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VS2019结合MFC、OpenCV3.4.5和Realsense2.0实现D435i相机的RGB与深度图显示

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简介：
本项目使用Visual Studio 2019开发环境，基于MFC框架，整合OpenCV3.4.5及Intel RealSense SDK 2.0，实现了D435i相机RGB图像和深度图的同时采集与实时显示。 使用MFC实现D435i相机的视频显示，并截取保存某一图像帧。

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  • VS2019结合MFC、OpenCV3.4.5和Realsense2.0实现D435i相机的RGB与深度图显示
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    本项目使用Visual Studio 2019开发环境，基于MFC框架，整合OpenCV3.4.5及Intel RealSense SDK 2.0，实现了D435i相机RGB图像和深度图的同时采集与实时显示。 使用MFC实现D435i相机的视频显示，并截取保存某一图像帧。
     
  • Halcon与MFC结合编程——实现全屏图像显示
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    本项目介绍如何将机器视觉软件库Halcon与微软基础类库(MFC)相结合，详细讲解了二者集成的方法及注意事项，并展示了基于此技术栈实现全屏图像显示的具体应用案例。 Halcon与MFC混合编程可以实现完整显示图像的功能。在MFC环境中展示图像时，用户可以通过手动设置显示区域来更好地理解SetPart函数的作用。
     
  • 深度相机采集RGB、深度图及点云图
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    本项目专注于利用深度相机技术获取高质量的RGB图像、深度图以及点云数据，以支持精确的空间感知与建模。 使用realsense435i获取彩色图像以及对应的深度图和点云图。
     
  • 基于VS2019的Allied Vision相机图像采集与显示MFC源码项目
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    本项目为基于Visual Studio 2019开发的MFC应用程序，旨在实现Allied Vision相机的图像采集和实时显示功能，并提供完整源代码供学习参考。 使用Allied Vision相机采集并显示图像的源码，在VS2019环境下编译MFC界面，并实现独立运行所需的库文件。
     
  • OpenGL与MFC结合的三维图形显示
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    本项目探索了如何将OpenGL的强大图形功能与Microsoft Foundation Classes (MFC)框架相结合，实现高效的三维图形界面开发。通过这种组合，能够创建出交互性强、视觉效果出色的三维应用软件。 使用OPENGL和MFC框架编写程序以实现三维图形的绘制功能。
     
  • 基于MATLAB的相机实现：DeepCompletionRelease——单幅RGB-D图像深度补全
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    DeepCompletionRelease是一款利用MATLAB开发的工具箱，专注于从单张RGB-D图像中恢复缺失或损坏的深度信息。通过先进的深度学习技术，它能够有效提升室内场景重建与物体识别的精度和效率。 MATLAB代码用于在相机上实现单个RGB-D图像的深度补全。该存储库包含本段落中描述的代码/数据：张因达（ThindaZhang），托马斯·冯克豪斯（ThomasFunkhouser）。论文标题为《单个RGB-D图像的深度深度补全》，发表于2018年计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2018）。 快速测试步骤：下载realsense数据并解压缩。然后，下载bound.t7和normal_sc文件。
     
  • Dalsa相机的图像采集、存储及参数设定，实现图像实时显示——使用VS2019编译MFC界面
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    本项目介绍如何利用Visual Studio 2019开发环境与MFC框架，实现DalSA相机的图像实时采集、存储和参数配置功能。 Dalsa相机的图像采集、存储及参数设置功能，以及实时显示图像的功能。使用VS2019编译MFC界面。
     
  • 利用Kinect V2相机获取深度与RGB图像以实现3D重建的Matlab仿真
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    本研究采用Kinect V2传感器采集深度和彩色数据，并基于Matlab平台进行三维重建技术的仿真实验。 本段落将深入探讨如何使用Kinect V2相机采集深度和RGB图像，并在MATLAB环境中进行3D重建的仿真过程。Kinect V2是一款先进的传感器设备，能够捕获高质量的深度信息以及同步的彩色图像，为3D重建提供了必要的数据基础。 3D重建是计算机视觉领域中的一个重要课题，其目标是从多个二维图像中恢复出三维场景的信息。通过Kinect V2获取的深度和RGB数据，我们可以构建物体或环境的三维几何模型。在MATLAB中实现这一过程可以帮助研究人员和开发者快速验证算法、可视化结果，并进行迭代优化。 我们需要理解Kinect V2的工作原理：它利用红外结构光和时间-of-flight（TOF）技术来测量物体与相机的距离，生成深度图；同时RGB摄像头捕捉到对应位置的颜色信息。这两部分数据结合可以构建出彩色的三维点云。 在MATLAB中进行3D重建通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：导入由Kinect V2采集的深度和RGB图像，并对图像进行校正，消除噪声和不准确的深度值。 2. **特征匹配**：使用SIFT或SURF等方法在不同视角的RGB图像中检测特征点并进行匹配。这有助于确定不同视点间的对应关系。 3. **立体匹配**：通过光束法平差或半全局匹配算法计算像素间深度差异，进一步建立深度图。 4. **三维点云生成**：结合每个匹配像素点的深度信息与颜色信息生成对应的三维点云。这通常涉及坐标变换，将图像坐标转换为世界坐标。 5. **点云融合**：如果有多组数据，则需将多组点云进行融合以提高3D模型完整性和准确性。 6. **3D模型重建**：使用MATLAB内置的`isosurface`和`patch`等工具通过表面重建算法（如体素网格化、三角网化）生成3D模型。 7. **结果展示**：在MATLAB环境中以三维视图展示重建的模型，进行交互式查看与分析。 结合Kinect V2深度感知能力和MATLAB强大的图像处理和可视化功能，可以实现高效的3D重建仿真。此过程不仅适用于学术研究也适用于虚拟现实、机器人导航及室内建模等工程应用领域。通过不断实践优化可创建更精确逼真的3D模型推动计算机视觉技术的发展。
     
  • Python程序用于RealSense D435i深度相机的数据采集
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    本项目使用Python编程语言开发了一套数据采集系统，专门针对Intel RealSense D435i深度相机。该系统能够高效地收集高质量的深度、彩色及红外图像数据，并支持实时预览和后期处理功能。通过优化算法实现低延迟传输与高精度测量，适用于机器人导航、环境建模等研究领域。 使用Python语言处理RealSense D435i 深度相机捕获的数据集包括RGB图像、深度图和视频数据的方法。
     
  • 基于传感器的Realsense D435i深度相机ROS驱动开发
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    本项目专注于开发适用于Realsense D435i深度相机的ROS（机器人操作系统）驱动程序，旨在优化传感器数据采集与处理，推动机器人视觉技术的应用与发展。 该资源提供了Realsense D435i深度相机的软件开发包rslidar_sdk以及ROS驱动。更多详细内容可参考Intel RealSense官方文档。 基本环境要求： - 安装Ubuntu操作系统 - 安装ROS 准备工作： 1. 使用realsense-viewer工具打开调试界面，查看并记录深度相机的序列号。 2. 在`realsense-driver-jetson/src/realsense-ros/realsense2_camera/launch`目录下的`rs_camera_424_240.launch`文件中修改相机序列号参数。 启动命令： 1. 进入`realsense-driver-jetson`目录。 2. 执行 `source devel/setup.bash` 3. 使用以下命令启动ROS节点：`roslaunch realsense2_camera rs_camera_424_240.launch` 最后，欢迎各位积极交流和讨论，博主会定期回复。