Ubuntu Intel Realsense R435 获取自定义深度范围的图像形状

男娘i 2023-06-23 14:29 8阅读 0赞

处理思路：通过realsense D435相机返回的深度距离值，获取自定义深度距离范围内的所有点，并在创建的图像中以自定义的颜色显示出来。  
具体代码如下：

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <librealsense2/rs.hpp>
    #include <librealsense2/rsutil.h>
    #include <iostream>
    #include <sstream>
    #include <iostream>
    #include <fstream>
    #include <algorithm>
    #include <string>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    using namespace rs2;
    
    float get_depth_scale(device dev)                         //获取深度像素对应长度单位（米）的换算比例
    { 
        for (sensor& sensor : dev.query_sensors())            //检查设备的传感器
        { 
            if (depth_sensor dpt = sensor.as<depth_sensor>()) //检查传感器是否为深度传感器
            { 
                return dpt.get_depth_scale();
            }
        }
    }
    
    Mat depth_interception(Mat depth,pipeline_profile profile)      //深度截取函数
    { 
        float depth_scale = get_depth_scale(profile.get_device());  //获取深度像素与现实单位比例
        Mat roi_img (depth.rows, depth.cols, CV_8UC3, Scalar::all(0));
    
        for(int row=0;row<depth.rows;row++)                         //对深度图像遍历
        { 
            for(int col=0;col<depth.cols;col++)
            { 
                uint16_t depth_value=depth.at<uint16_t>(row,col);   //取当前点对应的深度值
                float depth_m = depth_value*depth_scale;
    
                if( depth_m >0.3 && depth_m < 0.5)         //自定义深度范围
                { 
                    roi_img.at<Vec3b>(row,col)[0]=250;       //自定义颜色
                    roi_img.at<Vec3b>(row,col)[1]=5;
                    roi_img.at<Vec3b>(row,col)[2]=55;
                }
            }
        }
        return roi_img;
    }
    
    int main()
    { 
        colorizer color_map;            //帮助着色深度图像
        pipeline pipe;                  //创建数据管道
        config pipe_config;
        pipe_config.enable_stream(RS2_STREAM_DEPTH,640,480,RS2_FORMAT_Z16,30);
        pipe_config.enable_stream(RS2_STREAM_COLOR,640,480,RS2_FORMAT_BGR8,30);
        pipeline_profile profile = pipe.start(pipe_config); //start()函数返回数据管道的profile
    
        while (1)
        { 
            frameset frameset = pipe.wait_for_frames();         //堵塞程序直到新的一帧捕获
            frame depth_frame = frameset.get_depth_frame();     //取深度图
            frame depth_frame_tee = frameset.get_depth_frame().apply_filter(color_map);
    
            const int depth_w=depth_frame.as<video_frame>().get_width();        //获取宽高
            const int depth_h=depth_frame.as<video_frame>().get_height();
    
            Mat depth_image(Size(depth_w,depth_h),                              //创建OPENCV类型 并传入数据
                            CV_16U,(void*)depth_frame.get_data(),Mat::AUTO_STEP);
            Mat depth_image_tee(Size(depth_w,depth_h),
                              CV_8UC3,(void*)depth_frame_tee.get_data(),Mat::AUTO_STEP);
            Mat result = depth_interception(depth_image,profile);               //实现深度截取
    
            imshow("depth_image",depth_image_tee);
            imshow("result",result);
    
            int key = waitKey(1);
            if(char(key) == 27)break;
        }
        return 0;
    }

![效果如图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc5MzE4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
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