RealSense D435 的开发日记

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🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破

📆首发时间：🌹2021年6月22日🌹

✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！

🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！

 6月22日    星期三   天气晴

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目录

🍈 一、与RealSense的初识

 🍉二. D435i硬件结构及各个组件原理详解

🍊三、测试与使用

🍋四、Python接口的安装与使用

🍍五、显示彩色图和深度图

🍈 一、与RealSense的初识

   最近，想写篇论文，苦于没有方向，我找到了老师，发现这个方向可以出论文，为此我开始了我艰难的学习之路。虽然Intel官网上RealSense相机看起来都很大的样子，但其实真正拿到手里会发现其实是非常小巧的。

 🍉二. D435i硬件结构及各个组件原理详解

其集成了两个红外传感器（IR Stereo Camera）、一个红外激光发射器（IR Projector）和一个彩色相机(Color Camera)。

立体深度相机系统主要包括两部分：视觉处理器D4和深度模块。主机处理器连接 USB 2.0 / USB 3.1 Gen 1。

深度模块采用立体视觉的左右成像器、可选的红外激光发射器和 RGB 色彩传感器。

工作原理

     其原理是基于三角测量法，左右红外相机进行测量深度，中间红外点阵投射器相当于补光灯，不打开也能测深度，只是效果不好；最右边的rgb相机用于采集彩色图片，最终可以将彩色视频流与深度流进行对齐。

      基于左右图像的视差来求得距离。只是相比于普通彩色rgb相机，红外ir相机是用来接收目标返回的红外光线的，得到的是左右两幅红外灰度图像。若把屋里灯光关掉，黑暗的环境，红外ir相机一样可以生成深度图像，只是质量略有下降。

     

 

、

🍊三、测试与使用

RGB Module可以显示RGB影像，Stereo Module可以开启深度图显示

如果可以正常显示上图中的画面，那么就说明RealSense的基本配置就成功了，可以向电脑传输数据了

🍋四、Python接口的安装与使用

Python的接口安装其实非常简单，pip一行命令即可。

pip install pyrealsense2

下面内容取自PyRealSense2包的介绍页面

import pyrealsense2 as rs
pipe = rs.pipeline()
profile = pipe.start()
try:
  for i in range(0, 100):
    frames = pipe.wait_for_frames()
    for f in frames:
      print(f.profile)
finally:
    pipe.stop()

 

就说明安装是成功的了。

🍍五、显示彩色图和深度图

import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2
 
if __name__ == "__main__":
    # Configure depth and color streams
    pipeline = rs.pipeline()
    config = rs.config()
    config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
    config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
    # Start streaming
    pipeline.start(config)
    try:
        while True:
            # Wait for a coherent pair of frames: depth and color
            frames = pipeline.wait_for_frames()
            depth_frame = frames.get_depth_frame()
            color_frame = frames.get_color_frame()
            if not depth_frame or not color_frame:
                continue
            # Convert images to numpy arrays
 
            depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())
 
            color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())
 
            # Apply colormap on depth image (image must be converted to 8-bit per pixel first)
            depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)
            # Stack both images horizontally
            images = np.hstack((color_image, depth_colormap))
            # Show images
            cv2.namedWindow('RealSense', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
            cv2.imshow('RealSense', images)
            key = cv2.waitKey(1)
            # Press esc or 'q' to close the image window
            if key & 0xFF == ord('q') or key == 27:
                cv2.destroyAllWindows()
                break
    finally:
        # Stop streaming
        pipeline.stop()