- name
- box-pointcloud-collector
- description
- Intel RealSense D455 箱体点云数据整理工具。用于整理箱体的 RGB 彩色图和深度图数据集，支持手动/自动整理模式。触发场景：(1) 整理箱体/物体点云数据 (2) 创建深度学习训练数据集 (3) Bin Picking 项目数据准备 (4) 相机标定数据整理。支持 Intel RealSense D455 相机。
箱体点云数据整理工具
使用 Intel RealSense D455 相机整理箱体 RGB-D 数据集。
快速开始
启动整理
python scripts/collect_v2.py操作按键
| 按键 | 功能 |
|---|---|
| S | 保存 1 张（RGB + Depth） |
| A | 自动保存 10 张（每 5 秒 1 张） |
| Q | 退出并打开数据目录 |
数据集结构
box_dataset/
└── box_YYYYMMDD_HHMMSS/
├── camera_intrinsic.json # 相机内参
├── dataset_config.json # 数据集配置
├── capture_stats.json # 整理统计
└── raw_data/
├── 000001_Color.png # RGB 彩色图
├── 000001_Depth.raw # 深度图 (uint16)
└── ...文件格式
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
XXX_Color.png | PNG 8位 RGB | 彩色图像 |
XXX_Depth.raw | uint16 raw | 深度数据 (640×480×2 bytes) |
camera_intrinsic.json | JSON | 相机内参 (fx, fy, cx, cy) |
数据处理
读取深度图
import numpy as np
depth = np.fromfile("000001_Depth.raw", dtype=np.uint16)
depth = depth.reshape(480, 640)
depth_m = depth / 1000.0 # 转换为米像素坐标 → 3D 坐标
import json
with open("camera_intrinsic.json") as f:
intr = json.load(f)
def pixel_to_3d(u, v, depth_m):
X = (u - intr['ppx']) * depth_m / intr['fx']
Y = (v - intr['ppy']) * depth_m / intr['fy']
Z = depth_m
return X, Y, Z整理规范
- 有效距离：0.5m - 2.5m
- 推荐距离：0.5m - 1.5m
- 每种箱体：20-30 张
- 变换角度：调整箱子位置/角度增加多样性
注意事项
- 中文路径问题：数据集目录使用纯英文命名
- 键盘焦点：点击 RGB Camera 窗口后按 S/A 键
- 相机占用：关闭 RealSense Viewer 等程序
硬件要求
- Intel RealSense D455
- USB 3.0 接口
- Windows 10/11
依赖安装
pip install pyrealsense2 opencv-python numpy作者：Robot_Qu 版本：v2.0