python+realsense

最新推荐文章于 2025-11-25 03:07:18 发布
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#数码相机

文章讨论了使用IntelRealsenseD435单目相机时遇到的问题，包括图像分辨率和帧率调整后不匹配、深度图对齐以及如何提取深度数据。作者参考了优快云博客中的教程来解决这些问题，并提供了相应的链接以帮助读者进一步学习和应用。
最低0.47元/天 解锁文章
drivenzyw
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Realsense D深度图像采集与保存：python代码和Open3D后处理
python_bug262的博客
09-12 1858
以上就是使用Python编写的程序来采集Realsense D相机的深度图像，并将其保存为.txt文本文件和.pcd点云文件的方法。本文将介绍如何使用Python编写程序来采集Realsense D相机的深度图像，并将其保存为.txt文本文件和.pcd点云文件，以方便后续使用Open3D进行处理。接着，我们使用open3d库创建一个PointCloud对象pcd，并将深度图像转换为点云数据。通过调用这两个函数，并将文件路径作为参数传递进去，我们可以分别保存深度图像为.txt和.pcd文件。
jaka+realsense+aruco+手眼标定（python）
drivenzyw的博客
02-26 1979
第二次重建了项目的手眼标定部分……有很多第一次记录遗漏的地方，在此补充。
intel Realsense D435i如何在Python环境中使用预设
qq_43914400的博客
06-24 1017
在使用intel Realsense D435i相机时想使用不同的官方的预设如下图，但是资源比较少 ，我自己摸索了一下找到了怎么使用。这是一个自用的记录，有问题大家也可以问。
【计算机视觉】pyrealsense2：Intel RealSense 深度相机的 Python 接口实战指南
weixin_43988131的博客
05-04 3888
pyrealsense2：Intel RealSense 深度相机的 Python 接口实战
终极指南：Intel RealSense Python开发环境快速配置全流程
最新发布
gitblog_00346的博客
11-25 274
Intel RealSense深度摄像头是计算机视觉领域的明星产品，而librealsense项目提供的Python绑定让开发者能够快速上手深度感知应用开发。本指南将带你从零开始，一步步配置完整的Intel RealSense Python开发环境，让你在10分钟内就能开始编写深度视觉代码！🚀 ## 🔧 环境准备与依赖安装 在开始配置之前，确保你的系统已安装以下基础组件： - **Pyt
realsense python
newbeixue的博客
05-08 375
https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/jupyter/notebooks/distance_to_object.ipynb
realsense python 操作摄像头
jacke121的专栏
03-10 3313
realsense python读图
视觉识别Ubuntu 22.04 VSCode + OpenCV + RealSense 环境配置 鲁班猫V5
08-15
对于视觉识别项目，一些关键的VSCode插件包括C/C++、Python等语言的支持插件，以及直接与OpenCV集成的插件，这些插件可以帮助开发者更高效地编写、调试和管理代码。 接下来，OpenCV（Open Source Computer Vision ...
基于YOLOv5+Intel_Realsense_D435i开发的物体之间三维距离测量python源码+项目说明.zip
04-10
基于YOLOv5+Intel_Realsense_D435i开发的物体之间三维距离测量python源码+项目说明.zip 结合YOLOv5对Intel_Realsense_D435i 进行开发，实现实时检测物体之间的三维距离 [yolov5]:实时目标检测算法 [Intel ...
基于yolov5+realsense-D455的单目测距系统源码.zip
04-21
基于yolov5+realsense-D455的单目测距系统源码，运行的代码为：python realsensedetect.py，注意这个是yolov5-3.1源码实现，因此训练自己模型要用yolov5-3.1源码，yolov5-5.0及其以上版本源码训练的模型不能调用。
Python库 | pyrealsense2-2.45.0.3217-cp37-cp37m-win32.whl
04-02
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：pyrealsense2-2.45.0.3217-cp37-cp37m-win32.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Python实战之Realsense
qq_43297710的博客
11-27 5574
Python3.6-Realsense
【亲测有效】在ubuntu20.04LTS上使用python代码调用realsense深度相机(aarch64架构)
weixin_73703571的博客
03-09 3167
在 Ubuntu 中，如果你使用 sudo 命令拷贝文件到一个需要 root 权限的目录，这个文件就会被标记为锁定状态(locked)，只有root 用户或者具有相应权限的用户才能修改或删除它。到librealsense/build/release目录下看发现有了一些so、so.2.54 和 so.2.54.2 结尾的文件，我们将这些文件全部拷贝至 /usr/lib/python3/dist-packages/ 文件夹下，不是 /usr/lib/python3.7 文件夹下。或则使用如下代码查看系统架构。
Intel Realsense API 汇总-----Python
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红豆冰修狗勾
11-06 1万+
API使用目录官方API文档获得相机不同传感器之间的外参转换矩阵python代码外参转换矩阵的含义参考文献 官方API文档 官方API链接——pyrealsense2 官方示例链接——examples 获得相机不同传感器之间的外参转换矩阵 python代码 import pyrealsense2 as rs pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.for
python实现realsense在局域网内通过udp实时传输视频流
ssz__的博客
06-09 2615
【代码】python实现realsense在局域网内通过udp实时传输视频流。
Python读取Realsense D435深度相机内参
ZNC1998的博客
05-22 2370
相机连接至电脑，执行程序。
RealSense D435i同时传输视频深度流、RGB流、IR流和惯性单元IMU流（Python）
暴雨梨花博客
04-17 7360
RealSense D435i同时传输视频深度流、RGB流、IR流和惯性单元IMU流（Python） 文章目录RealSense D435i同时传输视频深度流、RGB流、IR流和惯性单元IMU流（Python）1. 程序1.1 程序结构图1.2 代码2. linux编写shell脚本3. 问题及解决问题1参考资料 1. 程序 1.1 程序结构图 1.2 代码 # -*- coding:utf-8 -*- """ @FileName :D435i.py @Time :2022/4/16 17:5
intelRealsense D435 python3的环境搭建
pursuit_zhangyu的博客
11-23 5299
首先说一下电脑的配置 系统：win7 语言：python3.6 安装 进入官方下载链接SDK2.0,选择最新的Intel.RealSense.SDK-win7-2.16.3.312.exe安装文件下载,执行该应用程序，完成安装。链接好usb3.0的realsense D435，打开应用程序，就可以使用这个SDK显示了。如图： python3环境搭建 首先需要安装pyrealsens...
yolo+realsense
08-05
将YOLO与Intel RealSense结合用于目标检测或计算机视觉任务是一个具有挑战性和实用性的研究方向。RealSense摄像头提供RGB图像的同时，还能够输出深度信息，这为增强目标检测的精度和鲁棒性提供了额外的数据维度。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的单阶段目标检测框架，以其速度快、精度高而闻名。YOLOv8作为最新版本，进一步优化了检测性能和模型效率，同时支持多任务学习，例如分割和姿态估计。通过深度信息，YOLO可以更准确地定位目标并减少误检。RealSense提供的深度数据能够用于优化目标的边界框估计，同时还可以帮助区分背景和前景物体[^2]。 在实际应用中，YOLO与RealSense的结合可以采用以下方式： 1. **数据预处理**：将RealSense提供的RGB图像直接输入YOLO模型进行目标检测，同时利用深度数据辅助后续处理。例如，通过深度信息过滤掉背景中的干扰物体。 2. **后处理优化**：在YOLO输出边界框后，利用深度数据进一步优化边界框的大小和位置。例如，基于深度信息调整目标的3D位置，从而提高检测的准确性。 3. **多模态输入**：将RGB图像与深度图像融合输入到YOLO模型中。例如，可以将深度信息作为额外的通道输入到YOLO模型中，从而让模型直接学习深度特征与RGB特征之间的关系[^3]。 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用Intel RealSense摄像头捕获RGB图像，并通过YOLOv8进行目标检测： ```python import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 from ultralytics import YOLO # 配置RealSense摄像头 pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30) # 启动摄像头 pipeline.start(config) # 加载YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8s.pt') try: while True: # 获取帧数据 frames = pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() if not color_frame: continue # 转换为OpenCV格式 color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 使用YOLOv8进行目标检测 results = model(color_image) # 可视化结果 annotated_frame = results[0].plot() cv2.imshow('YOLOv8 with RealSense', annotated_frame) # 按下'q'键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break finally: # 停止摄像头 pipeline.stop() cv2.destroyAllWindows() ``` 这种方法在机器人、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛应用。例如，在机器人导航中，深度信息可以帮助机器人更准确地感知周围环境；在增强现实中，深度信息可以实现更精确的虚实融合。
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