realsense t265摄像头参数

1. 摄像头分辨率：1600 x 800 像素
2. 视野角度：82度 x 61度 x 108度
3. 工作距离：0.2m - 5m
4. 帧率：30fps
5. 接口：USB 3.1 Gen 1
6. 精度（位置/旋转）：0.1% （1cm @ 1m）
7. 其他特性：深度感知技术、IMU传感器、内置视觉SLAM算法、支持Linux、Windows 10等操作系统。

相关问题

无人机 T265 原理

### T265 工作原理介绍

T265 是一款专门设计用于提供高精度六自由度 (6DoF) 定位追踪的设备[^2]。此装置利用两个鱼眼摄像头捕捉环境特征并构建稀疏地图，通过视觉惯性里程计（VIO, Visual-Inertial Odometry）技术实现自我运动估计。

#### 视觉惯性里程计(VIO)

VIO 结合了来自相机和惯性测量单元(IMU)的数据来计算位置变化。IMU 提供短期高频次的姿态角速度与加速度信息；而双目相机会周期性拍摄周围场景图像，并匹配前后帧之间的共同点以推算相对移动距离及方向。两者融合后可获得更稳定可靠的轨迹重建结果[^1]。

#### 数据处理流程

当启动 `rs_t265.launch` 文件时，ROS 节点会初始化 T265 设备并与之通信获取原始数据流。这些数据经过内部算法处理转换成 ROS 标准消息格式发布于特定话题上，比如 `/camera/odom/sample` 主题发布的Odometry类型的消息就包含了当前时刻下的姿态、线速度以及角速度等重要参数[^3]。

roslaunch realsense2_camera rs_t265.launch

#### 集成至飞行控制系统(PX4 或 MAVROS)

为了使无人驾驶航空器能够理解并应用由 T265 所提供的空间感知能力，在将其接入飞控之前还需要完成一系列配置工作。这通常涉及到设置本地化模块以便接收并解析来自 T265 的 odometry 信息，进而更新自身的状态估计模型从而达到精准悬停或是路径规划的目的。

如何利用Python和OpenCV库将左摄像头捕获图像中二维像素坐标转换成三维空间坐标？

在Python中使用OpenCV库将摄像头捕获的二维像素坐标转换为三维空间坐标通常涉及到深度感知或结构光等技术。对于大多数标准的Web或USB摄像头，它们提供的只有二维图像，并不包含直接的深度信息。不过，如果使用的是支持立体视觉或者有内置深度传感器的相机（如Intel Realsense系列），可以结合OpenCV的`cv2.reprojectPoints()`函数和三角测距原理。

以下是一个简单的流程：

1. **获取深度图**：首先，你需要从深度相机获取对应于二维颜色图像的深度映射图像。这通常是每个像素点到相机的距离。

2. **匹配像素**：确定图像中二维像素点的位置以及它们对应的深度值。

3. **创建新坐标**：假设你知道相机的内参（intrinsic parameters）和外参（extrinsic parameters），你可以使用`cv2.projectPoints()`函数来计算3D点。这个函数接受三维点、旋转矩阵(R)、平移向量(T)、焦距、光心位置以及是否应用透视校正作为输入。

4. **转换坐标**：通过这些参数，它会将像素坐标变换到像平面，并进一步推断出其在三维空间中的坐标。

5. **计算三维坐标**：得到的是相机坐标系下的3D点，可能需要再根据场景坐标系调整一下。

import cv2
import numpy as np

# 假设depth_map是你获取的深度图，img是彩色图像，K和D是相机内参
depth_map = ... # 彼得斯科投影或其它深度数据格式
img = ... # BGR图像
K, D = ..., ...

# 根据深度映射反投影
points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(depth_map.reshape(-1, 1), K, np.array([[0, 0, 0, 1]]))
points_3d = points_3d.reshape(img.shape[:2][::-1] + (3,))