本项目主要关于使用 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。
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-Datasets-And-Training-Methods。
若要以类似于 pyrealsnese2 库的方式读取RGB图像以及深度图像，本项目提供了相应的接口 Dataloader.py。
若要进行对采集到的数据批量修改文件名，可以使用 Rename.py。
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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
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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。
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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。
- 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
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
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。
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-Datasets-And-Training-Methods。
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