深度相机的图像深度实时显示

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最近有了一个intel 的 D435i 深度相机，网上找了一个实时显示图片和深度图的python 程序，最开始是一个博客，后来发现在intel 的github里也有。都找不到链接了，觉得不错，修改整理成本文。

首先要安装好pyrealsense2 ，链接是： realsense.intel.com/get-started

官网提供的软件工具与文档资料介绍
https://realsense.intel.com/intel-realsense-downloads/#firmware
1、Intel RealSense Viewer.exe 是最主要的软件，功能是查看查看视频流，并可以对视频流进行后期处理，这个官方GitHub有提供完整的c++工程，编译了可以直接运行；
2、Depth Quality Tool for Intel RealSense Cameras.exe 用于测试z方向的深度数据是否准，只需要把rgbd相机正对着白色的墙面等就可以了，然后对比卷尺量的距离与软件上显示的距离，来判断是否需要校准相机；
3、Intel RealSense D400 Series Dynamic Calibration Software Tools这个是校准工具，如果前面计算的距离不准，可以利用这个软件进行校准，在苹果或安卓手机搜realsense这个软件，安装打开，就是显示一张类似棋盘格标定板的图片，然后配合校准工具，按照上面的提示晃动手机即可校准，输出外参R\T。

下面是实时显示图像和深度的python 代码：

请注意，深度是转换成图片显示的。

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)
# 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
        elif key & 0xFF == ord('s'):
            cv2.imwrite('savefile.jpg',images)
finally:
    # Stop streaming
    pipeline.stop()

运行的效果如下(左边，图片，右边，深度图片）：

如何把这2张图片转换为3D呢？

首先把这2张图片，分别存在各自的一个文件里，然后参考我的另一博文： 使用opencv以及pcl将2D图像转换为3D点云

如何检测图中物体的深度或者坐标呢？

先要了解相机的基本参数如下（我上文c++代码）：

// 相机内参，这个参数不是D435i 的，仅仅做个参考
const double camera_factor = 1000;
const double camera_cx = 325.5;
const double camera_cy = 253.5;
const double camera_fx = 518.0;
const double camera_fy = 519.0;

然后呢，就可以计算了（我上文c++代码）：

// 获取深度图中(m,n)处的值
ushort d = depth.ptr<ushort>(m)[n];
// d 可能没有值，若如此，跳过此点
if (d == 0)continue; //说明这点没有深度值

// 计算这个点的空间坐标
p.z = double(d) / camera_factor;
p.x = (n – camera_cx) * p.z / camera_fx;
p.y = (m – camera_cy) * p.z / camera_fy;

也可以参考 https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/jupyter/notebooks/distance_to_object.ipynb

或者等待我的下一个博客。