本文章主要涉及以下工作：
（1）讲述如何使用 Intel RealSense 相机采集RGB图像、深度图像、伪彩色化的深度图像以及 .npy 格式保存的深度数据。
（2）采集到的图像可适用于制作目标检测、实例分割、语义分割等算法的自定义数据集。其中，目标检测YOLO算法的自定义数据集制作具体可参考 YOLO算法的自定义数据集制作及模型训练方法。
（3）提供了相应的数据读取接口 Dataloader.py，类似于 pyrealsnese2库的方式读取RGB图像以及深度图像。
（4）提供了文件名批量修改接口 Rename.py，可以对采集到的数据批量修改文件名。
（5）提供了项目的 Python 代码以及相应的使用文档。
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项目代码：Image-Capture-With-RealSense
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目录
- 1. 采图 ( RealsenseColorImage.py )
- (1) 操作步骤
- (2) 命令行中的参数说明
- (3) 结果保存格式
- 2. 数据读取 ( Dataloader.py )
- 3. 文件名批量修改 ( Rename.py )
1. 采图 ( RealsenseColorImage.py )
(1) 操作步骤
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将RealSense相机通过数据线连接到电脑上。
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打开终端，在终端里输入以下命令，运行 RealsenseColorImage.py。具体参数含义请向后浏览。
python RealsenseColorImage.py --image_format 0 --mode 0 --image_width 640 --image_height 480 --fps 30
-
如果设置了 mode 为0，则为自动保存模式。若要开始，请使用英文输入法点击键盘的 S 键，若要中途暂停，则点击键盘的 W 键。
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如果设置了 mode 为1，则为手动保存模式。如果实时展示的图片中有想要保存的，请使用英文输入法点击键盘的 S 键保存。
-
如果想要结束程序的运行，请使用英文输入法点击键盘的 Q 键结束程序。
(2) 命令行中的参数说明
- path :
所有图片保存的根目录，如果此参数为空字符串，则将采集到的图片保存在当前目录下，以本地时间命名文件夹。若不为空，则在提供的路径内保存。如果提供的路径内已经有了之前保存的数据，则支持向后添加。 - mode :
拍照模式，0表示自动保存，1表示手动保存 - image_format :
图片保存的格式，0表示保存为.jpg格式，1表示保存为.png格式 - image_width :
图片的宽度，此处建议选择像素大小为1280或者640 - image_height :
图片的高度，此处建议选择像素大小为720或者480 - fps :
相机拍摄的帧率
(3) 结果保存格式
在程序运行结束后，不同的图片将会保存在以下的目录结构中。
Year_Month_Day_Hour_Minute_Second/
|——————DepthColorImages/
| └——————1.jpg
| └——————2.jpg
| └——————3.jpg
| └——————...
|——————DepthImages/
| └——————1.jpg
| └——————2.jpg
| └——————3.jpg
| └——————...
|——————DepthNpy/
| └——————1.npy
| └——————2.npy
| └——————3.npy
| └——————...
|——————images/
| └——————1.jpg
| └——————2.jpg
| └——————3.jpg
| └——————...
└——————intrinsics.json
- Year_Month_Day_Hour_Minute_Second :
结果保存的根目录文件夹，使用本地时间命名 - DepthColorImages :
伪彩色化深度图像的保存位置 - DepthImages :
深度图像的保存位置 - DepthNpy :
以.npy格式保存的深度数据 - images :
RGB图像的保存位置 - intrinsics.json :
当前状态下获取到的相机的参数
2. 数据读取 ( Dataloader.py )
Dataloader.py 用于数据读取，读取结果与 pyrealsense2 一致，使用示例如下。
from Dataloader import LoadImages
path = '2023_03_28_20_14_30'
dataset = LoadImages(path)
for data in dataset:
color_image, depthimage, inintrinsics = data
fx, fy, ppx, ppy = inintrinsics.fx, inintrinsics.fy, inintrinsics.ppx, inintrinsics.ppy
其中传递的参数 path 为 RealsenseColorImage.py 生成的数据集根目录名。
返回值包括RGB图像、深度图像以及相机参数。
3. 文件名批量修改 ( Rename.py )
打开终端，输入以下命令。对于其中的参数 annotations 要求数据集中包含有标签文件，详细可见链接 YOLO算法的自定义数据集制作及模型训练方法。
python Rename.py --path 2023_03_28_20_14_30 --firstnum 1 --image_format 0 --annotations False
- path :
要修改的数据集的根目录名 - firstnum :
第一个文件名要修改成的名称，这里全部以数字命名 - image_format :
数据集中图片的格式，0表示.jpg格式，1表示.png格式 - annotations :
是否修改标注好的标签文件
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