RealSense、ZED 和奥比中光Astra几款主流相机介绍及应用

以下是英特尔 RealSense、Stereolabs ZED 和奥比中光Astra几款相机的详细对比，包括参数、性能以及二次开发等支持，附带代码示例。

详细信息对比和二次开发示例

1. 英特尔 RealSense (例如 D435/D455)

• 深度技术：立体视觉 + 红外投影
• 分辨率：
  • D435: 1280x720 @ 30fps
  • D455: 1920x1080 @ 30fps
• 工作范围：0.2 米到 10 米
• 视场角 (FOV)：宽度 86°，高度 57°
• 通讯接口：USB 3.0
• SDK 支持： Intel RealSense SDK
• 二次开发支持：C++, Python, ROS 等
• 安装依赖：

pip install pyrealsense2

代码示例（Python）：

import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2

# 创建管道
pipeline = rs.pipeline()

# 配置流
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)

# 启动流
pipeline.start(config)

try:
    while True:
        frames = pipeline.wait_for_frames()
        depth_frame = frames.get_depth_frame()
        color_frame = frames.get_color_frame()

        if not depth_frame or not color_frame:
            continue

        # 将帧转换为numpy数组
        depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())
        color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())

        # 显示图像
        cv2.imshow('Color', color_image)
        cv2.imshow('Depth', depth_image)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
finally:
    pipeline.stop()
    cv2.destroyAllWindows()

代码示例（C++）：

#include <librealsense2/rs.hpp> // Include RealSense Cross Platform API
#include <iostream>

int main() {
    // Create a RealSense pipeline
    rs2::pipeline p;

    // Start the pipeline with default configuration
    p.start();

    while (true) {
        // Wait for a new frame
        rs2::frameset frames = p.wait_for_frames();

        // Get the depth frame
        rs2::depth_frame depth = frames.get_depth_frame();
        // Get the color frame
        rs2::frame color = frames.get_color_frame();

        if (!depth || !color) continue;

        // Get the dimensions of the image
        int width = depth.get_width();
        int height = depth.get_height();

        std::cout << "Depth Frame: " << width << "x" << height << std::endl;

        // Process the images (for demonstration, we just print the size)
        // Here you can add your own image processing code

        // Break the loop on a specific condition (e.g., pressing a key)
        // For this example, we'll just run indefinitely
    }

    return 0;
}

2. ZED (Stereolabs)

• 深度技术：立体视觉 + IMU
• 分辨率：
  • ZED 2: 4416x1242 @ 15fps（720p模式约 60fps）
• 工作范围：0.5 米到 20 米
• 视场角 (FOV)：水平 110°，垂直 75°
• 通讯接口：USB 3.0
• SDK 支持：ZED SDK
• 二次开发支持：C++, Python, Unity, ROS 等
  安装依赖：
  参考 ZED SDK 安装指南

代码示例（Python）：

import sys
import time
import pyzed.sl as sl

# 创建相机对象
zed = sl.Camera()

# 配置相机
init_params = sl.InitParameters()
init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720
init_params.depth_mode = sl.DEPTH_MODE.PERFORMANCE
zed.open(init_params)

while True:
    # 捕获图像
    if zed.grab() == sl.ERROR_CODE.SUCCESS:
        image = sl.Mat()
        zed.retrieve_image(image, sl.VIEW.COLOR)
        depth = sl.Mat()
        zed.retrieve_measure(depth, sl.MEASURE.DEPTH)

        # 获取图像数据
        image_ocv = image.get_data()
        depth_ocv = depth.get_data()

        # 显示图像
        cv2.imshow("ZED Color", image_ocv)
        cv2.imshow("ZED Depth", depth_ocv)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

# 关闭相机
zed.close()

代码示例（C++）：

#include <sl/Camera.hpp>

int main(int argc, char **argv) {
    sl::Camera zed;
    sl::InitParameters init_params;
    init_params.camera_resolution = sl::RESOLUTION::HD720;
    init_params.depth_mode = sl::DEPTH_MODE::PERFORMANCE;

    // 开始相机
    if (zed.open(init_params) != sl::ERROR_CODE::SUCCESS) {
        std::cerr << "Error opening ZED camera." << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }

    sl::Mat image, depth;

    while (true) {
        if (zed.grab() == sl::ERROR_CODE::SUCCESS) {
            zed.retrieveImage(image, sl::VIEW::LEFT);
            zed.retrieveMeasure(depth, sl::MEASURE::DEPTH);

            // 显示图像和深度
            cv::imshow("ZED Image", image.getCvMat());
            cv::imshow("ZED Depth", depth.getCvMat());

            if (cv::waitKey(1) == 'q') break;
        }
    }
    zed.close();
    return EXIT_SUCCESS;
}

3. 奥比中光（Orbbec）

• 深度技术：结构光
• 分辨率：
  • Astra: 640x480 @ 30fps
  • Astra Pro: 1280x720 @ 30fps
• 工作范围：0.4 米到 8 米
• 视场角 (FOV)：水平 60°，垂直 49°
• 通讯接口：USB 2.0 / USB 3.0
• SDK 支持：奥比中光 SDK
• 二次开发支持：C++, C#, Python, Unity 等
• 安装依赖：
  参考 奥比中光 SDK 安装指南

代码示例（Python）：

import numpy as np
import cv2
import openni2

# 初始化
openni2.initialize()
dev = openni2.Device.open_any()
depth_stream = dev.create_depth_stream()
color_stream = dev.create_color_stream()

# 开启流
depth_stream.start()
color_stream.start()

while True:
    depth_frame = depth_stream.read_frame()
    color_frame = color_stream.read_frame()

    depth_data = np.frombuffer(depth_frame.get_buffer_as_uint16(), dtype=np.uint16)
    color_data = np.frombuffer(color_frame.get_buffer_as_uint8(), dtype=np.uint8)

    # 处理深度数据
    depth_image = depth_data.reshape((depth_frame.height, depth_frame.width))
    color_image = color_data.reshape((color_frame.height, color_frame.width, 3))

    # 显示图像
    cv2.imshow('Color Image', color_image)
    cv2.imshow('Depth Image', depth_image)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 停止流
depth_stream.stop()
color_stream.stop()
openni2.unload()

代码示例（C++）：

#include <OpenNI.h>
#include <iostream>

int main() {
    openni::OpenNI::initialize();
    openni::Device device;
    if (device.open(openni::ANY_DEVICE) != openni::STATUS_OK) {
        std::cerr << "Could not open device." << std::endl;
        return -1;
    }

    openni::VideoStream depthStream, colorStream;
    depthStream.create(device, openni::SENSOR_DEPTH);
    colorStream.create(device, openni::SENSOR_COLOR);

    depthStream.start();
    colorStream.start();

    openni::VideoFrameRef depthFrame, colorFrame;

    while (true) {
        depthStream.readFrame(&depthFrame);
        colorStream.readFrame(&colorFrame);

        // 显示深度和颜色
        // 需添加显示代码 (如使用 OpenCV)
        
        if (/* 检测退出条件 */) break;
    }

    depthStream.stop();
    colorStream.stop();
    device.close();
    openni::OpenNI::shutdown();
    return 0;
}

综合参数对比

综合性能对比

• 计算能力:

  • RealSense 配备 IMU，适合移动设备和机器人。
  • ZED 提供高精度深度数据和较大的视场角，适合 AR/VR 应用。
  • 奥比中光专注于深度图像和手势识别等应用，适合人机交互。

• 使用场景:

  • RealSense: 机器人视觉、手势识别。
  • ZED: 虚拟现实、增强现实、3D 映射。
  • 奥比中光: 智能家居、互动游戏。

总结

以上是对三种不同厂家相机的基本信息对比及二次开发示例，可作为小白简单了解和熟悉。不同的项目需求可以选择不同的相机，根据具体应用场景进行开发。