基于RealSense D435的灰度化區分前后景物體的討論

汪家琦 王博 王書平 董冠廷

【摘 要】本文采用Intel RealSense D435深度攝像頭捕獲深度圖像，擬解決深度圖與灰度圖的轉換問題，基于OpenCV3的環境進行分析處理。值得指出的是市面上有許多深度攝像頭可供選擇，我們在此選擇了其中一種進行分析，謹提供一種可行的分析思路供大家參考。

【關鍵詞】RealSense D435；灰度化區分；景物體

一、實驗裝置

1.1裝置放置

實驗在室內進行，如圖所示，可以看到，本次實驗的主要目的是采集一張效果較好的深度圖像，以供后續分析。利用支架更好的固定深度攝像頭的位置，保證圖像的穩定性；設置與鏡頭方向一致的標尺可以更為準確的知道物體距離攝像頭的大概位置（也可以利用RealSense D435自帶的SDK的紅外測距功能完成此內容，但是由于紅外測距的設備與攝像頭之間存在一定的距離，所以在測量前方物體時會有一部分的偏差）從而根據自己的需要設定區分前后景物體的距離閾值，根據自己的需要設定何為前景何為后景，方便后續分析。（圖1）

1.2圖像采集

基于RealSense D435 SDK自帶的相機例程，可以調用深度攝像頭來采集深度圖像。對于深度圖像的保存，我們采用了OpenCV自帶的圖像操作函數。得到了一些效果比較好的圖像。

二、分析方法

2.1關鍵問題

現在需要解決的問題就是建立獲得的深度圖像的RGB通道的像素值與其距離遠近的關系。我們考慮在采集深度圖像的時候，將物體的變化盡可能的平滑，這樣可以使得圖像的像素值連續變化，而不會出現大的跳變現象。從而更好地進行分析。

2.2實驗結論

基于上述分析，我們可以將整個RGB各個通道像素值的變化分為4個部分，做成如下表格。

2.3灰度轉換區分前后景物體的思路

通過上述部分，我們已經得到了RGB通道像素值隨著深度值變化的大體規律，可以接著進行圖像灰度化的工作。

三、實驗結果與分析

我們利用OpenCV來完成上述思路的實現。

3.1實驗結果

可以看到這種方法可以很好的區分前后景物體，同時，還具有了較高的對比度，很易于圖像的分析與操作。

3.2結果分析

通過上述的方法我們完成了對于深度圖像轉灰度圖像的任務，并且保留了物體的距離信息，能夠很好的區分前后景物體，然而，對于物體的輪廓而言，并沒有那么清楚的輪廓部分。但這并不是我們重點關注的部分，我們所需實現的內容僅僅只是由灰度圖像反映出物體深度值的信息，對于這一個要求而言，處理的結果是令人滿意的。

【參考文獻】

[1]百度百科，RGB的定義

https：//baike.baidu.com/item/RGB/342517？fr=aladdin

[2]灰度圖的定義，CSDN深55度圖

https：//blog.csdn.net/donkey_1993/article/details/80781773