realsence 455 查看左右摄像头

本文主要是介绍realsence 455 查看左右摄像头，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

我打算使用realsence的左右连个摄像头去自己标定配准、然后计算距离的，就需要找s、下载包。

没成想，这个455的左右摄像头是红外的

步骤

• 安装sdk：

Intel RealSense SDK 2.0 – Intel RealSense Depth and Tracking cameras

尽量在win上安装，ubuntu步骤真的要吐

• 安装python包或者其他包

pip install pyrealsense2

• 启动代码

代码

RGB

如果设备是旧版本，支持左右rgb的话

import pyrealsense2 as rs
import cv2
import numpy as np# 创建一个 Realsense 管道
pipeline = rs.pipeline()# 配置管道以启用左右两个摄像头
config = rs.config()
#config.enable_device_from_file("path/to/bag/file.bag")  # 如果从录制文件中读取，请提供文件路径
config.enable_stream(rs.stream.left)
config.enable_stream(rs.stream.right)# 启动管道
pipeline.start(config)try:while True:# 等待获取一帧数据frames = pipeline.wait_for_frames()# 获取左右两个摄像头的帧数据left_frame = frames.get_color_frame()right_frame = frames.get_color_frame()# 在这里可以对左右两个帧数据进行处理# 显示左右两个摄像头的图像left_image = np.asanyarray(left_frame.get_data())right_image = np.asanyarray(right_frame.get_data())cv2.imshow('Left Camera', left_image)cv2.imshow('Right Camera', right_image)# 按下 q 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakfinally:# 关闭管道并且清理资源pipeline.stop()cv2.destroyAllWindows()

infrared

如果不支持rgb，只能红外了

import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2# 创建一个 Realsense 管道
pipeline = rs.pipeline()# 配置管道以启用左右两个摄像头（红外流）
config = rs.config()
config.enable_device_from_file("path/to/bag/file.bag")  # 如果从录制文件中读取，请提供文件路径
config.enable_stream(rs.stream.infrared, 1)  # 左侧红外流
config.enable_stream(rs.stream.infrared, 2)  # 右侧红外流# 启动管道
pipeline.start(config)try:while True:# 等待获取一帧数据frames = pipeline.wait_for_frames()# 获取左右两个红外流的帧数据left_frame = frames.get_infrared_frame(1)right_frame = frames.get_infrared_frame(2)# 在这里可以对左右两个帧数据进行处理# 将红外流的帧数据转换为图像left_image = np.asanyarray(left_frame.get_data())right_image = np.asanyarray(right_frame.get_data())# 显示左右两个红外流的图像cv2.imshow('Left Infrared', left_image)cv2.imshow('Right Infrared', right_image)# 按下 q 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakfinally:# 关闭管道并且清理资源pipeline.stop()cv2.destroyAllWindows()

这篇关于realsence 455 查看左右摄像头的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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