机器人持续学习基准LIBERO系列6——获取并显示实际深度图

发布时间：2024年01月16日

0.前置

1.代码基础

2.开启一个新环境

env_args = {
    "bddl_file_name": os.path.join(os.path.join(get_libero_path("bddl_files"), task.problem_folder, task.bddl_file)),
    "camera_heights": 128,
    "camera_widths": 128
}

env = OffScreenRenderEnv(**env_args)
#设置种子
env.seed(0)
#环境重置
env.reset()
#初始化
env.set_init_state(init_states[0])

3.可视化两个相机的二维图并获取归一化后的深度图

import numpy as np
#运动机械臂更新环境
obs, _, _, _ = env.step([0.] * 7)
#获取手外相机视角图片
agentview_image = (obs["agentview_image"])
robot0_eye_in_hand_image = (obs["robot0_eye_in_hand_image"])
agentview_depth = (obs["agentview_depth"])
robot0_eye_in_hand_depth =  (obs["robot0_eye_in_hand_depth"])
display(Image.fromarray(agentview_image))
display(Image.fromarray(robot0_eye_in_hand_image))

在这里插入图片描述
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4.获取并可视化真实深度信息

from robosuite.utils.camera_utils import get_real_depth_map
agentview_depth_real = get_real_depth_map(env.sim, agentview_depth)
robot0_eye_in_hand_depth_real = get_real_depth_map(env.sim, robot0_eye_in_hand_depth)

agentview_depth_real = (agentview_depth_real.squeeze()*1000).astype(np.uint8)
robot0_eye_in_hand_depth_real = (robot0_eye_in_hand_depth_real.squeeze()*1000).astype(np.uint8) 
display(Image.fromarray(agentview_depth_real))
display(Image.fromarray(robot0_eye_in_hand_depth_real))

在这里插入图片描述
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_53610475/article/details/135633441
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