PythonとRealSenseD400シリーズの入門ガイド

開発環境の設定

まずは開発環境を設定しましょう。以下のツールが必要です:

• Windows 10
• Anaconda 2019.10
• Python 3.6.9
• opencv-python 4.1.1.26
• opencv-contrib-python 4.1.1.26
• pyrealsense2 2.30.0.1184
• open3d-python 0.7.0.0
• RealSenseD435（D415／D435i）

RealSense SDK のインストール

Intel® RealSense™ SDK 2.0 (build 2.29.0) をインストールします。

Anaconda のインストール

Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe を実行し、インストールします。

各ライブラリのインストール

以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします:

pip install open3d-python
pip install pyrealsense2
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

サンプルコードの実行

以下のサンプルコードを実行して、RealSenseから取得したデータを表示します:

import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2

# ストリームの設定
pipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()

# カラーストリームを設定
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)

# デプスストリームを設定
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)

# ストリーミング開始
pipeline.start(config)

try:
    while True:
        # フレームセットを待機
        frames = pipeline.wait_for_frames()

        # カラーフレームとデプスフレームを取得
        color_frame = frames.get_color_frame()
        depth_frame = frames.get_depth_frame()

        # フレームがない場合はスキップ
        if not color_frame or not depth_frame:
            continue

        # Numpy配列に変換
        color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())
        depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())

        # デプス画像をカラーマップに変換
        depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)

        # カラーとデプス画像を並べて表示
        images = np.hstack((color_image, depth_colormap))
        cv2.imshow('RealSense', images)

        # 'q'を押してウィンドウを閉じる
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

finally:
    # ストリーミング停止
    pipeline.stop()
    cv2.destroyAllWindows()

このコードは、RealSenseカメラからカラーカメラとデプスカメラの両方のデータをリアルタイムで取得し、それらを画面に表示します。’q’キーを押すと、コードの実行は終了します。

以上でPythonとRealSenseD400シリーズの基本的な使い方について学びました。これを基に、さらに深く学んでいきましょう。