RealSense 图形识别之路 1.0

最新推荐文章于 2025-03-22 21:09:29 发布
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分类专栏： 技术 文章标签： RealSense
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/arthurkang/article/details/80999659
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本文介绍使用Intel RealSense D415摄像头进行实时脸部识别的初步尝试，包括设备安装、开发环境配置及官方示例运行过程。此外，还探讨了寻找面部识别与肢体分析相关算法接口的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

设备：IntelRealSense D415 ，京东直接下单买的，1600RMB

开发环境：win 10 64位 , vs 2017

目标：实时脸部识别目标（人），分析目标肢体行为，对行为进行建模评分


1、安装及Demo运行安装正常，全部根据github上官网下载并安装

https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/development#quick-start
windows安裝
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_windows.md

2、自带demo是c++，桌面自动生成的项目快捷方式，简单改下获取点及点的距离，给自己加点信心。

3、找面部识别和肢体分析相关的算法接口 ...ing

学习地址：

https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases

YOLOv5+Intel realsense D405(目标检测+深度相机测距)
XUQIAN_LIUQIAN的博客
05-23 1182
YOLOv5+Intel realsense D405(目标检测+深度相机测距)
realsense深度图像读取对齐与保存
ximikang的博客
11-05 6676
图像采集 realsense直接读取出来的彩色图片和深度图片是没有对齐的，读取出来的两张图片像素之间没有一一对应。但是一般使用两张图片是需要对齐的，并且直接利用深度信息。 以下程序为了更加方便的采集数据。 程序运行后q退出，s保存图片。 import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 import time import os pipeline = rs.pipeline() #Create a config并配置要流​​式传输的管道 co
RealsenseD455 内容整理（一）
最新发布
weixin_52088842的博客
03-22 827
首先从硬件部分开始梳理，先清楚四个摄像头分别是什么。红外投影仪(IR Projector):发射红外光，生成特定的红外光图案，如点阵或条纹，并且可以与红外摄像头配合，通过分析反射光计算物体的深度和形状。同时捕捉左右视角的图像，通过视差计算深度信息。接收左右红外相机的图像数据，通过计算左右图像之间的视差（即像素点的位移）来推断出每个像素点的深度值。同时捕捉彩色图像，与深度图像进行配准，生成RGBD图像。IMU提供设备的姿态信息，辅助进行空间定位和姿态跟踪。
基于YOLOv8和RealsenseD455相机实现物体距离检测
m0_66219185的博客
01-14 5431
要基于YOLOv8和RealsenseD455相机实现物体距离检测，可以按照以下步骤进行操作：安装YOLOv8：可以使用开源框架如Darknet或PyTorch实现YOLOv8模型。安装Realsense SDK：根据相机型号和操作系统，下载并安装相机的SDK。使用Realsense SDK连接并获取相机数据。通过相机获取的RGB图像作为输入，传递给YOLOv8模型。使用YOLOv8模型对输入的图像进行物体检测，获取物体的边界框和类别。
yolov5-realsense深度信息目标检测（构建自己的数据集模型）
qq_41669874的博客
12-08 1万+
yolov5-realsense深度信息目标检测（构建自己的数据集模型） 训练准备： 1.安装运行yolov5代码 略 2.制作训练数据集 目标训练数据集，应大于50张图片以上 （1）使用OpenCV拍摄640X480（32倍数）（相机尺寸）的图片并保存 import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0) width = 640 #定义摄像头获取图像宽度 height = 480 #定义摄像头获取图像长度 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, wi
通过realsense,yolov8实现实时目标检测
MOMO_114514的博客
06-17 892
根据参考文章的第二篇配置好anaconda环境，conda install不能下载pytorch的话，就使用pip下载，对应在pytorch官网里都有,我这里使用的是这个指令。根据上述第一篇文章，安装好realsense驱动和realsense-ros插件，这里的realsense-ros插件推荐使用直接方式安装。下载对应的模型，并保存在model文件夹中,最后在rviz的中，使用image接受yolo_image话题即可。启动realsense,判断realsense是否已经配置成功。
Ubuntu识别不到realsense
01-22
### Ubuntu 系统下 RealSense 摄像头不被识别的解决方案 #### 1. 安装必要的依赖项 为了使 RealSense 摄像头能够在 Ubuntu 上正常工作，安装所需的驱动程序和支持库至关重要。可以使用以下命令来安装这些组件： ``...
Ubuntu 18.04 使用realsense教程
02-27
为了让操作系统能够识别并正确配置连接上的RealSense摄像头，在完成依赖项安装之后还需要设置特定于硬件的权限管理规则： ```bash sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/ sudo udevadm ...
移动设备优化秘籍：Intel RealSense技术在移动端的最佳实践
首先概述了RealSense技术的基本概念和移动设备的性能优化基础，接着深入分析了RealSense技术的核心应用，包括3D感知建模、交互式增强现实体验以及人机交互与手势识别。文章还提供了移动设备优化实践，重点在于...
RealSense相机设置秘籍：零基础也能成为配置大师
![RealSense相机设置秘籍：零基础也能成为配置大师]...进阶应用技巧章节讨论了图像处理、识别技术以及相机标定
RealSense应用案例分析：揭秘创新应用背后的秘密
RealSense技术通过其先进的摄像头硬件和软件开发框架，在人机交互、空间建模、AR/VR领域提供了创新性的应用。本文详细介绍了RealSense技术的原理，包括摄像头硬件解析、立体视觉与深度感知技术，以及软件开发框架的...
RealSense的R200如何获取深度图像
06-02
在用ImageData中的planes[0]的数据初始化mat时，mat的格式应与深度帧获取的格式相对应，步进大小始终都为ImageData.pitches[0]/sizeof(uchar) 3.在用OpenCV中的mat来存储RealSense R200的深度和彩色图像时，这一步很多人因为没有弄清楚realsense中数据源的格式，都是写循环来存入mat，遍历一遍损失了很多时间，虽然更为妥当，但不适合实时处理。笔者推荐直接用mat的重载构造函数。 Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP); rows为图像宽，cols为图像高，data为深度或彩色数据对应的指针，step为存数据时步进的大小
yolov5利用深度相机进行目标检测
05-04
利用realsense进行目标检测，并标注出目标物和目标anchor中心的像素坐标和深度信息
【Gazebo仿真·二】Gazebo + ur5e + RealSense + Aruco 二维码识别与跟随仿真
weixin_43453505的博客
06-29 8464
【前言】前一篇文章【Gazebo仿真·一】Gazebo + Moveit + ur5e机械臂仿真，实现了在Gazebo中通过moveit对ur5e机械臂进行仿真；这一篇文章旨在机械臂末端添加一个RealSense d435相机，并在gazebo环境中实现二维码识别的仿真。.....................
【Intel RealSense D455】Windows + yolo v5 6.0 环境搭建 & 目标检测深度测距的实现
MartinQi02的博客
03-16 7315
硬件平台：windows10、NVIDIA GeForce GTX 1060 软件平台：Pycharm、Anaconda3、CUDA&cuDNN、pytorch 本篇博客实现的功能： 一、应用Intel RealSense D455 深度相机，进行深度图像采集 二、在Windows下搭建yolov5的环境 三、应用GitHub克隆下来的大佬代码实现目标分类检测和测距 （ps：如果无法进入上述“大佬代码”网站，可以点击“百度网盘”笔者已上传至百度网盘-提取码：mmtt） 一、ope.
apriltags2_ros应用实践——如何在realsense d435i上使用apriltags二维码实现定位
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Manii
04-28 1万+
最近课题中采用VINS-Mono来做视觉惯性融合定位（VIO），因为所要求的环境条件无法进行闭环，为消除累计误差，打算以每多少米放置一个二维码的方式来辅助SLAM定位。为此选择了apriltags。 至于为什么在那么多种二维码中选择apriltags（其他常用的二维码还有QR、ARtag等），apriltags是如何进行二维码识别与定位的，以及如何将apriltags得到的位姿融合到VIO中...
Realsense D435通过ROS2识别Aruco码的位姿
qq_41048093的博客
08-06 925
Aruco是一种类似于二维码的定位标记系统，它通过在环境中布置特定的标记（Markers），为机器人提供了一种有效的定位辅助手段。找到需要修改launch.py，根据Aruco Marker参数和相机话题修改launch文件。按需求修改和创建launch.py，如果是colcon build记得修改后编译。运行Intel Realsense许可脚本（此时需要解除相机连接）测试，打开realsense-viewer，有UI界面并能调用相机。2.安装realsense-ros。测试（运行节点，查看图像）
【学习笔记】AR码（二维码）识别
Howe_xixi的博客
02-26 9081
使用ar_track_alver进行AR码识别，本文更多的是对古月老师对于ar_track_alver的更新版本的使用和实际使用的补充说明
人体骨骼动作识别概述
qq_37174487的博客
03-07 3569
骨骼动作识别（skeleton-based action recognition），其实就是通过深度学习方法对人体骨骼结构的数据进行识别、分类等任务，和人体动作识别不同之处在于研究对象是骨骼数据集。基于骨骼的动作识别相比于基于RGB的人体骨骼动作识别具有数据集体积小，结构信息明显等优点。人体骨骼动作识别可应用于人机交互、视频监控、动作迁移等领域，是当前的研究的热点。本文主要介绍3D人体骨骼动作分类的基本算法和原理。
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