pipeline.wait_for_frames
时间: 2023-08-06 07:02:43 浏览: 314
`pipeline.wait_for_frames()` 是一个用于等待并获取实时深度图像和彩色图像的函数。它是用于管理 RealSense 摄像头的管道对象的方法之一。当调用 `wait_for_frames()` 时,它会阻塞代码执行,直到摄像头准备好提供新的帧数据。一旦有新的帧可用,它会返回一个帧数据对象,你可以用来访问深度图像和彩色图像。
相关问题
cv2.imread和pipeline.wait_for_frames
cv2.imread是OpenCV库中的一个函数,用于从磁盘上的图像文件中读取图像数据。它接受文件路径作为输入,并返回一个表示图像的多维数组。
而pipeline.wait_for_frames是用于等待和获取RealSense深度摄像头采集到的帧数据的方法。在使用Intel RealSense SDK进行深度摄像头编程时,我们可以创建一个管道(pipeline)对象,然后使用该对象的wait_for_frames方法来等待和获取帧数据。
这两个函数在不同的上下文中使用,cv2.imread用于读取存储在磁盘上的图像文件,而pipeline.wait_for_frames用于等待和获取实时的深度摄像头帧数据。它们在功能和用法上有很大的区别。
程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl',优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step
根据提示信息,'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '_dgl' 属性。
你可以在类的构造函数中添加以下代码:
```python
self._dgl = YourDGLClass()
```
其中,'YourDGLClass' 是你要使用的类所代表的名称。如果你没有定义这个类,你需要先定义这个类并实现相关方法。
此外,在上述代码中,还有一个 '_count' 属性也没有在类的构造函数中初始化。你需要为 '_count' 属性赋予一个初始值,例如:
```python
self._count = 0
```
这样,在执行到 'if self._count > self._inspect_step:' 这行代码时,'_count' 属性就不会出现 'not defined' 的情况了。
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