深度相机对比

最新推荐文章于 2025-04-28 16:52:22 发布

li222ha

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参数对比：[添加链接描述]
原理对比及综述：添加链接描述
Azure kinect dk:添加链接描述
rgb图与深度图映射：添加链接描述
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深度相机读取不到深度值，如何解决？

**My Coding Family**

04-30

887

🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！备注：部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。

三种主流深度相机介绍

weixin_30730151的博客

07-15

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随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用 3D 相机进行物体识别，行为识别，场景建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。普通的彩色相机拍摄到的图片能看到相机视角内的所有物体...

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【深度相机系列六】深度相机哪家强？附详细参数对比清单

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本文首发于微信公众号：计算机视觉life。本文的深度相机制造商涉及：Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。文末附深度相机详细对比清单。Microsoft Kinect微软推出了两款Kinect，Kinect一代（Kinect v1）是基于结构光原理的深度相机，Kinect二代（Kine

深度相机（三）--三种方案对比

工作笔记

09-12

3万+

RGBD方案对比：关键技术规格：1.检测范围；2.检测精度；3.检测角度；4.帧率。5.模块大小6.功耗目前主流的深度摄像头方案在检测距离上、精度、检测速度上相差不大，区别在于：1、结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境基本不能使用；2、TOF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，做一些简单避障和视觉导航可以用，不适合高精度场合。受环境...

深度相机(一)——深度相机模型及用途介绍

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详细介绍什么是深度相机，已经深度相机的分类和应用场景

深度相机使用对比：Gemini Pro与RealSense D435i

Feizhai2的博客

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三维重建之深度相机对比

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深度相机，作为一种能够获取场景中物体三维信息的设备，在自动驾驶、机器人视觉、人脸识别、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。

深度相机介绍（TOF、RGB双目、结构光参数对比）

weixin_46038443的博客

12-12

1万+

随着计算机视觉与人工智能技术的飞速发展，采用深度相机进行场景三维重建、目标检测、环境感知等应用越来越广泛，与传统的2D相机不同，深度相机可以通过拍摄空间来获得景深信息，从而获得目标的3D信息，构建3D模型，这也是与普通相机最大的差别。目前的深度相机根据其工作原理可以分为三种：TOF、RGB双目、结构光，在机器人、人机交互以及其他工业领域中等到了广泛应用。

小觅深度版-realsense系列，深度相机对比

Y.W.jian的博客

01-17

1万+

本文为优快云原创文章，转载请注明出处本文为优快云原创文章，转载请注明出处本文对比了目前小觅生产的深度版（120°）相机、Realsense D435以及 Realsense ZR300，说明了这三款相机的特点以及相关参数，并附上了三者对比的性能参数图，方便读者进行对比选型目录 1.小觅深度版（120°） 2.Realsense D435 3.Realsense ZR300 4.性能参数对...

3D扫描和深度相机的原理分类

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三维扫描和深度相机技术是现代信息技术的重要组成部分，尤其在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域中扮演着关键角色。三维扫描技术可以分为接触式和非接触式两大类，其中非接触式扫描又可进一步分为主动式和被动式。...

深度相机产品Users' Guide-REV1.0

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三种主流深度相机方案对比：双目，结构光，TOF

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BetterEthan的博客

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深度相机分类第三行分别为双目摄像头，TOF原理摄像头，结构光摄像头，和激光雷达。双目摄像头：有两个摄像头，由两个单目相机组成（两个相机之间的距离叫“基线”是已知的），通过这个基线（进行大量计算并且是不太可靠的）来估计每个像素的空间位置来测量物体与我们之间的距离，克服单目相机无法知道距离的缺点。双目相机测量到的深度范围和基线有...

深度相机（3D相机）

leo0308的博客

04-20

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传统的RGB彩色相机称为2D相机，只能得到2D的图像信息，无法得到物体与相机的距离信息，也就是深度信息。顾名思义， 深度相机除了获取2D信息，还能得到深度信息，也叫RGBD相机，或3D相机。顺便提一句，当前也有很多工作基于2D相机，通过算法的方式估计深度，但一般效果不如通过深度相机直接获取。

激光雷达与深度相机对比——以RS-LIDAR-16和Realsense D455为例

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红外投影仪投射不可见的静态红外图案，以提高低纹理场景中的深度精度。左和右成像器捕捉场景并将成像器数据发送到深度成像(视觉)处理器，该处理器通过将左图像上的点与右图像相关联以及通过左图像上的点和右图像之间的移动来计算图像中每个像素的深度值。左右两个相机将图像数据送入内置的深度处理器，再基于双目测距的原理计算每个像素的深度值。红外投射器的作用仅仅是投射不可见的固定的红外纹理样式（如散斑），提高在纹理不明显的环境中的深度计算精度。0.1°/0.2°/0.4°(水平)/2°(垂直)深圳市速腾聚创科技有限公司。

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weixin_64148266的博客

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01-06

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Kinect是由微软推出的一系列深度传感器设备，最早用于Xbox游戏平台。深度相机是一种能够感知场景深度信息的摄像头，常用于计算机视觉、机器人技术、虚拟现实、增强现实等领域。Intel RealSense系列是由英特尔推出的深度相机产品系列，具有高度集成的深度感知技术，适用于各种应用领域。Orbbec是一家专注于深度相机技术的公司，推出了Orbbec Astra等系列产品，适用于各种应用场景。Sony推出的DepthSense深度相机系列，具有ToF（飞行时间）传感技术，用于提供高质量的深度信息。

3D深度相机调研【史上最全，不服来战】

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文章目录读前须知本文下载1 TOF1.1 Kinect v21.2 PMD CamCube 3.01.3 Mesa Swiss Ranger 40001.4 Creative Senz3D/DepthSense 5251.5 ifm1.6 Basler1.7 Terabee1.8 Phab2 Pro1.9 奥比中光Femto2 双目视觉2.1 ZED2.2 Bumblebee系列2.3 Leap Motion2.4 DUO 3D2.5 Viper工业级双目立体相机2.6 Carnegie Robotics®

【深度相机系列三】深度相机原理揭秘--双目立体视觉

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06-07

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转载自https://cloud.tencent.com/developer/article/1015777 导读为什么非得用双目相机才能得到深度？双目立体视觉深度相机的工作流程双目立体视觉深度相机详细工作原理理想双目相机成像模型极线约束图像矫正技术基于滑动窗口的图像匹配基于能量优化的图像匹配双目立体视觉深度相机的优缺点 --------------------------------------------------- 基...

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### 深度相机与Azure Kinect对比分析 #### 性能对比 深度相机作为一种通用术语涵盖了多种技术和产品，而Azure Kinect则是微软推出的一款具体设备。两者的性能差异主要体现在以下几个方面： - **分辨率**：大多数商用深度相机的分辨率通常较低，可能仅能达到QVGA级别（320×240像素）。相比之下，Azure Kinect提供了更高的分辨率选项，在窄视场模式下可达752×480像素[^4]。 - **帧率**：普通的深度相机可能会有较高的帧率表现，但这也取决于具体的型号和技术实现；然而，Azure Kinect能够稳定地以30FPS运行，并且在特定条件下支持更高帧率设置。 - **测量精度**：由于采用了先进的AMCW ToF技术，Azure Kinect能够在较远的距离范围内保持良好的深度准确性[^3]。对于其他类型的深度传感器来说，这种级别的精确性和一致性并不总是容易达到。 #### 技术特点比较除了基本性能参数之外，还有几个重要的技术特性值得考虑: - **工作原理**: 多数传统深度相机依赖结构光或者立体视觉等方法来计算物体间的相对位置关系; 而Azure Kinect则利用了调幅连续波(AMCW)飞行时间(Time-of-flight,ToF),这种方法允许它即使是在复杂光照环境下也能有效运作. - **多模态集成**: Azure Kinect不仅仅是一个简单的深度感应单元——它还集成了高质量RGB摄像机、惯性测量单元(IMU)，以及用于语音识别的麦克风阵列等功能模块[^2]. 这种高度综合的设计使其成为许多应用场合的理想选择，比如人体姿态捕捉、环境建模等领域。 - **易用性&开发支持**: 得益于Microsoft官方提供的SDK工具包及其活跃社区的支持，开发者可以更加便捷快速地上手使用Azure Kinect进行各种创新尝试。而对于某些独立品牌的深度相机而言，它们或许缺乏如此完善的生态系统支撑体系。 #### 应用场景探讨最后我们来看一下两者分别适合哪些实际应用场景吧！ - **一般用途的深度相机**更适合那些只需要基础功能的应用程序，例如机器人避障导航或是简易的手势交互界面构建等方面的工作需求即可满足。 - **针对科研级实验研究或者是工业自动化生产线上的精密检测任务**, 则推荐选用具备更强能力指标特性的Azure Kinect作为首选方案之一。因为凭借其卓越的表现力加上丰富的外围辅助组件配合起来之后，完全可以胜任更为苛刻复杂的挑战要求[^1]. ```python import numpy as np from azure_kinect import DeviceManager def capture_depth_data(): manager = DeviceManager() device = manager.open_device(serial_number="your_serial_here") depth_image = device.get_depth_frame().to_numpy() # 获取深度图像数据 return depth_image depth_map = capture_depth_data() print(f"Captured Depth Map Shape: {depth_map.shape}") ```