使用realsensed455修改分辨率问题

1.默认的分辨率为1920*720,fps为30hz

2.对rs_rgbd.launch文件进行修改

'depth_width',                  'default': '640'
'depth_height',                 'default': '480'
'color_width',                  'default': '640'
'color_height',                 'default': '480'
'depth_fps',                    'default': '30.'
'color_fps',                    'default': '30.'
'align_depth',                  'default': 'true'

3.想要修改分辨率或者fps,必须将两个都改为自己想要的数值,不能有一个值是default(-1)

### Realsense D455 配置与 Python 集成 #### 1. 环境准备 为了在 Ubuntu 20.04 LTS 上成功使用 Realsense D455 摄像头并将其与 Python 进行集成,需先完成必要的环境设置。可以通过以下命令确认当前系统的 Python 路径以及版本信息[^1]: ```bash which python3 python3 --version ``` 如果目标设备基于 aarch64 架构,则需要特别注意驱动程序和依赖项的兼容性。 --- #### 2. 安装 Realsense SDK (librealsense) Realsense 的官方支持库 `librealsense` 是实现其功能的核心工具包。以下是安装步骤: ##### (1)更新系统软件源 确保系统已启用最新的软件仓库,并安装可能缺失的基础工具如 `curl`[^3]: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install curl ``` ##### (2)添加 librealsense PPA 并安装 通过官方推荐的方式获取最新版 `librealsense2` 库: ```bash sudo add-apt-repository ppa:opencores/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install librealsense2-dkms librealsense2-utils \ librealsense2-dev librealsense2-gl-dev librealsense2-glfw-examples ``` 对于特定硬件架构(例如 ARM),可考虑手动编译源码以适配需求。 --- #### 3. 测试摄像头连接状态 验证 Realsense 设备是否被正确识别: ```bash dmesg | grep usb lsusb ``` 正常情况下会显示类似如下输出: ``` Bus 001 Device 007: ID 8086:0b64 Intel Corp. RealSense Depth Camera 455 ``` --- #### 4. Python 开发环境搭建 要使 Python 可访问 Realsense 功能,需额外安装 PyPI 提供的支持模块 `pyrealsense2`。 ##### (1)创建虚拟环境(可选) 建议为项目单独建立隔离开发空间: ```bash python3 -m venv realsense_env source realsense_env/bin/activate ``` ##### (2)安装 pyrealsense2 包 激活对应环境后执行 pip 命令下载所需扩展: ```bash pip install pyrealsense2 numpy opencv-python ``` --- #### 5. 示例代码:读取深度图像数据 下面提供一段基础脚本用于展示如何利用 Python 获取来自 Realsense D455 的彩色帧与深度图信息: ```python import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 def main(): pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() # 启动流传输模式 config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30) profile = pipeline.start(config) try: while True: frames = pipeline.wait_for_frames() # 等待下一组帧到达 depth_frame = frames.get_depth_frame() color_frame = frames.get_color_frame() if not depth_frame or not color_frame: continue # 将帧转换为 NumPy 数组形式以便后续处理 depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 显示实时画面 images = np.hstack((color_image, cv2.applyColorMap( cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET))) cv2.imshow('RealSense', images) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break finally: pipeline.stop() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码实现了基本的数据采集流程,并借助 OpenCV 展现同步捕获到的颜色与距离分布情况[^2]。 --- #### 6. ROS 整合方案简介 当涉及机器人控制场景时,通常还会结合 ROS 实现更复杂的功能逻辑。此时可以参考标准文档说明完成相应节点部署工作。 ---
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