FR 3110997 A1 20211203 FR 2005632 A 20200528 Procédé d’estimation d’une distance D entre un appareil de prise de vue, comprenant un capteur et fournissant au moins une image 2D dans laquelle est représenté un sujet représenté. Le procédé comprend un calcul (80) selon l’équation suivante : D = l * (w m * f w ) / (w p * s w ), avec : l une longueur focale de l’appareil de prise de vue ; w m une dimension linéaire réelle du sujet, ayant un type de dimension linéaire ; s w une dimension linéaire réelle du capteur, selon le type de dimension linéaire ; w p une dimension linéaire apparente, en pixel, du sujet dans la au moins une image, selon le type de dimension linéaire ; et f w une dimension linéaire apparente, en pixel, de la au moins une image, selon le type donné de dimension linéaire. L’estimation (20) du paramètre w p comprend : a) application d’au moins un filtre d’extraction de contours ; b) division en une pluralité de bandes ; c) calcul d’une intensité pour chacune des bandes ; d) sélection de deux bandes ; et e) calcul d’une distance d en pixel entre les deux bandes sélectionnées, constituant une première estimation du paramètre w p . Figure d’abrégé : figure 1 Procédé d’estimation d’une distance entre un appareil de prise de vue et un sujet représenté dans au moins une image 2D fournie par cet appareil. 1. DOMAINE TECHNIQUE Le domaine de l’invention est celui du calcul de distance. Plus précisément, l’invention concerne un procédé d’estimation, par une machine de calcul, d’une distance entre un appareil de prise de vue, comprenant un capteur et fournissant une ou plusieurs image(s) 2D, et un sujet représenté dans cette ou ces image(s) 2D. Les images 2D considérées sont des images numériques comprenant des pixels. Par appareil de prise de vue, on entend notamment, mais non exclusivement, un appareil photographique (fournissant des images 2D) ou une caméra vidéo (fournissant une vidéo comprenant une séquence d’images 2D). Par sujet, on entend notamment, mais non exclusivement, un visage ou un objet. La mesure d’une telle distance (entre l’appareil de prise de vue et le sujet) n’est pas une problématique nouvelle et est impliquée dans un grand nombre de domaines techniques. On peut par exemple évoquer l’intérêt de la mesure de distance entre un conducteur et son volant, afin d’adapter le moment du déploiement de l’airbag en cas d’accident. 2. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE La distance D entre un appareil de prise de vue et un sujet peut être estimée facilement et avec une bonne précision en utilisant l’équation (formule géométrique) suivante : D = l * (w m * f w ) / (w p * s w ), avec : l une longueur focale de l’appareil de prise de vue ; w m une dimension linéaire réelle du sujet, ayant un type de dimension linéaire (typiquement, largeur ou longueur) ; s w une dimension linéaire réelle du capteur, selon le type de dimension linéaire ; w p une dimension linéaire apparente, en pixel, du sujet dans l’image, selon le type de dimension linéaire ; et f w une dimension linéaire apparente, en pixel, de l’image, selon le type donné de dimension linéaire. Dans une première implémentation particulière : w m est la largeur réelle en mètre du sujet, s w est la largeur réelle en mètre du capteur, w p est la largeur apparente en pixel du sujet dans l’image et f w est la largeur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution horizontale en pixel de la caméra). Dans une deuxième implémentation particulière : w m est la hauteur réelle en mètre du sujet, s w est la hauteur réelle en mètre du capteur, w p est la hauteur apparente en pixel du sujet dans l’image et f w est la hauteur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution verticale en pixel de la caméra). Les paramètres l, s w et f w sont des paramètres intrinsèques de l’appareil de prise de vue. On considère dans la suite de la description qu’ils sont connus. Le paramètre w m est un paramètre du sujet qui est également considéré comme connu dans la suite de la description. L’utilisation de l’équation précitée nécessite également la connaissance du paramètre w p , c'est-à-dire la taille du sujet dans au moins une dimension (largeur ou hauteur) en pixels sur l’image fournie par l’appareil de prise de vue. Une solution connue (état de l’art actuel) pour l’estimation du paramètre w p , c'est-à-dire pour la mesure de dimension d’un sujet (visage ou objet) sur une image, passe par l’utilisation d’un réseau de neurones. A l’issue de la détection du sujet, une « régression de boîte » va ajuster les bords d’un rectangle imaginaire afin qu’ils soient au plus proche du sujet. Les valeurs des dimensions de ce rectangle imaginaire donnent alors une mesure des dimensions du sujet, exprimée en pixel. Un inconvénient de la solution connue est que l’utilisation d’un réseau de neurones nécessite un apprentissage préalable de celui-ci avec une base de données suffisamment remplie comportant différentes images du même type de sujet et des rectangles précisément ajustés. Un autre inconvénient de la solution connue est qu’un réseau de neurones nécessite des ressources importantes pour produire des résultats dans un temps contenu. Elle est donc difficilement intégrable dans un système embarqué, ce qui réduit son champ d’applications possibles. 3. OBJECTIFS L’invention, dans au moins un mode de réalisation, a notamment pour objectif de pallier ces différents inconvénients de l’état de la technique. Plus précisément, dans au moins un mode de réalisation de l’invention, un objectif est de fournir une solution de mesure d’une distance entre un appareil de prise de vue et un sujet, qui ne nécessite pas d’apprentissage préalable. Un autre objectif d’au moins un mode de réalisation de l’invention est de fournir une telle solution qui utilise peu de ressources et soit facilement intégrable dans un système embarqué. Un autre objectif d’au moins un mode de réalisation de l’invention est de fournir une telle solution qui soit simple à mettre en œuvre et peu coûteuse. 4. RÉSUMÉ Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, il est proposé un procédé d’estimation, par une machine de calcul, d’une distance D entre un appareil de prise de vue, comprenant un capteur et fournissant au moins une image 2D, et un sujet représenté dans ladite au moins une image 2D, ledit procédé comprenant un calcul selon l’équation suivante : D = l * (w m * f w ) / (w p * s w ), avec : l une longueur focale de l’appareil de prise de vue ; w m une dimension linéaire réelle du sujet, ayant un type de dimension linéaire ; s w une dimension linéaire réelle du capteur, selon le type de dimension linéaire ; w p une dimension linéaire apparente, en pixel, du sujet dans ladite au moins une image, selon le type de dimension linéaire ; et f w une dimension linéaire apparente, en pixel, de ladite au moins une image, selon le type donné de dimension linéaire. Le procédé comprend une estimation du paramètre w p comprenant : a) application à ladite au moins une image d’au moins un filtre d’extraction de contours, pour obtenir au moins une image traitée ; b) division de ladite au moins une image traitée en une pluralité de bandes de même largeur et orientées perpendiculairement à un axe selon lequel est mesuré le type de dimension linéaire, la pluralité de bandes comprenant une bande centrale et des premier et deuxième lots de bandes situés respectivement d’un premier et d’un deuxième côté de la bande centrale ; c) calcul d’une intensité pour chacune des bandes ; d) sélection, parmi chacun des premier et deuxième lots de bandes, d’une bande dont l’intensité est la plus élevée ; et e) calcul d’une distance d en pixel entre les deux bandes sélectionnées, constituant une première estimation du paramètre w p . Ainsi, la solution proposée propose une approche tout à fait nouvelle et inventive pour estimer le paramètre w p (dimension linéaire apparente du sujet en pixel), consistant à appliquer à l’image au moins un filtre d’extraction de contours, à diviser l’image résultante en une pluralité de bandes, à sélectionner deux de ces bandes et à calculer une distance d en pixel entre ces deux bandes sélectionnées (constituant une première estimation du paramètre w p ). La solution proposée ne nécessite donc pas l’utilisation d’un réseau de neurones, ni a fortiori d’apprentissage préalable. En outre, elle utilise peu de ressources et est donc facilement intégrable dans un système embarqué. En résumé, elle est simple à mettre en œuvre et peu coûteuse. Dans une première implémentation particulière, le type de dimension linéaire est une largeur et en ce que les bandes sont verticales. En d’autres termes, dans cette première implémentation particulière : w m est la largeur réelle en mètre du sujet, s w est la largeur réelle en mètre du capteur, w p est la largeur apparente en pixel du sujet dans l’image et f w est la largeur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution horizontale en pixel de la caméra). Dans une deuxième implémentation particulière, le type de dimension linéaire est une hauteur et en ce que les bandes sont horizontales. En d’autres termes, dans cette deuxième implémentation particulière : w m est la hauteur réelle en mètre du sujet, s w est la hauteur réelle en mètre du capteur, w p est la hauteur apparente en pixel du sujet dans l’image et f w est la hauteur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution verticale en pixel de la caméra). Selon une caractéristique particulière, chacune des bandes est composée d’une pluralité de lignes de pixels s’étendant parallèlement audit axe, et en ce que l’étape c) de calcul d’une intensité pour chacune des bandes comprend : pour chaque ligne de chaque bande, calcul d’une somme des valeurs des pixels de ladite ligne et conservation de la somme seulement si elle est supérieure ou égale à un seuil prédéterminé ; et calcul de l’intensité de chacune des bandes en additionnant les sommes conservées des lignes de ladite bande. Ainsi, on effectue une accumulation et un seuillage par bandes. Ceci permet d’appliquer une certaine tolérance à l’inclinaison du sujet (visage par exemple). Cette tolérance est paramétrable via la largeur des bandes. Plus celles-ci sont larges et plus l’algorithme est tolérant. A l’inverse, plus les bandes sont fines et plus l’algorithme est précis. Il y a donc un compromis à faire lors de la sélection de la largeur de bande. Selon une caractéristique particulière, l’appareil de prise de vue fournit une séquence d’images 2D successives. Pour chacune des images 2D, le procédé comprend une itération courante des étapes a) à e) et de l’étape f) suivante, exécutée après l’étape e) : calcul d’une distance d moyenne résultant d’une moyenne des distances d calculées dans l’itération courante et dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape e). La distance d moyenne calculée dans l’itération courante de l’étape f) constitue une deuxième estimation du paramètre w p . Ainsi, le moyennage des distances d calculées agit comme un filtre passe-bas qui lisse la sortie pour ne pas prendre en compte d’éventuelles valeurs aberrantes dues au bruit. Ce moyennage contribue à éliminer le bruit engendré par l’arrière-plan de l’image et les éléments du sujet (dans le cas d’un visage : yeux, nez, bouche, etc.). Selon une caractéristique particulière, l’appareil de prise de vue fournit une séquence d’images 2D successives. Pour chacune des images 2D, le procédé comprend une itération courante des étapes a) à e) ou f) et de l’étape a’) suivante, exécutée entre les étapes a) et b) : calcul d’une image filtrée en multipliant l’image traitée, résultant de l’exécution de l’étape a), par un masque de probabilités. L’étape b) est effectuée avec l’image filtrée résultant de l’exécution de l’étape a’). Ainsi, l’application d’un masque de probabilités contribue également à éliminer le bruit engendré par l’arrière-plan de l’image et les éléments du sujet. Selon une caractéristique particulière, le masque de probabilités est une matrice de même taille que l’image traitée, chaque ligne du masque de probabilités, si les bandes sont verticales, ou chaque colonne du masque de probabilités, si les bandes sont horizontales, contenant des coefficients dont les valeurs sont données, hormis pour la première itération de l’étape a’), par une fonction de probabilité de type double gaussienne, présentant deux pics centrés : sur les positions des deux bandes sélectionnées dans l’itération précédente de l’étape d) ; ou sur des positions moyennes calculées à partir des positions des deux bandes sélectionnées dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape d). De cette façon, le masque de probabilités est adaptatif et permet d’améliorer la qualité de l’estimation de la distance D entre l’appareil de prise de vue et le sujet. Selon une caractéristique particulière, un masque de probabilités par défaut est utilisé pour la première itération de l’étape a’). De cette façon, on évite une mauvaise initialisation et on réduit le nombre d’itérations nécessaire pour obtenir une bonne estimation de la distance D entre l’appareil de prise de vue et le sujet. Dans une application particulière, le sujet est un visage ou un objet. D’autres sujets, correspondant à d’autres applications de la solution proposée, sont envisageables sans sortir du cadre de la présente invention. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme qui, quand elles sont exécutées par une machine de calcul, provoquent la réalisation par la machine de calcul du procédé précité (dans l’un quelconque de ses différents modes de réalisation). Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire, stockant le produit programme d’ordinateur précité. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé une machine de calcul configurée pour réaliser le procédé précité (dans l’un quelconque de ses différents modes de réalisation). 5. LISTE DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple indicatif et non limitatif, et des dessins annexés, dans lesquels : présente un organigramme simplifié du procédé selon l’invention ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 20 de la figure 1 ; illustre la génération du masque de probabilités, effectuée dans l’étape 22 de la figure 2 ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 21 de la figure 2 ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 22 de la figure 2 ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 23 de la figure 2 ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 24 de la figure 2 ; illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 80 de la figure 1 ; et présente la structure d'une machine de calcul, selon un mode de réalisation particulier, configurée pour réaliser le procédé de l'invention. 6. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence numérique. On présente maintenant, en relation avec l’organigramme de la figure 1 , le procédé selon l’invention d’estimation, par une machine de calcul, d’une distance D entre un appareil de prise de vue, comprenant un capteur et fournissant au moins une image 2D, et un sujet représenté dans la au moins une image 2D. Le procédé (bloc référencé 1 et avec l’acronyme MDR pour « Mesure de Distance Rapide ») comprend : une étape 20 d’estimation du paramètre w p , en fonction de la au moins une image 2D ; et une étape 80 de calcul de la distance D en fonction du paramètre w p (estimé à l’étape 20) et des paramètres (supposés connus) l, w m , f w et s w , selon l’équation (illustrée sur la figure 8 ) : D = l * (w m * f w ) / (w p * s w ), d’où l’acronyme de l’étape 80 sur les figures 1 et 8 : EDFG pour « Estimation de Distance par Formule Géométrique ». Comme déjà expliqué plus haut (en relation avec l’art antérieur), les paramètres de l’équation précitée sont définis, de manière générique, comme suit : l une longueur focale de l’appareil de prise de vue ; w m une dimension linéaire réelle du sujet, ayant un type de dimension linéaire (typiquement, largeur ou longueur) ; s w une dimension linéaire réelle du capteur, selon le type de dimension linéaire ; w p une dimension linéaire apparente, en pixel, du sujet dans l’image, selon le type de dimension linéaire ; et f w une dimension linéaire apparente, en pixel, de l’image, selon le type donné de dimension linéaire. Dans la suite de la description, on se place dans la première implémentation particulière (également déjà expliquée plus haut) et on considère que : w m est la largeur réelle en mètre du sujet, s w est la largeur réelle en mètre du capteur, w p est la largeur apparente en pixel du sujet dans l’image (d’où l’acronyme de l’étape 20 sur les figures 1 et 2 : AMLI pour « Algorithme de Mesure de Largeur Imaginaire ») et f w est la largeur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution horizontale en pixel de la caméra). Les paramètres l, s w et f w sont des paramètres intrinsèques de l’appareil de prise de vue et on considère dans la suite de la description qu’ils sont connus. Le paramètre w m est un paramètre du sujet qui est également considéré comme connu dans la suite de la description. Dans la suite de la description, on considère également, à titre d’exemple illustratif, que le sujet est un visage. En d’autres termes, on considère que le paramètre w p est la largeur apparente (en pixel) du visage dans l’image. Dans ce cas, pour le paramètre w m , on peut prendre une valeur moyenne de largeur de visage absolue en mètres d’un visage humain. Sur la page Wikipédia dédiée aux proportions moyenne d’un visage humain (https://en.wikipedia.org/wiki/Human_head), la distance moyenne d’un bord à l’autre d’un visage entre les hommes et les femmes est de 13,9 cm. On rappelle que la présente invention n’est pas limitée à cette première implémentation et s’applique également (notamment mais non exclusivement) dans la deuxième implémentation particulière (aussi déjà expliquée plus haut) dans laquelle : w m est la hauteur réelle en mètre du sujet, s w est la hauteur réelle en mètre du capteur, w p est la hauteur apparente en pixel du sujet dans l’image et f w est la hauteur apparente en pixel de l’image (aussi appelée résolution verticale en pixel de la caméra). La présente invention n’est pas non plus limitée au cas où le sujet est un visage. Dans des variantes, le sujet est par exemple un objet. La figure 2 illustre un mode de réalisation particulier de l’étape 20 de la figure 1. Dans ce mode de réalisation particulier de l’étape 20, le paramètre w p (largeur apparente en pixel du visage dans l’image) est estimé en fonction d’une séquence d’images 2D successives (séquence référencée 10). Il s’agit par exemple d’une vidéo fournie par une caméra vidéo. L’étape 20 comprend elle-même, pour une image donnée (appelée ci-après « image courante »), une itération (appelée ci-après « itération courante ») des étapes suivantes : une étape 21 d’extraction de contours, par application à l’image courante d’au moins un filtre d’extraction de contours, pour obtenir une image traitée ; une étape 22 de calcul d’un masque de probabilités et d’application de celui-ci (par multiplication) à l’image traitée (résultant de l’exécution de l’étape 21), pour obtenir une image filtrée ; une étape 23 d’application à l’image filtrée (résultant de l’exécution de l’étape 22) d’un « algorithme des bandes », permettant de calculer une distance d en pixel entre deux bandes sélectionnées (voir description détaillée ci-après), cette distance d constituant une première estimation du paramètre w p ; et une étape 24 de calcul d’une distance d moyenne résultant d’une moyenne des distances d (c'est-à-dire des premières estimations du paramètre w p ) calculées d’une part dans l’itération courante de l’étape 23 et d’autre part dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape 23 ; la distance d moyenne calculée dans l’itération courante de l’étape 24 constitue une deuxième estimation du paramètre w p , qui est fournie en entrée de l’étape 80 de calcul de la distance D. Comme illustré sur la figure 4 , dans un mode de réalisation particulier l’étape 21 d’extraction de contours consiste à appliquer un ou plusieurs filtres d’extraction de contours (extraction de contours verticaux ou horizontaux, selon que le paramètre w p est la largeur ou la hauteur apparente en pixel du sujet dans l’image) - par exemple un ou plusieurs filtres de Sobel - sur une image source 41 (l’image résultante est référencée 42), puis à appliquer un seuillage binaire pour binariser l’image et ne conserver que les contours les plus saillants (en appliquant une valeur absolue à la sortie, on peut extraire les fronts montants et les fronts descendants des contours verticaux d’un objet). L’image traitée obtenue à l’issue de l’étape 21 est référencée 43. Comme illustré sur la figure 5 , dans un mode de réalisation particulier, l’étape 22 comprend une pondération des contours contenus dans l’image traitée 43 (résultant de l’étape 21) avec un masque de probabilités 50 (obtenu comme détaillé ci-après), afin de filtrer les contours non désirés et conserver les bords du visage. L’image filtrée obtenue à l’issue de l’étape 22 est référencée 51. Dans une implémentation particulière, le masque de probabilités 50 est une matrice de même taille que l’image traitée 43. Chaque ligne du masque de probabilités contient des coefficients dont les valeurs sont données, hormis pour la première itération de l’étape 22 (dans laquelle un masque de probabilités par défaut est utilisé), par une fonction de probabilité de type double gaussienne (référencée 52 sur la figure 5), présentant deux pics centrés sur des positions moyennes calculées à partir des positions des deux bandes sélectionnées dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape 23. La figure 3 schématise les deux premières itérations du procédé 20 de la figure 2 : la première itération est effectuée avec en entrée la première image de la séquence (référencée « Image 0 ») et la deuxième itération est effectuée avec en entrée la deuxième image de la séquence (référencée « Image 1 »). On voit que lors de la première itération, l’étape 24 fournit une estimation du paramètre w p ainsi que des informations 30 qui sont utilisées en entrée de l’étape 22 lors de la deuxième itération. Les informations 30 sont utilisées pour calculer (à l’étape 22 lors de la deuxième itération) le masque de probabilités qui est appliqué à la deuxième image (« Image 1 ») après qu’elle a été traitée à l’étape 21 (de la deuxième itération). Dans une implémentation particulière, les informations 30 comprennent : une première information sur le positionnement relatif (c'est-à-dire la distance entre eux) des deux pics de la fonction de probabilité de type double gaussienne : cette première information est l’estimation du paramètre w p (distance d moyenne) ; et une deuxième information sur le positionnement absolu des deux pics sur chaque ligne du masque de probabilités : cette deuxième information correspond aux positions des deux bandes sélectionnées à l’étape 23 et elle est par exemple fournie sous la forme de la position P du centre des deux bandes sélectionnées à l’étape 23 (pour définir la position du centre de symétrie de la fonction de masquage, c'est-à-dire la position du point de symétrie entre les deux pics). Dans une variante, on suppose que le sujet (visage) est sensiblement centré sur la largeur de l’image source 41 (avec un bord du visage à la droite de l’image et l’autre bord à la gauche de l’image). Dans cette variante, une seule information 30 est transmise, à savoir la première information précitée (c'est-à-dire l’estimation du paramètre w p ). En effet, il découle de l’hypothèse précitée que la position P du centre des deux bandes sélectionnées à l’étape 23 est sensiblement située au milieu de la largeur de l’image ; donc la deuxième information n’est pas nécessaire. Comme illustré sur la figure 6 , dans un mode de réalisation particulier, l’étape 23 consiste à appliquer un « algorithme des bandes » à l’image filtrée 51 obtenue à l’issue de l’étape 22. Cet « algorithme des bandes » comprend par exemple lui-même les sous étapes suivantes : division de l’image filtrée 51 en une pluralité de bandes verticales (dans le présent exemple où le paramètre w p est la largeur apparente en pixel du sujet dans l’image ; ou bien de bandes horizontales dans la variante où le paramètre w p est la largeur apparente en pixel du sujet dans l’image) de même largeur, comprenant une bande centrale et des premier et deuxième lots de bandes situés respectivement d’un premier et d’un deuxième côté de la bande centrale (sur la figure 6, l’élément référencé 63 permet de visualiser les bandes, avec la bande centrale 630 et les premier et deuxième lots de bandes référencés 631 et 632 respectivement) ; calcul d’une intensité pour chacune des bandes, par accumulation par bandes et seuillage : chacune des bandes est composée d’une pluralité de lignes de pixels (s’étendant horizontalement, c'est-à-dire perpendiculairement à l’axe des bandes et parallèlement à l’axe selon lequel on mesure la largeur du visage), et le calcul d’une intensité pour chacune des bandes comprend : pour chaque ligne de chaque bande, calcul d’une somme des valeurs des pixels de la ligne et conservation de la somme seulement si elle est supérieure ou égale à un seuil prédéterminé (l’image ainsi obtenue est référencée 61 sur la figure 6) ; et calcul de l’intensité de chacune des bandes en additionnant les sommes conservées des lignes de la bande ; sélection, parmi chacun des premier et deuxième lots de bandes, d’une bande dont l’intensité est la plus élevée ; ainsi, dans l’exemple illustré à droite de la figure 6, les deux bandes sélectionnées (dans l’image 61 précitée) sont référencées 62a et 62b ; et calcul d’une distance d en pixel (référencée 63) entre les deux bandes sélectionnées (62a, 62b), cette distance d constituant la première estimation du paramètre w p . Comme illustré sur la figure 7 , dans un mode de réalisation particulier, l’étape 24 comprend : l’ajout de la distance d (aussi référencée 63 et calculée à l’étape 23) dans une première mémoire tampon 70 qui est une pile de type FIFO de taille N, contenant les N distances d calculées lors des N itérations précédentes de l’étape 23 ; suivi d’un calcul (bloc référencé 71) de la moyenne des N distances d contenues dans la première mémoire tampon 70 ; et l’ajout de la position P du centre des deux bandes sélectionnées (cette position P est également calculée à l’étape 23) dans une deuxième mémoire tampon 70’ qui est une pile de type FIFO de taille N, contenant les N positions P calculées lors des N itérations précédentes de l’étape 23 ; suivi d’un calcul (bloc référencé 71’) de la moyenne des N positions P contenues dans la deuxième mémoire tampon 70’. Les opérations effectuées à l’étape 24 agissent comme un filtre passe-bas qui lissent les sorties (distance d et position P) pour ne pas prendre en compte d’éventuelles valeurs aberrantes dues au bruit. Si N est trop petit, le bruit ne sera pas lissé. A l’inverse, si N est trop grand, l’évolution temporelle de la largeur en sortie (paramètre w p ) sera affectée par une latence induite par le filtre. La distance d moyenne résultant de ce calcul de moyenne constitue la deuxième estimation du paramètre w p , et c’est le résultat de sortie de l’étape 24. La distance d moyenne 71 est donc fournie en entrée de l’étape 80 de calcul de la distance D, comme symbolisé par la flèche référencée 72. Elle est également fournie (comme symbolisé par la flèche référencée 73), avec la position P moyenne (comme symbolisé par la flèche référencée 73’), pour le calcul du masque de probabilités lors de l’itération suivante de l’étape 22 (pour l’image suivante de la séquence). La figure 9 présente un exemple de structure d'une machine de calcul 90 pour réaliser (exécuter) le procédé présenté ci-dessus en relation avec les figures 1 à 8. Cette structure comprend une mémoire vive 92 (par exemple une mémoire RAM), une mémoire morte 93 (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur) et une unité de traitement 91 (équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur 930 stocké dans la mémoire morte 93). A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur 930 sont par exemple chargées dans la mémoire vive 92 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 91. Le processeur reçoit en entrée la séquence d’images et les paramètres l, w m , f w et s w , et génère en sortie une estimation de la distance D. Cette figure 9 illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, d’implémenter une machine de calcul pour réaliser (exécuter) le procédé. En effet, la machine de calcul s’implémente indifféremment sous la forme d’une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sous la forme d’une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel). Dans le cas d’une implémentation sous la forme d’une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d’instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible (tel que par exemple une disquette, un CD-ROM ou un DVD-ROM) ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur. Procédé d’estimation, par une machine de calcul (90), d’une distance D entre un appareil de prise de vue, comprenant un capteur et fournissant au moins une image 2D, et un sujet représenté dans ladite au moins une image 2D, ledit procédé comprenant un calcul (80) selon l’équation suivante : D = l * (w m * f w ) / (w p * s w ), avec : l une longueur focale de l’appareil de prise de vue ; w m une dimension linéaire réelle du sujet, ayant un type de dimension linéaire ; s w une dimension linéaire réelle du capteur, selon le type de dimension linéaire ; w p une dimension linéaire apparente, en pixel, du sujet dans ladite au moins une image, selon le type de dimension linéaire ; et f w une dimension linéaire apparente, en pixel, de ladite au moins une image, selon le type donné de dimension linéaire ; caractérisé en ce qu ’il comprend une estimation (20) du paramètre w p comprenant : a) application (21) à ladite au moins une image d’au moins un filtre d’extraction de contours, pour obtenir au moins une image traitée ; b) division (23) de ladite au moins une image traitée en une pluralité de bandes de même largeur et orientées perpendiculairement à un axe selon lequel est mesuré le type de dimension linéaire, la pluralité de bandes comprenant une bande centrale et des premier et deuxième lots de bandes situés respectivement d’un premier et d’un deuxième côté de la bande centrale ; c) calcul (23) d’une intensité pour chacune des bandes ; d) sélection (23), parmi chacun des premier et deuxième lots de bandes, d’une bande dont l’intensité est la plus élevée ; et e) calcul (23) d’une distance d en pixel entre les deux bandes sélectionnées, constituant une première estimation du paramètre w p . Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le type de dimension linéaire est une largeur et en ce que les bandes sont verticales. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le type de dimension linéaire est une hauteur et en ce que les bandes sont horizontales. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que chacune des bandes est composée d’une pluralité de lignes de pixels s’étendant parallèlement audit axe, et en ce que l’étape c) de calcul d’une intensité pour chacune des bandes comprend : pour chaque ligne de chaque bande, calcul d’une somme des valeurs des pixels de ladite ligne et conservation de la somme seulement si elle est supérieure ou égale à un seuil prédéterminé ; et calcul de l’intensité de chacune des bandes en additionnant les sommes conservées des lignes de ladite bande. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l’appareil de prise de vue fournit une séquence d’images 2D successives, en ce que, pour chacune des images 2D, le procédé comprend une itération courante des étapes a) à e) et de l’étape f) suivante, exécutée après l’étape e) : calcul (24) d’une distance d moyenne résultant d’une moyenne des distances d calculées dans l’itération courante et dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape e), et en ce que la distance d moyenne calculée dans l’itération courante de l’étape f) constitue une deuxième estimation du paramètre w p . Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l’appareil de prise de vue fournit une séquence d’images 2D successives, en ce que, pour chacune des images 2D, le procédé comprend une itération courante des étapes a) à e) ou f) et de l’étape a’) suivante, exécutée entre les étapes a) et b) : calcul (22) d’une image filtrée en multipliant l’image traitée, résultant de l’exécution de l’étape a), par un masque de probabilités, et en ce que l’étape b) est effectuée avec l’image filtrée résultant de l’exécution de l’étape a’). Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le masque de probabilités est une matrice de même taille que l’image traitée, chaque ligne du masque de probabilités, si les bandes sont verticales, ou chaque colonne du masque de probabilités, si les bandes sont horizontales, contenant des coefficients dont les valeurs sont données, hormis pour la première itération de l’étape a’), par une fonction de probabilité de type double gaussienne, présentant deux pics centrés : sur les positions des deux bandes sélectionnées dans l’itération précédente de l’étape d) ; ou sur des positions moyennes calculées à partir des positions des deux bandes sélectionnées dans un nombre déterminé d’itérations précédentes de l’étape d). Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu’un masque de probabilités par défaut est utilisé pour la première itération de l’étape a’). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le sujet est un visage ou un objet. Produit programme d'ordinateur (930), comprenant des instructions de code de programme qui, quand elles sont exécutées par une machine de calcul (90), provoquent la réalisation par la machine de calcul du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire (93), stockant le produit programme d’ordinateur (930) selon la revendication 10. Machine de calcul (90) configurée pour réaliser le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.