wall, and a visualization of the depth map that is created from the camera images.

Each depth map is represented as an Image. Each pixel in the depth map is represented by an unsigned bit integer. The least significant 13 bits contain the distance in millimeters to the estimated surface from the camera's image plane, along the camera's optical axis.

The Depth API uses motion tracking , and the active depth sensor if present. The depth-from-motion algorithm effectively treats pairs of camera images as two observations of an assumed static scene.

If parts of the environment move — for example, if a person moves in front of the camera — the static components of the scene will have an accurate estimation of depth, but the parts that have moved will not.

For depth to work well on devices without an active depth sensor, the user will need to move their device at least a few centimeters.

Depth is provided for scenes between 0 and 8 meters. Optimal depth accuracy is achieved between 0. The Men's metres at the Summer Olympics in Seoul, South Korea had an entry list of 56 competitors, with three qualifying heats 56 and two semifinals 30 before the final 15 took place on Saturday October 1, The race started off tactically, with Stefano Mei taking the point for a slow first lap, then Evgeni Ignatov accelerating for a faster second lap.

The field scrambled and strung out in chase but soon he had a metre gap. Another 61 second lap and he had 30 metres. Ngugi slowed to a more rational pace, but still have a metre breakaway on the peloton, led by John Doherty.

With five and a half laps to go, Domingos Castro went around Doherty to lead the effort to bridge the gap. Castro's move strung out the pack, as Castro separated himself from the other chasers and closed down on Ngugi's gap.

Castro eventually had a larger gap on the pack than Ngugi had on him, at the bell six seconds on the leader of the pack who was now Dieter Baumann.

Ngugi began to widen his gap on Castro and trotted home to the win unchallenged. Behind Castro, Baumann and Hansjörg Kunze were sprinting in a battle for bronze.

Five metres before the finish, Kunze also sprinted past Castro, both West and East respectively German runners running about a second last lap.

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