pyrealsense 2.2

先决条件

• 安装 librealsense 并运行示例。
• 安装依赖项：pyrealsense使用 pycparser用于提取 librealsense api中的必要枚举和结构定义， Cython用于包装 librealsense api和 通用数据洗牌。
• windows specifics：将环境变量pyrs_includes设置为 rs.h目录位置和环境变量pyrs_libs to librealsense二进制位置。你可能还需要 stdint.h在您的路径中可用。

安装

从PyPI-（obs:not 总是最新的）：

pip install pyrealsense

来源：

python setup.py install

在线使用

## setup logging
import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)

## import the package
import pyrealsense as pyrs

## start the service - also available as context manager
serv = pyrs.Service()

## create a device from device id and streams of interest
cam = serv.Device(device_id = 0, streams = [pyrs.stream.ColorStream(fps = 60)])

## retrieve 60 frames of data
for _ in range(60):
    cam.wait_for_frames()
    print(cam.color)

## stop camera and service
cam.stop()
serv.stop()

RealSense设备的服务器是用^{tt3}启动的$ 将打印出可用设备的数量。也可以是 以with pyrs.Service():作为上下文启动。

可以从服务Device工厂创建不同的设备。 它们被创建为自己的类，由设备ID、名称、序列号和 固件以及启用的流和摄像头预设。违约 使用id = 0创建设备并设置颜色、深度， 点云、颜色对齐、深度对齐、颜色和红外 溪流。

可用的流是本地流或合成流，每个流都将 创建公开帧缓冲区当前内容的属性 以device.<stream_name>的形式，其中<stream_name>是 颜色、深度、点、CAD、DAC或红外。要访问新数据， Device.wait_for_frames必须每帧调用一次。

脱机使用

## with connected device cam
from pyrealsense import offline
offline.save_depth_intrinsics(cam)

## previous device cam now offline
from pyrealsense import offline
offline.load_depth_intrinsics('610205001689')  # camera serial number
d = np.linspace(0, 1000, 480*640, dtype=np.uint16)
pc = offline.deproject_depth(d)

模块offline可以存储 默认情况下，在文件的用户主目录中的设备到磁盘 .pyrealsense。这可以稍后加载并用于降低深度 数据到PointCloud中，这对于存储原始视频文件和保存 一些磁盘存储器。

示例

有三个例子使用不同的可视化技术： 带matplotlib颜色和深度的颜色 具有opencv的流-具有 VTK

注意事项

到目前为止，此包装器的测试方法是：

• librealsense v1.12.1
• ubuntu 16.04 LTS，Mac OS X 10.12.2 w/SR300相机
• Mac OS X 10.12.3 w/r200摄像头

脱机模块仅支持一个摄像头。

生成状态

ubuntu trusty，python 2和3:

可能的拉取请求

• 对文档的改进
• 来自rs.h
的更多功能
• 锅炉板代码（Qt示例？）
• 支持脱机模块中的多个摄像头
• Windows和MacOS的持续集成

确保推送到dev分支。