fusion images 3D

[Mohammedbouhouch]

bonjour je fais la prise 3d avec realsense d405 des differentes faces d'un objet et je veux savoir comment fair la fusion de tt les face de l'objet d'une maniere automatique afin de le imprimer en 3d apres merci d'avance

[Mohammedbouhouch]

bonjour j ai utiliser ce code pour capture de nuage de point ms j ai une mauvaise qualite sur le nuage de points je trouve toujour des trou ssur mes photo
import pyrealsense2 as rs
import open3d as o3d
import numpy as np
import sys

def save_point_cloud_to_pcd(filename, points, colors):
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points)
pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors / 255.0)
o3d.io.write_point_cloud(filename, pcd, write_ascii=True)
print(f"Point cloud saved to {filename}")

def main():
if len(sys.argv) < 2:
print("Usage: python script.py <output_filename.pcd>")
sys.exit(1)

output_filename = sys.argv[1]

# Configure RealSense pipeline
pipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
#### depth config 

config.enable_stream(rs.stream.depth, 848, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 848, 480, rs.format.bgr8, 30)


# Start streaming
pipeline.start(config)


# Get the depth sensor from the pipeline
depth_sensor = pipeline.get_active_profile().get_device().first_depth_sensor()

# Set options for the depth sensor
depth_sensor.set_option(rs.option.visual_preset, 4)
#depth_sensor.set_option(rs.option.max_distance, 1.0)
depth_sensor.set_option(rs.option.depth_units, 0.001)  # Set depth unit to meter (adjust if necessary)
depth_sensor.set_option(rs.option.enable_auto_exposure, False)  # Désactivez l'exposition automatique
depth_sensor.set_option(rs.option.enable_auto_white_balance, False)  # Désactivez la balance des blancs automatique
# Capture some frames for stabilization
for i in range(30):
    pipeline.wait_for_frames()

# Retrieve a frame with depth and color data
frames = pipeline.wait_for_frames()
depth_frame = frames.get_depth_frame()
color_frame = frames.get_color_frame()

# Clipping distance at 50 cm (in meters)
clipping_distance = 0.3

# Convert the frame to a point cloud with color
pc = rs.pointcloud()
points = pc.calculate(depth_frame)
vertices = np.asanyarray(points.get_vertices()).view(np.float32).reshape(-1, 3)

# Retrieve color data and resize it
color_data = np.asanyarray(color_frame.get_data())
color_data = np.reshape(color_data, (480 * 848, 3))

# Filter points outside the desired range
valid_points = vertices[vertices[:, 2] < clipping_distance]
valid_colors = color_data[vertices[:, 2] < clipping_distance]

# Save the point cloud to PCD file
save_point_cloud_to_pcd(output_filename, valid_points, valid_colors)

# Close the RealSense pipeline
pipeline.stop()

if name == "main":
main()

[MartyG-RealSense]

Do you have better results if you change rs.option.visual_preset from '4' (HighDensity) to '5' (MediumDensity) please? The MediumDensity preset provides a good balance between accuracy and the amount of detail on the depth image.

You could also try increasing LaserPower to its maximum of '360' as this may increase the amount of detail on the depth image. An example of setting the Laser Power in Python with the instruction rs.option.laser_power can be found at #8592 (comment)

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Obtenez-vous de meilleurs résultats si vous modifiez rs.option.visual_preset de « 4 » (haute densité) à « 5 » (densité moyenne), s'il vous plaît ? Le préréglage MediumDensity offre un bon équilibre entre la précision et la quantité de détails sur l'image de profondeur.

Vous pouvez également essayer d'augmenter LaserPower jusqu'à son maximum de « 360 », car cela peut augmenter la quantité de détails sur l'image de profondeur. Un exemple de configuration de la puissance laser en Python avec l'instruction rs.option.laser_power peut être trouvé sur #8592 (comment) -800257572