从.raw到可视化：Python高效处理Intel RealSense深度数据全指南

从.raw到可视化：Python高效处理Intel RealSense深度数据全指南

【免费下载链接】librealsense Intel® RealSense™ SDK 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/li/librealsense

你是否曾为.raw深度数据文件的处理感到困扰？尝试过各种工具却始终无法得到清晰的深度图像？本文将带你一步掌握用Python处理Intel RealSense相机生成的.raw深度数据文件的完整流程，从数据读取到可视化展示，让你轻松驾驭深度数据处理。

准备工作

在开始处理.raw深度数据文件之前，我们需要先了解项目中与.raw文件处理相关的资源和工具。

• 官方文档：doc/installation.md
• 测试脚本：unit-tests/post-processing/test-filters.py
• 处理工具：wrappers/tensorflow/tools/rmse.py

理解.raw深度数据文件

.raw文件是Intel RealSense相机采集的原始深度数据格式，它包含了场景中每个像素的深度信息。在项目中，我们可以在测试脚本中看到.raw文件的使用场景：

PP_Test_extensions_List = [".Input.raw", ".Input.csv", ".Output.raw", ".Output.csv"]
cfg.input_frame_names = [dict.get(str(i), '') + ".raw" for i in range(cfg.frames_sequence_size)]

使用Python读取.raw文件

我们可以使用项目中提供的rmse.py工具来读取.raw文件。以下是读取.raw文件的核心代码：

if file_extension.lower() == ".raw":
    f = open(filename,"r")
    i = np.fromfile(f, dtype='uint16', sep="")
    f.close()

    size = i.shape[0]
    if (size / 1280 == 720):
        height = 720
        width = 1280
    elif (size / 848 == 480):
        height = 480
        width = 848
    elif (size / 640 == 480):
        height = 480
        width = 640
    else:
        print("Unknown dimentions")

深度数据可视化

读取.raw文件后，我们需要将其可视化。以下是将深度数据转换为可视化图像的代码：

i = np.divide(i, np.array([M - m], dtype=np.float)).astype(np.float)
i = (i - m).astype(np.float)

i8 = (i * 255.0).astype(np.uint8)

if i8.ndim == 3:
    i8 = cv.cvtColor(i8, cv.COLOR_BGRA2GRAY)

i8 = cv.equalizeHist(i8)

colorized = cv.applyColorMap(i8, cv.COLORMAP_JET)

深度数据可视化效果可以参考下图：

深度数据后处理

.raw深度数据可能需要进行一些后处理操作，以提高数据质量。项目中提供了多种后处理滤波器，相关代码可以在src/proc/目录中找到。

实际应用案例

.raw深度数据在许多领域都有应用，例如机器人导航、物体识别等。以下是一个使用T265相机进行机器人导航的示例：

总结与展望

通过本文的介绍，你已经了解了如何使用Python处理Intel RealSense相机生成的.raw深度数据文件。从读取文件到可视化展示，再到后处理操作，每一步都有详细的代码示例和说明。

未来，随着技术的发展，Intel RealSense SDK可能会提供更多处理.raw文件的工具和方法。你可以关注项目的更新日志以获取最新信息。

希望本文对你有所帮助，如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。别忘了点赞、收藏、关注，以便获取更多关于Intel RealSense的实用教程！

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