[open 3d] Capture your own dataset

• RealSense 카메라가 있다면, sensors/realsense_recorder.py를 사용하여 RGB-D 프레임을 쉽게 캡처할 수 있습니다.

참고

• 이 튜토리얼은 사용 환경에 유효한 RealSense Python 패키지와 OpenCV Python 패키지가 설치되어 있다고 가정합니다.
• RealSense Python 패키지를 설치하려면 이 지침을 따르세요.

입력 인자

• 이 스크립트는 다음 세 가지 옵션 중 하나로 실행할 수 있습니다:

python realsense_recorder.py --record_imgs
python realsense_recorder.py --record_rosbag
python realsense_recorder.py --playback_rosbag

• --record_imgs 및 --record_rosbag 모드에서는 다음과 같은 캡처 미리보기가 표시됩니다:
• 
• 왼쪽에는 잘못된 깊이 영역이 회색으로 표시된 컬러 이미지가, 오른쪽에는 제트 컬러로 색상화된 깊이 맵이 나타납니다.
• 잘못된 깊이 픽셀은 객체 경계, 불확실한 영역, 또는 먼 영역(3m 이상)을 나타냅니다.
• 재구성 품질을 높이기 위해 회색 픽셀이 너무 많은 프레임은 피하는 것이 좋습니다.
• 기본적으로, --record_imgs 모드에서는 정렬된 컬러 및 깊이 이미지를 dataset/realsense 폴더에 저장하며,
  • 이 데이터는 재구성 시스템에 사용할 수 있습니다.

dataset
└── realsense
    ├── camera_intrinsic.json
    ├── color
    │   ├── 000000.jpg
    │   ├── :
    └── depth
        ├── 000000.png
        ├── :

• camera_intrinsic.json은 사용된 RealSense 카메라의 내재 파라미터를 포함하고 있습니다.
• 이 파라미터 세트는 해당 데이터셋과 함께 사용되어야 합니다.

새로운 설정 파일 생성

• 새 데이터셋의 경로를 지정하려면 새로운 설정 파일이 필요합니다. 이 목적을 위해 config/realsense.json이 제공됩니다.

{
    "name": "Realsense bag file",
    "path_dataset": "dataset/realsense.bag",
    "path_intrinsic": "optional/read_from_bag_file.json",
    "depth_max": 3.0,
    "voxel_size": 0.05,
    "depth_diff_max": 0.07,
    "preference_loop_closure_odometry": 0.1,
    "preference_loop_closure_registration": 5.0,
    "tsdf_cubic_size": 3.0,
    "icp_method": "color",
    "global_registration": "ransac",
    "python_multi_threading": true
}

• path_dataset과 path_intrinsic은 데이터셋과 내재 파라미터의 경로를 나타냅니다.

재구성 시스템 실행

• 새로운 설정 파일을 사용하여 시스템을 실행하세요.

cd examples/python/reconstruction_system/
python run_system.py config/realsense.json [--make] [--register] [--refine] [--integrate]