Release Intel® RealSense™ SDK 2.0 (v2.54.2) · IntelRealSense/librealsense · GitHub
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1)window的开始菜单,搜索环境变量,选择编辑系统环境变量

2)选择高级,选择环境变量

3)在系统变量里面,单击path,添加环境变量:C:\Program Files (x86)\Intel RealSense SDK 2.0\bin\x64

4)单击图标即可打开相机软件

5)打开软件后,通过图片操作可以打开相机


打开cmd命令提示符窗口,输入pip install opencv-python,即可实现openCV的自动安装。
命令行输入python回车
再输入import cv2,无报错,表明安装ok。
- #导入openCV库,实现相应的图片读写
- import cv2 #导入openCV库的代码
- #读取多通道
- color_2 = cv2.imread('2.jpg') #读取图片(316, 474, 3)
- print(color_2.shape) #输出通道
- #读取单通道
- gray_img = cv2.imread('2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
- print(gray_img.shape) # 输出
- #指定文件的质量
- cv2.imwrite('anglababy.jpg',color_2,(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,1))#数字越小越模糊
- #绘图,用这个color_2的通道绘图
- cv2.imshow('my_img_name_1', color_2)
- cv2.imshow('my_img_name_2', gray_img)
- cv2.waitKey(0) # 阻塞等键盘输入, 使图片展示而不被关闭
- cv2.destroyAllWindows()
简单使用例程:

基础使用可参考博文:
【基础知识】4、python-opencv 超详细介绍_opencv-python-CSDN博客
(此操作是已经完成VScode,python的安装后)
下载地址:https://pypi.org/project/pyrealsense2/#files
下载版本与python版本对应,在命令行输入python即可查看版本号


命令行输入:pip install D:\安装文件夹\pyrealsense2-2.55.1.6486-cp311-cp311-win_amd64.whl 即可实现pyrealsense文件本地安装。

安装完这个文件后,就可以利用VScode打开相机,相关代码为:
- import pyrealsense2 as rs
- import numpy as np
- import cv2
-
- if __name__ == "__main__":
- pipeline = rs.pipeline() #创建一个管道对象,这是进行所有后续RealSense操作的基础
- config = rs.config() #创建一个配置对象
- config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
- #初始化RealSenseSense摄像头,并配置为捕获640x480的深度和颜色图像;指定的深度数据格式,代表16位无符号整数;每秒30帧
- config.enable_stream(rs.stream.color,640, 480, rs.format.bgr8, 30)
- #启用彩色流,rs.format.bgr8表示每个像素由3个字节(即24位)表示,分别对应蓝色、绿色和红色通道。
- pipeline.start(config)
- #接受config的参数,启用管道
- try:
- while True: #使用while循环不断捕获图像数据,直到用户关闭窗口。
- frames = pipeline.wait_for_frames()
- # 使用wait_for_frames()函数等待捕获到一组深度和颜色图像帧的函数。返回的结果为一个包含深度和颜色帧的对象用于后续处理
- depth_frame = frames.get_depth_frame() #获取深度帧
- color_frame = frames.get_color_frame() #获取颜色帧
- if not depth_frame or not color_frame: #如果捕获到的帧中没有深度或颜色图像,则跳过当前循环,等待下一帧。
- continue
-
-
- depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) # 将深度帧转换为NumPy数组
- color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 将颜色帧转换为NumPy数组
-
- # cv2.applyColorMap()将深度图像转化为彩色图像,以便更好的可视化分析
- # cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03)将每个像素值乘以缩放因子0.03,像素值缩放后并返回一个8位无符号整数类型的图像
- # cv2.COLORMAP_JET是使用JET颜色映射表,表示将灰度映射到JET表上,生成彩色图
- depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.07), cv2.COLORMAP_JET)
- # 将图像color_impage和depth_colormap水平堆叠
- images = np.hstack((color_image, depth_colormap))
- # 设置窗口,窗口大小根据图像自动调整
- cv2.namedWindow('RealSense', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
- # 将图像images显示在窗口中
- cv2.imshow('RealSense', images)
- #使用cv2.waitKey()函数等待用户按下键盘上的某个键,并返回按键的ASCII码。
- key = cv2.waitKey(1)
- # key&0xFF表示只取低8位,再判断是否位‘q’或者esc
- if key & 0xFF == ord('q') or key == 27:
- cv2.destroyAllWindows() # 关闭窗口
- break
- finally:
- # 停止管道流,释放资源
- pipeline.stop()

b站相关配置视频:
Windows下的Inter Realsens D435/D435i环境配置,深度相机用Python调用_哔哩哔哩_bilibili