【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】

• 1. 前言
• 2 分析
• • 2.1 关于yolo部分
  • 2.2 关于获取三维坐标的部分
  • 2.3 关于文件结构部分
• 3. 代码

1. 前言

参考：Ubutntu下使用realsense d435i（三）：使用yolo v5测量目标物中心点三维坐标

• 欢迎大家阅读2345VOR的博客【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】
• 2345VOR鹏鹏主页： 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号，座右铭：脚踏实地，仰望星空
• 本文章属于《Ubuntu学习》和《ROS机器人学习》
  ：这里主要是记录Ubuntu下简单使用yolov5测试检测效果的过程，我是使用realsense d435i摄像头的RGB图像。
  

本文下述使用参考的的工程均来自于下面的两个github

yolo v5参考的代码：https://github.com/ultralytics/yolov5
本文参考的代码（仅获得深度）：https://github.com/killnice/yolov5-D435i

Ubuntu环境搭建
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【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】
ROS学习笔记
【1. Ubuntu18.04安装ROS Melodic】
【2. 在Github上寻找安装ROS软件包】
【3. 初学ROS，年轻人的第一个Node节点】
【4. ROS的主要通讯方式：Topic话题与Message消息】
【5. ROS机器人的运动控制】
【6. 激光雷达接入ROS】
【7. ROS 中的 IMU 惯性测量单元消息包】
上一个github代码，csdn上的讲解：【Ubuntu18.04使用yolov5教程】

我的文件是在yolov5-D435i工程基础上改的，yolov5-D435i是在yolov5工程基础上改的，源码部分参考了冰激凌啊，D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测部分采用彩色图和深度图对齐，根据彩色图进行YOLO V5识别，输出相对于相机坐标系的目标物体中心点的三维坐标。

2 分析

主要思路是采用彩色图形用yolo检测，深度图对齐，最后输出检测目标物体及相对位置结果。

2.1 关于yolo部分

https://github.com/ultralytics/yolov5 这是一个比较经典的yolo v5的代码，它提供了一些接口，在README.md中进行了介绍。可以看到只要在自己写的文件里创建model就可以调用这个结果了。

import torch# Modelmodel = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# or yolov5m, yolov5l, yolov5x, custom# Imagesimg = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'# or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list# Inferenceresults = model(img)# Resultsresults.print()# or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

2.2 关于获取三维坐标的部分

❤ https://github.com/killnice/yolov5-D435i里main_debug.py文件的深度获取方法是在中心点附近取一些随机点，然后深度排序取中值滤波。（这些被随机选择到的中心点，在图中画了蓝色小圆圈标记这些点）猜测这样做是可以避免realsense获取深度过程中，某点的忽然转换失效，认为深度值为0，如果取周围几个点进行获取深度，并中值滤波，将大大提高这个深度值在测量过程中的稳定性，避免了realsense忽然某帧某点的深度值为0的情况。❤ 我要获得中心点的坐标，可以参考Ubutntu下使用realsense d435i（二）：获取某二维像素点的三维坐标修改get_mid_pos()函数，根据中心点的坐标以及中心点对应的深度获取中心点的三维坐标。但是这样做也面临一个问题，就是上面提到的，仅仅测量中心点的深度，当忽然这个深度值为0，他的三维坐标转换就会出错，如果把这个值设为机械臂的目标点，就会导致机械臂一瞬间点的位置出错。把realsense相机画面的频率降低会对这个现象改善一点，但还是存在，所以考虑可以参考上述深度值得解决办法，也获取周围点，做一个中值滤波。另外就是考虑相机还没有标定，参考realsense d435相机标定，现在确实照墙壁时深度图像有很多“黑洞”，这有可能也是忽然深度值为0的原因。❤ 未来要修改的地方① 把【像素x，像素y，深度值z】进行一个数据结构的保存（是选择元祖、数组还是什么结构还没有想好）② 利用随机数获取周边的一些点，同样获得这些点的【像素x，像素y，深度值z】③ 把所有点根据深度值z进行排序和中值滤波，选择排序中间的那一个点，根据深度值以及与其对应的像素x，y，获得该点的三维坐标，并以此为目标物的三维坐标。

2.3 关于文件结构部分

由于yolo的测试程序以及对外开放了接口，所以我们只需要在原来的YOLO v5中（https://github.com/ultralytics/yolov5），再创建一个my_realsense_detect.py程序（不需要替换原来的detect.py程序），就可以了。也就是说，把my_realsense_detect.py程序放到最开始提到的2个github程序中都可以运行。如果想放到其他的yolo程序，需要看看他具体提到的模型接口，结果接口都是什么。

3. 代码

首先我下载了https://github.com/killnice/yolov5-D435i。

我的文件是在yolov5-D435i工程基础上改的，yolov5-D435i是在yolov5工程基础上改的。

git clone https://github.com/killnice/yolov5-D435i.git d435i_yolocode d435i_yolo/选择环境参考：https://blog.csdn.net/vor234/article/details/130480581pip install -r requirements.txtpip install pyrealsense2python main_debug.py

然后是在main_debug.py文件的基础上进行了修改，并把它重命名为了d435i_detect.py

说明：

在yolov5-D435i工程中的main.py、main_debug.py和try.py都是可以删除的，只要运行d435i_detect.py就可以

在yolov5工程中，只要把my_realsense_detect.py文件复制进去就也可以运行啦

接下来是我的代码，具体可以根据yolov5-D435i工程中的main_debug.py文件进行修改。

import pyrealsense2 as rsimport numpy as npimport cv2import randomimport torchimport time# model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')#model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5l6')model.conf = 0.5def get_mid_pos(aligned_depth_frame,box):mid_pixel = [(box[0] + box[2])//2, (box[1] + box[3])//2] #确定索引深度的中心像素位置# 注意mid_pixel是float，但是get_distance()的参数需要是int[x, y] = [int(mid_pixel[0]), int(mid_pixel[1])]depth_intrin = aligned_depth_frame.profile.as_video_stream_profile().intrinsics # 获取相机深度参数dis = aligned_depth_frame.get_distance(x, y)# 获取该像素点对应的深度# print ('depth: ',dis) # 深度单位是mcamera_coordinate = rs.rs2_deproject_pixel_to_point(depth_intrin, [x, y], dis)# print ('camera_coordinate: ',camera_coordinate)return camera_coordinatedef dectshow(org_img, boxs,aligned_depth_frame):img = org_img.copy()for box in boxs:cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)point_3d = dist = get_mid_pos(aligned_depth_frame,box)[x, y, z] = point_3d# cv.putText 图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细cv2.putText(img, box[-1] + ' (' + str(x)[:4] + ',' + str(y)[:4] + ',' + str(z)[:4] + ')',(int(box[0]), int(box[1])), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 255, 255), 1)cv2.imshow('dect_img', img)if __name__ == "__main__":# Configure depth and color streamspipeline = rs.pipeline()config = rs.config()config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 60)config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 60)# Start streamingpipe_profile = pipeline.start(config)try:while True:# # Wait for a coherent pair of frames: depth and color# 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# # Convert images to numpy arrays# depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())# color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())# Depth scale - units of the values inside a depth frame, i.e how to convert the value to units of 1 meter# 获取深度传感器的深度标尺（参见rs - align示例进行说明）depth_sensor = pipe_profile.get_device().first_depth_sensor()depth_scale = depth_sensor.get_depth_scale()# print("Depth Scale is: ", depth_scale)# ('Depth Scale is: ', 0.0010000000474974513)# 创建对齐对象与color流对齐# align_to 是计划对齐深度帧的流类型align_to = rs.stream.color# rs.align 执行深度帧与其他帧的对齐align = rs.align(align_to)''' 获取图像帧与相机参数'''# 等待获取图像帧，获取颜色和深度的框架集frames = pipeline.wait_for_frames() # frames.get_depth_frame（）是640x360深度图像# 获取对齐帧，将深度框与颜色框对齐aligned_frames = align.process(frames)# 获取对齐帧中的的depth帧aligned_depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame() # aligned_depth_frame是640x480深度图像# 获取对齐帧中的的color帧aligned_color_frame = aligned_frames.get_color_frame()# 将images转为numpy arrays# RGB图color_image = np.asanyarray(aligned_color_frame.get_data())# 深度图（默认16位）depth_image = np.asanyarray(aligned_depth_frame.get_data())results = model(color_image)boxs= results.pandas().xyxy[0].values#boxs = np.load('temp.npy',allow_pickle=True)dectshow(color_image, boxs, aligned_depth_frame)# Apply colormap on depth image (image must be converted to 8-bit per pixel first)depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)# Stack both images horizontallyimages = np.hstack((color_image, depth_colormap))# Show imagescv2.namedWindow('RealSense', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('RealSense', images)key = cv2.waitKey(1)# Press esc or 'q' to close the image windowif key & 0xFF == ord('q') or key == 27:cv2.destroyAllWindows()breakfinally:# Stop streamingpipeline.stop()

运行效果如下：

这个程序需要说明的是像素坐标的中点是float形式，而get_distance(x, y)函数的参数是int形式，需要进行强制转换。