引言

关于ZED相机的安装和配置可以先参考【ZED】从零开始使用ZED相机（一）：windows下的安装配置与测试 
  
  
  
  
  
  
  
  ，接下来开始二次开发ZED相机 
  
  
  
  
  
  
  
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阅读ZED API文档 
  
  
  
  
  
  
  
  
，选择自己使用的语言

 


 


 


 


 


 


 


 

，学会相机的基本调用函数

笔者建议：安装包的samples与官方文档配合使用效果更加

必备导入库：（后面涉及的代码都要导入这两个库） import pyzed.sl as sl import cv2

ZED开发目录：

（1）打开相机 
 
 
 
 
 
 
 
 ，终端打印相机的ZED相机的基本信息

（2）捕获图像（左                 、右
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 、深度图等）+ 获取计算的数据（视差
















、深度  
  
  
  
  
  
  
  
 、3D数据等）

下面详细展开

1 hello_zed（初见ZED）

import pyzed.sl as sl import cv2 def hello_zed(): # 创建相机对象 zed = sl.Camera() # Camera是非常重要的一个类 # 创建初始化参数对象并配置初始化参数 init_params = sl.InitParameters() init_params.sdk_verbose = False # 相机有很多可以初始化的参数 
   
   
   
   
   
   
   
   
，用到一个认识一个 # 打开相机（终端打开
 

 

 

 

 

 

 

 
，但是看不到相机的画面
 

 

 

 

 

 

 

 

 ，需要用到cv2.imshow显示相机画面                ，后面再介绍） err = zed.open(init_params) # 指定参数打开相机 if err != sl.ERROR_CODE.SUCCESS: exit(1) # 获得相机的信息 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
，笔者列举了一部分
















，并不是全部信息                         ，读者可以自行探究 zed_info = zed.get_camera_information() print(相机序列号：%s % zed_info.serial_number) print(相机型号：%s % zed_info.camera_model) print(相机分辨率: width:%s, height:%s % (zed_info.camera_resolution.width, zed_info.camera_resolution.height)) print(相机FPS：%s % zed_info.camera_fps) print(相机外部参数：) print(相机旋转矩阵R：%s % zed_info.calibration_parameters.R) print(相机变换矩阵T：%s % zed_info.calibration_parameters.T) print(相机基距：%s % zed_info.calibration_parameters.get_camera_baseline()) print(初始化参数：) zed_init = zed.get_init_parameters() print(相机分辨率：%s % (zed_init.camera_resolution)) print(深度最小：%s % (zed_init.depth_minimum_distance)) print(深度最大：%s % (zed_init.depth_maximum_distance)) # 关闭相机 zed.close() if __name__ == "__main__": hello_zed()

2 image_capture(捕获图像)

import pyzed.sl as sl import cv2 import os # 2. 捕获图像 def image_capture(): zed = sl.Camera() # 设置相机的分辨率1080和采集帧率30fps init_params = sl.InitParameters() init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD1080 # Use HD1080 video mode init_params.camera_fps = 30 # fps可选：15 
  
  
  
  
  
  
  
  、30


 


 


 


 


 


 


 


 

、60 
 
 
 
 
 
 
 
、100 err = zed.open(init_params) # 根据自定义参数打开相机 if err != sl.ERROR_CODE.SUCCESS: exit(1) runtime_parameters = sl.RuntimeParameters() # 设置相机获取参数 runtime_parameters.sensing_mode = sl.SENSING_MODE.STANDARD i = 0 # 创建sl.Mat对象来存储图像（容器） 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，Mat类可以处理1到4个通道的多种矩阵格式（定义储存图象的类型） image = sl.Mat() # 图像 disparity = sl.Mat() # 视差值 dep = sl.Mat() # 深度图 depth = sl.Mat() # 深度值 point_cloud = sl.Mat() # 点云数据 # 获取分辨率 resolution = zed.get_camera_information().camera_resolution w, h = resolution.width , resolution.height x,y = int(w/2),int(h/2) # 中心点 while True: # 获取最新的图像
























，修正它们                 ，并基于提供的RuntimeParameters(深度 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
，点云
















，跟踪等)计算测量值 
  
  
  
  
  
  
  
  
。 if zed.grab(runtime_parameters) == sl.ERROR_CODE.SUCCESS: # 相机成功获取图象 # 获取图像 timestamp = zed.get_timestamp(sl.TIME_REFERENCE.CURRENT) # 获取图像被捕获时的时间点 zed.retrieve_image(image, sl.VIEW.LEFT) # image：容器 
  
  
  
  
  
  
  
  ，sl.VIEW.LEFT：内容 img = image.get_data() # 转换成图像数组 
  
  
  
  
  
  
  
  
，便于后续的显示或者储存 # 获取视差值 zed.retrieve_measure(disparity,sl.MEASURE.DISPARITY,sl.MEM.CPU) dis_map = disparity.get_data() # 获取深度 zed.retrieve_measure(depth,sl.MEASURE.DEPTH,sl.MEM.CPU) # 深度值 zed.retrieve_image(dep,sl.VIEW.DEPTH) # 深度图 depth_map = depth.get_data() dep_map = dep.get_data() # 获取点云 zed.retrieve_measure(point_cloud,sl.MEASURE.XYZBGRA,sl.MEM.CPU) point_map = point_cloud.get_data() print(时间点,timestamp.get_seconds(),中心点视差值,dis_map[x,y],中心点深度值,depth_map[x,y],中心点云数据,point_map[x,y]) # 利用cv2.imshow显示视图

 


 


 


 


 


 


 


 

，并对想要的视图进行保存 view = np.concatenate((cv2.resize(img,(640,360)),cv2.resize(dep_map,(640,360))),axis=1) cv2.imshow("View", view) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == 27: # esc退出 break if key & 0xFF == ord(s): # 图像保存 savePath = os.path.join("./images", "V{:0>3d}.png".format(i)) # 注意根目录是否存在"./images"文件夹 cv2.imwrite(savePath, view) i = i + 1 zed.close()

视图显示结果如下：笔者通过设置按键“s 
  
  
  
  
  
  
  
  ”进行想要图像的保存 
 
 
 
 
 
 
 
 ，需要注意的是保存路径需要先创建好

终端打印如下：

代码中涉及的可选参数（点击关键字可进入官方文档链接）

分辨率选择

可捕获的视图

计算获得的视图