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1.基本思路与开发环境
（首先声明下，这是个广告，但是也确实是一个用KINECT获取点云的方法，也有些干货）
用KinectSDK驱动Kinect
用OpenNI2获取深度流和色彩流并转换为点云数据
用PCL展示并保存PCD文件
开发环境：win7（64位）+vs（10）+KinectSDK1.8+pcl1.6+OpenNI2
(首先假设大家的环境搭建的没有问题，如果不会可以看这个（里面有本示例的安装程序和安装文档）：
https://weidian.com/s/1030566254?wfr=c&ifr=shopdetail )
2.程序
首先给出思路：
1.打开Kinect设备并对Kinect设备进行设置，这里需要注意Kinect捕捉RGB数据和D数据的分辨率。
2.获取深度流和颜色流后，获取其中一帧的RGBD信息。
3.将RGBD信息格式转化为XYZRGB信息格式。（难点：D数据转化为XYZ，D数据与RGB数据的对齐）
4.在PCL中进行保存和显示。
核心代码分析：
首先要打开Kinect设备并对Kinect设备进行设置。
========================================================================
openni::Status rc = openni::STATUS_OK;
rc = openni::OpenNI::initialize();
CheckOpenNIError( rc, "initialize context" );
openni::Device device;
rc = device.open( openni::ANY_DEVICE );
//设置并获取深度流
openni::VideoStream depth, color;
rc = depth.create( device, openni::SENSOR_DEPTH );
// set depth video mode
VideoMode modeDepth;
modeDepth.setResolution( 640, 480 ); //深度数据的像素
modeDepth.setFps( 30 );
modeDepth.setPixelFormat( PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM );
depth.setVideoMode(modeDepth);
// start depth stream
rc = depth.start();
//设置并获取色彩流
rc = color.create( device, openni::SENSOR_COLOR );
// set color video mode
VideoMode modeColor;
modeColor.setResolution( 1280,960);
modeColor.setFps( 30 );
modeColor.setPixelFormat( PIXEL_FORMAT_RGB888 );
color.setVideoMode( modeColor);
rc = color.start();
===========================================================================
至此，深度流和颜色流已经保存在了内存中，现在需要提取其中一帧的数据核心的程序如下：
==========================================================================
VideoFrameRef frame, frameColor;
depth.readFrame(&frame);
color.readFrame(&frameColor);
==========================================================================
接下来将每一帧的数据，转化为XYZRGB格式保存再一个叫mydata的结构体中。
这里需要注意连个问题：
1.D数据向xyz数据的转化，可以利用OPENNI自带的convertDepthToWorld 函数。
2.Kinect捕捉RGB数据和D数据的分辨率是不同的，而且KINECT中RGB摄像机和深度摄像机之间存在视差，因此在生成XYZRGB数据前需要对齐D数据和RGB数据。这个对齐算法是目前的研究难点之一，示例中采用的方法比较简单，只进行了简单的对齐。
==========================================================================
data mydata;
vector<data> point;
DepthPixel *pDepth = (DepthPixel*)frame.getData();
const openni::RGB888Pixel* pImageRow = (const openni::RGB888Pixel*)frameColor.getData();
//进行对齐操作
for(float i=0,row=0;i<frame.getHeight();i=i+1,row=row+2)
{
for(float j=0,lin=0;j<frame.getWidth();j=j+1,lin=lin+2)
{
int k = i;
int m = j;
int r=row;
int l=lin;
xx = pDepth[k*frame.getWidth()+m];
//将D转化为XYZ
CoordinateConverter::convertDepthToWorld (depth,i,j,xx,&x,&y,&z);
if (x!=0 &&y!=0 &&z!=0)//去除NULL点，并保存
{
mydata.x=x*0.001;
mydata.y=y*0.001;
mydata.z=z*0.001;
mydata.r= pImageRow[r*frameColor.getWidth()+l].r;
mydata.g= pImageRow[r*frameColor.getWidth()+l].g;
mydata.b= pImageRow[r*frameColor.getWidth()+l].b;
point.push_back(mydata);
}
}
}
============================================================================
至此，point中就是XYZRGB类型的数据了，然后利用PCL对点云进型分割存储就行了。
我的存储分成了全景ALL和局部SUB，每种场景又分了XYZ型和XYZRGB型。 下面以XYZ型为例：
============================================================================
//生成并保存XYZ全景
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud0XYZ;
cloud0XYZ.width=point.size();
cloud0XYZ.height=1;
cloud0XYZ.is_dense=false;
cloud0XYZ.points.resize(cloud0.width);
for (size_t i=0;i<cloud0XYZ.points.size();i++)
{
cloud0XYZ.points.x=point.x;
cloud0XYZ.points.y=point.y;
cloud0XYZ.points.z=point.z;
}
//保存XYZ全景
pcl::io::savePCDFileASCII("ALL_XYZ.pcd",cloud0XYZ);
//生成并保存XYZ局部
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud0XYZSUB(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud0XYZSUB1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud0XYZSUB2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud0XYZPrt (&cloud0XYZ);
// 创建滤波器对象
pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass1;
pass1.setInputCloud (cloud0XYZPrt);
pass1.setFilterFieldName ("z");
pass1.setFilterLimits (Z1,Z2);
pass1.filter (*cloud0XYZSUB1);
pass1.setInputCloud (cloud0XYZSUB1);
pass1.setFilterFieldName ("x");
pass1.setFilterLimits (X1, X2);
pass1.filter (*cloud0XYZSUB2);
pass1.setInputCloud (cloud0XYZSUB2);
pass1.setFilterFieldName ("y");
pass1.setFilterLimits (Y1, Y2);
pass1.filter (*cloud0XYZSUB);
//保存XYZ局部
pcl::io::savePCDFileASCII("SUB_XYZ.pcd",*cloud0XYZSUB);
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最后，显示点云就可以了。
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发表于 2017-1-4 17:43:20
