realsense r200使用过程记录

realsense r200 相机 采用的结构光+双目立体视觉，使用可以使用室外场景，但是有些注意的事项，该款相机在sdk 方面貌似总有些bug,相比之前的测过的zed、astra、kinectv1、kinectv2 ，这个费了不少劲，这里为了大家填坑了。

其中遇到的问题比较多，比如需要手动调参数、不同版本是需用重新得到uvcvideo。

大致的步骤：

(1) 首先需要根据不同系统选择不同的librealsense .

(2) 需要用ros话，放入ros空间 catkin_make

(3) 手动开启自动曝光r200_lr_auto_exposure_enabled 设置为1（适应outdoor）

(4) 之前有基友问我怎么depth 图一闪一闪的呢，这里关闭Normalize Range 设置Min Value 0 、Max Value 1

这是说说用ORB-SLAM做个简单测试，这里说写注意事项：

camera.yaml 的深度为1m,深度因子设置为5000。

深度图像 使用注册的图像。

这里我写了简单的的获取r200的内参的代码：

#include <iostream>#include "librealsense/rs.hpp"using namespace std;int main(int argc, char** argv){    rs::context ctx;    if (ctx.get_device_count() == 0)        return EXIT_FAILURE;    rs::device *dev = ctx.get_device(0);    dev->enable_stream(rs::stream::depth,640,480,rs::format::z16,30);    dev->enable_stream(rs::stream::color,640,480,rs::format::rgb8,30);    dev->start();    const float scale = dev->get_depth_scale();    const float fx = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).fx;    const float fy = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).fy;    const float cx = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).ppx;    const float cy = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).ppy;    const float k1 = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).coeffs[0];    const float k2 = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).coeffs[1];    const float p1 = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).coeffs[2];    const float p2 = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).coeffs[3];    const float k3 = dev->get_stream_intrinsics(rs::stream::color).coeffs[4];    const float baseline = dev->get_extrinsics(rs::stream::depth,rs::stream::color).translation[0];    cout << "camera_fx:"<<fx << endl <<"camera_fy:"<< fy <<endl         << "camera_cx:"<<cx << endl <<"camera_cy:"<< cy << endl         << "k1,k2,p1,p2,k3:" << k1<<","<< k2<<" ,"<<p1<<" ,"<<p2<<" ,"<<k3<<endl         <<"camera_bf:" << baseline*fx <<endl<<"DepthMapFactor:" << 1/scale <<endl;    return 0;}

总结

最好能之前就做过realsense的调试工作，这样对你帮助会比较大，其中涉及的基础安装，github的很多相关package的readme会告诉如何去做。。是之前遇到过相同的问题，看这个应该会得到一定的解决了。最后提示我是在ubuntu16.04 环境下测试的。