realsense相机色彩图与深度图对齐

# coding=utf-8
import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2
import os# 创建一个管道
pipeline = rs.pipeline()# Create a config并配置要流式传输的管道
# 颜色和深度流的不同分辨率
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)# 开始流式传输
profile = pipeline.start(config)
# 获取深度传感器的深度标尺（参见rs - align示例进行说明）
depth_sensor = profile.get_device().first_depth_sensor()
depth_scale = depth_sensor.get_depth_scale()
print("Depth Scale is: ", depth_scale)# 创建对齐对象
# rs.align允许我们执行深度帧与其他帧的对齐
# “align_to”是我们计划对齐深度帧的流类型。
align_to = rs.stream.color
align = rs.align(align_to)
index = 0
color_path = os.getcwd()
depth_path = os.getcwd()# Streaming循环
try:while True:index += 1# 获取颜色和深度的框架集frames = pipeline.wait_for_frames()# frames.get_depth_frame（）是640x360深度图像# 将深度框与颜色框对齐aligned_frames = align.process(frames)# 获取对齐的帧aligned_depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame()  # aligned_depth_frame是640x480深度图像color_frame = aligned_frames.get_color_frame()# 验证两个帧是否有效if not aligned_depth_frame or not color_frame:continuedepth_image = np.asanyarray(aligned_depth_frame.get_data())color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())# 转换深度图像为三通道depth_image_3d = np.dstack((depth_image, depth_image, depth_image))# 渲染图像depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image_3d, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)# 原图cv2.namedWindow('color_image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('color_image', color_image)# 深度图cv2.namedWindow('depth_colormap', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('depth_colormap', depth_colormap)if index % 25 == 0:color = 'depth_' + str(index) + '.jpg'depth = 'depth_' + str(index) + '.jpg'cv2.imwrite(os.path.join(color_path, color), color_image)cv2.imwrite(os.path.join(depth_path, depth), depth_colormap)key = cv2.waitKey(1)if key & 0xFF == ord('q') or key == 27:cv2.destroyAllWindows()break
finally:pipeline.stop()

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