{"id":2623,"date":"2018-08-22T07:30:00","date_gmt":"2018-08-22T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/framos.com\/news\/bounding-box-skript-fuer-intel-realsense-auf-github\/"},"modified":"2024-04-24T22:12:56","modified_gmt":"2024-04-24T22:12:56","slug":"bounding-box-skript-fuer-intel-realsense-auf-github","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/framos.com\/de\/news\/bounding-box-skript-fuer-intel-realsense-auf-github\/","title":{"rendered":"Bounding Box-Skript f\u00fcr Intel\u00ae RealSense \u2122 auf GitHub"},"content":{"rendered":"<h3><span>Python-Skript unterst\u00fctzt Multi-Cam-3D-Messungen zur Entwicklung automatisierter Logistik- und Paket-L\u00f6sungen auf Basis von Intel\u00ae RealSense\u2122-Ger\u00e4ten.<\/h3>\n<p><span>Das FRAMOS\u00ae-Entwicklerteam stellt auf GitHub ein Python-Beispielskript zur Verf\u00fcgung, welches direkt mit mehreren Intel\u00ae RealSense\u2122 -Kameras arbeiten kann, um Bounding Boxes f\u00fcr alle Arten von Objekten zu erstellen. Das Python-Skript von FRAMOS kann \u00fcber den folgenden Link heruntergeladen werden:<br \/>\n<strong><a href=\"https:\/\/github.com\/IntelRealSense\/librealsense\/pull\/2119\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub-Download<\/a><\/strong><br \/>\n<span>Die Intel<span>\u00ae RealSense\u2122-Kameras bieten praktische L\u00f6sungen zur Integration hochwertiger 3D-Technologie in Embedded-Ger\u00e4te oder Stand-Alone-Applikationen. Hohe Bildaufl\u00f6sung, hohe Bildraten und der integrierte IR-Projektor erm\u00f6glichen innovative Anwendungen indoor oder outdoor. Die Tiefendaten werden auf einem dezidierten, integrierten ASIC-Prozessor verarbeitet, der RAW-Bildstr\u00f6me nutzt, um hochaufl\u00f6sende 3D-Tiefenkarten zu berechnen. F\u00fcr diese 3D-Tiefenkarten wird kein dedizierter GPU oder Host-Prozessor ben\u00f6tigt. Die 3D-Kameras und -Module sind mit einem SDK f\u00fcr Windows, Linux und weitere Plattformen verf\u00fcgbar und bieten sowohl Code, Debugging-Tools und Evaluierungsprogramme.<br \/>\n<span>Das neu ver\u00f6ffentlichte Python-Skript f\u00fcr Intel\u00ae RealSense\u2122-Ger\u00e4te basiert auf FRAMOS&#8216; fundierter Expertise mit 3D-L\u00f6sungen in der Industrie- und Logistikautomatisierung. Dieses Wissen ist in das Skript eingeflossen, um Entwicklern ein Beispiel an die Hand zu geben, schnell und unkompliziert 3D-Systeme und Bounding Boxes zu erstellen. Als erster Schritt, um etwa um Versandraten und Preise im Paket- und Postbereich zu berechnen, Packst\u00fccken die passenden Lagerpl\u00e4tze zuzuweisen und Objekte basierend auf ihrem Volumen zu sortieren. Diese Art Anwendungen profitieren von der 3D-Messung, um das Gesamtvolumen zu minimieren, die Frachtkosten zu senken; oder, um Versand und Lager zu vereinfachen und zu optimieren. Entwickler, die Systeme im Post-, Lager- oder Sortierbereich erstellen, k\u00f6nnen mit dem Skript gro\u00dfe Vorteile in ihren Anwendungen erzielen. Dies gilt insbesondere f\u00fcr diejenigen, die eine auf mehreren Kameras basierende Anwendung planen. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das FRAMOS\u00ae-Entwicklerteam teilt ein Python-Skript auf GitHub, der direkt mit mehreren Intel\u00ae RealSense \u2122 -Kameras arbeitet, um Bounding Boxes f\u00fcr alle Arten von Objekten zu erstellen. 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