OpenNI1.5获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示

华硕XtionPro相似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图,html

详细参数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/node


实验设定的深度图和彩色图大小都是640*480,规格上说彩色图支持更大分辨率,实测若是将彩色图设定为更大分辨率则会自动改成320*240ios



彩色图c++



未配准时的深度图app



配准到彩色图后的深度图dom



深度图配准到彩色图后的1:1融合图异步



彩色图配准到深度图后的1:1融合图
函数


OpenNI中提供4中数据流异步机制:tornado

(1) WaitNoneUpdateAll():不等待流的更新,这样有可能读出来的和上次是同一帧
(2) WaitAndUpdateAll():等待深度和彩色流都更新
(3) WaitAnyUpdateAll():任意流有更新则返回
学习

(4) WaitOneUpdateAll(ProductionNode &node):等待参数指定的流更新


代码:

#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string>

//OpenCV c函数头文件
#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/highgui.h"

//OpenCV c++函数头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <XnCppWrapper.h>  //OpenNI的头文件

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace xn; // OpenNI的命名空间


int main()
{
	XnStatus result = XN_STATUS_OK;  //OpenNI函数的返回结果
	DepthMetaData depthMD; //OpenNI深度数据
	ImageMetaData imageMD; //OpenNI彩色数据

	//c版本OpenCV
	//IplImage*  imgDepth16u=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_16U,1);
	//IplImage* imgRGB8u=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
	//IplImage*  depthShow=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,1);
	//IplImage* imageShow=cvCreateImage(cvSize(640,480),IPL_DEPTH_8U,3);
	//cvNamedWindow("depth",1);
	//cvNamedWindow("image",1);

	//c++版本OpenCV
	Mat cvDepthImg, cvBGRImg, cvFusionImg;
	namedWindow("depth");
	namedWindow("RGB");
	namedWindow("fusion");

	// 建立并初始化设备上下文
	Context context; 
	result = context.Init(); 
	if (XN_STATUS_OK != result)
		cerr<<"设备上下文初始化错误"<<endl;
	

	// 建立深度生成器和彩色生成器
	DepthGenerator depthGenerator;  
	result = depthGenerator.Create( context ); 
	if (XN_STATUS_OK != result)
		cerr<<"建立深度生成器错误"<<endl;
	ImageGenerator imageGenerator;
	result = imageGenerator.Create( context ); 
	if (XN_STATUS_OK != result)
		cerr<<"建立彩色生成器错误"<<endl;

	//经过映射模式来设置生成器参数,如分辨率、帧率
	XnMapOutputMode mapMode; 
	mapMode.nXRes = 640;  
	mapMode.nYRes = 480; 
	mapMode.nFPS = 30; 
	result = depthGenerator.SetMapOutputMode( mapMode );  
	result = imageGenerator.SetMapOutputMode( mapMode );  

	// 将深度生成器的视角对齐到彩色生成器,将深度数据配准到彩色数据
	depthGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint( imageGenerator ); 
	//imageGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint(depthGenerator); //彩色图配准到深度图

	// 启动全部生成器,即启动数据流
	result = context.StartGeneratingAll();  
	while( true)
	{
		// 更新数据
		result = context.WaitNoneUpdateAll(); 
		if (XN_STATUS_OK == result)
		{
			//获取一帧深度图并转换为OpenCV中的图像格式
			depthGenerator.GetMetaData(depthMD); 
			Mat cvRawImg16U(depthMD.FullYRes(), depthMD.FullXRes(), CV_16UC1, (char *)depthMD.Data() );
			cvRawImg16U.convertTo(cvDepthImg, CV_8U, 255.0/(depthMD.ZRes()));
			imshow("depth", cvDepthImg);

			//获取一帧彩色图并转换为OpenCV中的图像格式
			imageGenerator.GetMetaData(imageMD);
			Mat cvRGBImg(imageMD.FullYRes(), imageMD.FullXRes(), CV_8UC3, (char *)imageMD.Data());
			cvtColor(cvRGBImg, cvBGRImg, CV_RGB2BGR);
			imshow("RGB", cvBGRImg);

			//融合图
			cvtColor(cvDepthImg,cvFusionImg,CV_GRAY2BGR);
			addWeighted(cvBGRImg, 0.5, cvFusionImg, 0.5, 0, cvFusionImg);
			imshow("fusion", cvFusionImg);
			waitKey(30); //没有waitKey不显示图像

			// c函数形式
			//memcpy(imgDepth16u->imageData,depthMD.Data(),640*480*2);
			//cvConvertScale(imgDepth16u,depthShow,255/4096.0,0);
			//memcpy(imgRGB8u->imageData,imageMD.Data(),640*480*3);
			//cvCvtColor(imgRGB8u,imageShow,CV_RGB2BGR);
			//cvShowImage("depth", depthShow);
			//cvShowImage("image",imageShow);
		}
	}

	context.StopGeneratingAll(); //中止数据流
	context.Shutdown(); //关闭设备上下文
	destroyWindow("depth");
	destroyWindow("RGB");
	destroyWindow("fusion");

	//cvDestroyWindow("depth");
	//cvDestroyWindow("image");
	//cvReleaseImage(&imgDepth16u);
	//cvReleaseImage(&imgRGB8u);
	//cvReleaseImage(&depthShow);
	//cvReleaseImage(&imageShow);

	return 0;
}


环境配置:

华硕XtionProLive,Win7 32位系统,VS2010,OpenCV2.4.4,OpenNI1.5.2.23


源码下载:

http://download.csdn.net/detail/masikkk/7581283


OpenNI1.5 + NITE + Sensor下载:

http://download.csdn.net/detail/masikkk/7581339


参考:

Kinect+OpenNI学习笔记之2(获取kinect的颜色图像和深度图像)

Kinect+OpenNI学习笔记之4(OpenNI获取的图像结合OpenCV显示)

Kinect开发教程二:OpenNI读取深度图像与彩色图像并显示

OpenNI1.5获取华硕XtionProLive深度图和彩色图并用OpenCV显示