rofile = pipeline.start(config) # Getting the depth sensor's depth scale (see rs-align example for explanation) depth_sensor = profile.get_device().first_depth_sensor() depth_scale = depth_sensor.get_depth_scale() # print("Depth Scale is: " , depth_scale) # We will be removing the background of objects more than # clipping_distance_in_meters meters away clipping_distance_in_meters = 2 # 1 meter clipping_distance = clipping_distance_in_meters / depth_scale # Create an align object # rs.align allows us to perform alignment of depth frames to others frames # The "align_to" is the stream type to which we plan to align depth frames. align = rs.align(rs.stream.color) # YOLOv2识别番茄及茎秆 offset = 50 # 图像实际中心坐标 x_base = 74 y_base = 170 model = Yolo(2) # print(model) # image_path = 'testImage.JPG' image_path = '433.jpg' img = '433.jpg'

这段代码是在开始捕获图像帧之前进行了一些准备工作。具体来说：

- 调用 `pipeline.start(config)`，开始捕获图像帧。传入之前创建的 config 对象，表示使用该配置进行捕获。
- 获取深度传感器的深度比例尺，并打印出来。深度比例尺是深度图像中深度值与实际距离之间的转换因子，用于将深度值转换为实际距离值。
- 定义了一个变量 `clipping_distance_in_meters`，表示要去除的背景距离相机的距离阈值，这里设置为 2 米。
- 通过深度比例尺计算出实际的距离阈值 `clipping_distance`。
- 创建了一个 `rs.align` 对象 `align`，用于将深度帧对齐到其他帧（这里是彩色帧）。
- 创建了一个 YOLOv2 模型 `model`，用于识别图像中的番茄和茎秆。
- 定义了变量 `image_path` 和 `img`，表示要处理的图像路径。