写一段C++代码实现在相机运动时获取的图像中去除掉抖动影响的帧，并显示正常帧

下面是一段C++代码实现在相机运动时获取的图像中去除掉抖动影响的帧，并显示正常帧：

#include <iostream>
#include <librealsense2/rs.hpp>

using namespace std;
using namespace rs2;

int main()
{
    // 创建RealSense管道
    pipeline p;
    // 创建RealSense配置
    config cfg;
    // 配置RealSense相机
    cfg.enable_stream(RS2_STREAM_COLOR, 640, 480, RS2_FORMAT_BGR8, 30);
    // 启动RealSense管道
    auto profile = p.start(cfg);

    // 创建OpenCV窗口
    namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE);

    // 历史帧队列
    rs2::frame_queue queue(2);

    // 循环获取图像帧
    while (waitKey(1) < 0 && getWindowProperty("Display Image", WND_PROP_AUTOSIZE) >= 0)
    {
        // 等待获取图像帧
        frameset frames = p.wait_for_frames();
        // 将当前帧加入历史帧队列
        queue.enqueue(frames.get_color_frame());

        // 判断历史帧队列是否已满
        if (queue.size() == 2)
        {
            // 获取历史帧队列中的两个帧
            rs2::frame prev_frame = queue.wait_for_frame();
            rs2::frame curr_frame = queue.wait_for_frame();

            // 计算两帧之间的运动
            rs2::motion_frame motion = curr_frame.as<motion_frame>();
            rs2_vector curr_translation = motion.get_motion_data().translation;

            // 如果运动小于阈值，则显示正常帧
            if (abs(curr_translation.x) < 0.1 && abs(curr_translation.y) < 0.1 && abs(curr_translation.z) < 0.1)
            {
                // 将当前帧转换为OpenCV格式
                Mat image(Size(640, 480), CV_8UC3, (void*)curr_frame.get_data(), Mat::AUTO_STEP);
                // 显示当前帧
                imshow("Display Image", image);
            }
            // 否则，不显示帧
            else
            {
                continue;
            }
        }
    }

    // 关闭OpenCV窗口
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

上述代码中，我们使用RealSense SDK和OpenCV库，对D435i相机进行图像采集和处理。在程序中，我们创建了一个RealSense管道和配置，来启动相机并配置彩色流的分辨率、格式和帧率等参数。然后，我们创建了一个名为"Display Image"的OpenCV窗口，用于显示采集到的图像帧。

在主循环中，我们使用一个历史帧队列来保存相邻帧之间的历史帧，用于计算帧之间的运动。当历史帧队列中的帧数量为2时，我们取出队列中的两个帧，计算它们之间的运动，并判断运动是否小于阈值。如果运动小于阈值，则说明当前帧是正常帧，可以将其转换为OpenCV格式，并显示在窗口中。如果运动大于阈值，则说明当前帧是抖动帧，不予显示。

通过上述代码，我们可以在相机运动时获取的图像中去除掉抖动影响的帧，并显示正常帧，从而获得更清晰、稳定的图像效果。