1 RealSense D435摄像头介绍
英特尔® 实感™ D435 在我们推出的所有摄像头中视场最大，深度传感器上配置全局快门，是快速移动应用的理想选择。
1.1 D435外观及内部构造
1、外观
2、内部构造
1.2 D435的参数规格
1、使用场景和范围
- 使用环境：室内 / 室外
- 最大范围：约10米
2、深度
- 深度视场（FOV）：87°±3° × 58°±1° × 95°±3°
- 最小深度距离：0.105米
- 深度输出分辨率和帧率：高达 1280 × 720 的主动立体深度分辨率。高达 90 帧/秒。
3、RGB
- RGB 传感器分辨率：1920 × 1080
- RGB 帧率：30
- RGB 传感器 FOV (H × V × D)：69.4° × 42.5° × 77° (±3°)
1.3 D435应用
英特尔® 实感™ 深度摄像头 D435 是一款立体追踪解决方案，可为各种应用提供高质量深度。它的宽视场非常适合机器人或增强现实和虚拟现实等应用，在这些应用中，尽可能扩大场景视角至关重要。这款外形小巧的摄像头拍摄范围高达 10 米，可轻松集成到任何解决方案中，而且配置齐全，采用英特尔实感 SDK 2.0，并提供跨平台支持。
2 RealSense D435摄像头的使用
2.1 使用D435读取摄像头RGB和深度图
安装python库包pyrealsense2
pip install pyrealsense2
import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2
# 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)
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()
# 深度图
depth_frame = frames.get_depth_frame()
# 正常读取的视频流
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())
# print(f"depth_image shape: {depth_image.shape} color_image shape: {color_image.shape}")
print(f"depth_image value: {depth_image}") # 里面0值很多，还有很多1900左右的值 300mm 单位是毫米=30厘米=0.3米
# depth_image shape: (480, 640) color_image shape: (480, 640, 3)
# 深度图是单通道 颜色图是三通道的
# Apply colormap on depth image (image must be converted to 8-bit per pixel first)
# 在深度图像上应用colormap(图像必须先转换为每像素8位)
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)
cv2.waitKey(1)
finally:
# Stop streaming
pipeline.stop()
3 使用D435做目标检测和距离测量
先简单说明我如何做检测到目标的距离检测的：
- 1）首先使用目标检测方法，检测要检测的目标
- 2）检测到目标之后，获取目标bbox的中心坐标
- 3）使用D435获取深度画面的深度信息
- 4）保证检测画面和深度画面的分辨率是对应的
- 5）根据bbox的中心坐标，去深度去中取出对应的深度信息，然后绘制出来即可！
下面是我检测人之后，并获取人距离摄像头的距离，结果如下：
（由于CSDN限制上传图片大小，我就裁剪了很短的一段gif，大家凑合看）
检测的问题，如果目标bbox的中心点，没有object上，这样获取到的距离就是背景上，这样就是不准确的，目前想到的方式就是通过分割的方式，然后获取分割目标区域的重心，这样获取有改善，没有尝试！
