使用自制离线数据跑通ElasticFusion

实验环境及设备

实验环境：

• Ubuntu22.04
• RTX3060

实验设备：

• 小米13（Android）
• Realsense D455

一句话总结就是，使用我的手机连接realsense去室外录制相关离线数据(.bag格式)，然后转换成ElasticiFusion的.klg格式进行三维重建。

过程中还是遇到了不少坑的，比如深度图的尺度以及编码问题，导致一开始的重建总是不顺利。

代码

目录组织：

Env

编译png_to_klg

这里的代码主要参考了https://github.com/HTLife/png_to_klg

• CMake
• Boost
• zlib
• libjpeg
• OpenCV

==在编译之前要修改 main.cpp 下第45行的 depth_scale 为1000，realsense默认是1000==

build

cd png_to_klg
mkdir build
cd build
cmake ..
make

ros相关库

建议使用虚拟环境

numpy

pip install numpy

rosbag

pip install --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/ rosbag
pip install roslz4 --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/

cv_bridge

1. 下载源码https://codeload.github.com/ros-perception/vision_opencv/zip/refs/heads/noetic

2. cd至cv_bridge文件夹

3. 然后命令行安装

   python setup.py install

sensor_image and geometry_msgs

pip install sensor_msgs --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/
pip install geometry_msgs --extra-index-url https://rospypi.github.io/simple/

rospy

pip install -i https://pypi.douban.com/simple rospy

cv_bridge.boost

在这里下载 https://github.com/rospypi/simple/raw/any/cv-bridge/cv_bridge-1.13.0.post0-py2.py3-none-any.whl

pip install cv_bridge-1.13.0.post0-py2.py3-none-any.whl

Usage

1. run read_bag.py

python read_bad.py -n YourBagFile -d YourDepthTopic -r YourRGBTopic 

2. 根据提示修改 png2klg.sh相关参数

cd png_to_klg
# set  the path for the depth.txt and rgb.txt.  ** feed the depth file first and then rgb file **
python associate.py ../bag_data/600/depth.txt ../bag_data/600/rgb.txt > associations.txt 
# to copy the associations.txt to your your_bag_data's path
cp associations.txt ../bag_data/600/associations.txt

cd build
# -w is the extracted rgb and depth images's path -o is the output
./pngtoklg -w ../../bag_data/600 -o ../../bag_data/600/600.klg -t

2. run png2klg.sh

sh png2klg.sh

最后的目录应该是这样：

3. 使用编译好的 ElasticFusion运行

./ElasticFusion -l 600.klg

Refer

https://github.com/HTLife/png_to_klg