{"id":298390,"date":"2020-02-08T09:00:08","date_gmt":"2020-02-08T09:00:08","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=298390"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=298390","title":{"rendered":"\u0418\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e RealSense D435"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487508\/\">\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0435 \u0441\u0443\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<br \/>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b <i>Intel RealSense D435<\/i>, \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435.<br \/>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <i>OpenCV<\/i> \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 RealSense.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w0\/82\/ry\/w082ryb3uo34yl4ps6ll0viqk7u.png\" alt=\"image\"><br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  <b>\u041a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 RealSense<\/b><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b <i>RealSense D435<\/i>. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c <i>RealSense SDK<\/i> \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <b>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 pyrealsense2<\/b><br \/>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <i>Python 3.7<\/i>, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 <i>pyrealsense2<\/i>.  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install pyrealsense2<\/code><\/pre>\n<p>  <b>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 OpenCV<\/b><br \/>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 <i>OpenCV<\/i> (\u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 3.4). \u041c\u0430\u043d\u0443\u0430\u043b \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/3.4.8\/df\/d65\/tutorial_table_of_content_introduction.html\" rel=\"nofollow\">OpenCV<\/a>.<br \/>  \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 <i>OpenCV<\/i> \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u2013 <i>numpy<\/i>.<\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/h3>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 <i>one-stage<\/i> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <i>Retina Net, SSD, YOLO<\/i>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1801.04381.pdf\" rel=\"nofollow\">SSDLite Mobilenet v2<\/a>. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435.<br \/>  \u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432 \u0441 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/models\/blob\/master\/research\/object_detection\/g3doc\/detection_model_zoo.md\" rel=\"nofollow\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 TensorFlow<\/a>.<br \/>  \u0410\u0440\u0445\u0438\u0432 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 <i>.pb<\/i>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0438. \u041d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 OpenCV \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 <i>.pbtxt<\/i>. \u0412 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432\u0435 \u043e\u043d \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.<br \/>  \u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0432\u0430 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438\u0437 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f <i>OpenCV<\/i>:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/tf_text_graph_ssd.py\" rel=\"nofollow\">github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/tf_text_graph_ssd.py<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/tf_text_graph_common.py\" rel=\"nofollow\">github.com\/opencv\/opencv\/blob\/master\/samples\/dnn\/tf_text_graph_common.py<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python tf_text_graph_ssd.py --input \/path\/to\/model.pb --config \/path\/to\/example.config --output \/path\/to\/graph.pbtxt<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b <i>graph.pbtxt<\/i>.<br \/>  \u0418\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0434\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c. \u0412 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 <i>models\/<\/i>.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e \u043a \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435. \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434.<br \/>  \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u043b\u0443\u0448\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <i>draw_predictions()<\/i>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 as cv  def draw_predictions(pred_img, color_img, depth_image):     pass <\/code><\/pre>\n<p>  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">pipeline = rs.pipeline() # &lt;- \u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 pipeline \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043c config = rs.config() # &lt;- \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 colorizer = rs.colorizer() # &lt;- \u041f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b  spatial = rs.spatial_filter() spatial.set_option(rs.option.holes_fill, 3) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <i>ssd<\/i>-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0443\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f <i>.pbtxt<\/i> \u0444\u0430\u0439\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c model = cv.dnn.readNetFromTensorflow(     &quot;models\/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09\/frozen_inference_graph.pb&quot;,      &quot;models\/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09\/graph.pbtxt&quot; ) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c 2 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430: RGB \u0438 depth config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30) config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) profile = pipeline.start(config) <\/code><\/pre>\n<p>  \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 <i>BGR<\/i>, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <i>OpenCV<\/i> \u043f\u043e-\u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv.namedWindow(&quot;RealSense object detection&quot;, cv.WINDOW_AUTOSIZE) try:     while True:         # \u0416\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f &quot;\u0446\u0432\u0435\u0442\u0430&quot; \u0438 &quot;\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b&quot;         frames = pipeline.wait_for_frames()         depth_frame = frames.get_depth_frame()         color_frame = frames.get_color_frame()         if not depth_frame or not color_frame:             continue <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 <i>numpy<\/i>-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">        # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u0432 numpy-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b         depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())         color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c <i>ssd<\/i>-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">        # \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432         model.setInput(cv.dnn.blobFromImage(color_image, size=(300, 300), swapRB=True, crop=False))         pred = model.forward()         draw_predictions(pred, color_image, depth_image) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u043e\u043a\u043d\u0435:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">\t# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442         colorized_depth = cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET)         # \u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f         images = np.hstack((color_image, colorized_depth))         cv.imshow(&quot;RealSense object detection&quot;, images) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">\t# \u0412\u044b\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 'ESC' \u0438\u043b\u0438 'q'         key = cv.waitKey(1) &amp; 0xFF         if (key == 27) or (key == ord('q')):             cv.destroyWindow(&quot;RealSense object detection&quot;)             break         <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">finally:     pipeline.stop() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0418 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 <i>draw_predictions()<\/i>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0412\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def draw_predictions(pred_img, color_img, depth_image):     for detection in pred_img[0,0,:,:]:         score = float(detection[2])         # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 50%         if score &gt; 0.5:             left = detection[3] * color_img.shape[1]             top = detection[4] * color_img.shape[0]             right = detection[5] * color_img.shape[1]             bottom = detection[6] * color_img.shape[0]             cv.rectangle(color_img, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (210, 230, 23), 2)                          # \u0418\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430             depth = depth_image[int(left):int(right), int(top):int(bottom)].astype(float)             depth_scale = profile.get_device().first_depth_sensor().get_depth_scale()             depth = depth * depth_scale             dist,_,_,_ = cv.mean(depth)             dist = round(dist, 1)             cv.putText(color_img, &quot;dist: &quot;+str(dist)+&quot;m&quot;, (int(left), int(top)-5), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 0), 1) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/x_\/vf\/co\/x_vfcoyruqkixnlockdww9hbut4.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<pre><code class=\"python\">import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 as cv  def draw_predictions(pred_img, color_img, depth_image): # &lt;- \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438         for detection in pred_img[0,0,:,:]:         score = float(detection[2])         # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u043c\u043a\u0443 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 50%         if score &gt; 0.5:             left = detection[3] * color_img.shape[1]             top = detection[4] * color_img.shape[0]             right = detection[5] * color_img.shape[1]             bottom = detection[6] * color_img.shape[0]             cv.rectangle(color_img, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (210, 230, 23), 2)                          # \u0418\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430             depth = depth_image[int(left):int(right), int(top):int(bottom)].astype(float)             depth_scale = profile.get_device().first_depth_sensor().get_depth_scale()             depth = depth * depth_scale             dist,_,_,_ = cv.mean(depth)             dist = round(dist, 1)             cv.putText(color_img, &quot;dist: &quot;+str(dist)+&quot;m&quot;, (int(left), int(top)-5), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 255, 0), 1)   pipeline = rs.pipeline() # &lt;- \u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 pipeline \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043c config = rs.config() # &lt;- \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 colorizer = rs.colorizer() # &lt;- \u041f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c model = cv.dnn.readNetFromTensorflow(     &quot;models\/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09\/frozen_inference_graph.pb&quot;,      &quot;models\/ssdlite_mobilenet_v2_coco_2018_05_09\/graph.pbtxt&quot; )  # \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c 2 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430: RGB \u0438 depth config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30) config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) profile = pipeline.start(config)  cv.namedWindow(&quot;RealSense object detection&quot;, cv.WINDOW_AUTOSIZE) try:     while True:         # \u0416\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f &quot;\u0446\u0432\u0435\u0442\u0430&quot; \u0438 &quot;\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b&quot;         frames = pipeline.wait_for_frames()         depth_frame = frames.get_depth_frame()         color_frame = frames.get_color_frame()         if not depth_frame or not color_frame:             continue          # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u0432 numpy-\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b         depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())         color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())                  # \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432         model.setInput(cv.dnn.blobFromImage(color_image, size=(300, 300), swapRB=True, crop=False))         pred = model.forward()         draw_predictions(pred, color_image, depth_image)          # \u041f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442         colorized_depth = cv.applyColorMap(cv.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv.COLORMAP_JET)         # \u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f         images = np.hstack((color_image, colorized_depth))         cv.imshow(&quot;RealSense object detection&quot;, images)                  # \u0412\u044b\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 'ESC' \u0438\u043b\u0438 'q'         key = cv.waitKey(1) &amp; 0xFF         if (key == 27) or (key == ord('q')):             cv.destroyWindow(&quot;RealSense object detection&quot;)             break  finally:     pipeline.stop()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u0430 50 \u0441\u043c, \u043d\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b, \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 <i>pyrealsense2<\/i>, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0438\u0431\u043e \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440. \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438). \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f, \u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f.<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487508\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487508\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487508\/\">\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0435 \u0441\u0443\u0442\u044c \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<br \/>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b <i>Intel RealSense D435<\/i>, \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435.<br \/>  \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <i>OpenCV<\/i> \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 RealSense.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w0\/82\/ry\/w082ryb3uo34yl4ps6ll0viqk7u.png\" alt=\"image\">  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-298390","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/298390","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=298390"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/298390\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=298390"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=298390"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=298390"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}