使用Kinect, openni, opencv获取并处理深度图像

在计算机视觉与机器视觉领域，Kinect传感器因其成本低廉、易于获取和使用而被广泛应用。它不仅能够获取图像数据，还能通过红外摄像头获取深度信息，因此非常适合用于研究和开发各种视觉应用场景。而使用OpenNI（Open Natural Interaction）接口，可以更容易地与Kinect传感器进行交互，获取深度图、骨架数据等。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了众多图像处理和计算机视觉算法，包括颜色空间转换、图像分割、特征点检测、人物跟踪等多种功能。 在这一程序中，我们将探讨如何利用OpenCV库与OpenNI接口实时获取由Kinect传感器探测到的数据，并从这些数据中提取深度图。深度图是计算机视觉中一个重要的数据类型，它记录了场景中每个像素点到传感器的距离信息，对于三维重建、场景理解和物体识别等方面有着重要应用。 ### Kinect和OpenNI Kinect是一款由微软开发的动作感应外设，最初为Xbox 360游戏机设计，后来也被应用于计算机视觉领域。它通过一个RGB摄像头、红外摄像头和一组麦克风实现对场景的捕捉。通过红外摄像头和特定的模式照明，Kinect能够生成对应场景的深度图。 OpenNI是一个开放的接口标准，旨在简化自然用户界面的开发。OpenNI为开发者提供了一系列的API来访问和控制Kinect传感器及其数据流。借助OpenNI，开发者可以减少与硬件交互的复杂性，并专注于更高层次的应用开发。 ### OpenCV OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，包括C/C++、Python、Java等，提供了包括图像处理、特征提取、机器学习等多个领域的广泛功能。OpenCV支持实时视频流处理，并且可以与多种硬件设备交互，比如Kinect。 ### 程序实现 为了获取Kinect传感器的深度图，需要结合OpenNI和OpenCV两个库的特性。首先，通过OpenNI接口初始化Kinect传感器，并设置所需的数据流格式，然后启动数据流。当数据流开始之后，我们可以从Kinect传感器中实时获取RGB图像和对应的深度图。 在获取到原始RGB彩色图像数据之后，我们需要对这些数据进行处理，比如将它们从BGR颜色空间转换到RGB颜色空间（因为OpenCV默认处理RGB图像时按照BGR顺序读取），并进行必要的标定。标定工作通常指的是消除图像中的畸变，以及将图像坐标与实际世界坐标进行校准，这对于图像信息的准确融合至关重要。 由于Kinect提供的原始RGB图像数据是以24位颜色深度存储的，我们需要使用OpenCV提供的函数来获取这些图像数据，并且可能需要将其转换到其他格式以便进一步处理。 最后，程序会输出实时获取的深度图和经过预处理的RGB图像，供进一步的图像融合或分析使用。图像信息融合是指将深度图和RGB图像结合在一起，生成具有颜色和深度信息的完整场景表示，这对于增强现实、机器人导航、手势识别等领域非常有用。 ### 总结 利用Kinect传感器、OpenNI接口和OpenCV库来获取和处理深度图，是一种技术上的综合运用，涉及到硬件交互、图像获取、颜色空间转换、图像标定等多个计算机视觉处理步骤。通过这些步骤，可以将Kinect传感器获取的数据转化为有价值的信息，用于各种应用场景的开发与研究。这项技术的发展，促进了计算机视觉、机器人技术以及相关领域的进步。