在《Kinect开发教程二：OpenNI读取深度图像与彩色图像并显示》中，小斤介绍了OpenNI读取深度与彩色图像数据的方法，并且借助OpenCV进行显示。
OpenNI2在接口上与OpenNI有了较大变化，具体更新可以查看《OpenNI Migration Guide》。从获取深度，彩色传感器的数据而言，小斤觉得调用更为直观，但对于Kinect，一大缺憾是不支持OpenNI2提供的深度与彩色图像配准的方法(体现在下文中的device.isImageRegistrationModeSupported()方法)。
但使用Kinect的童鞋也不必沮丧，在OpenNI2.1 beta中，小斤看到了新增的convertDepthToColorCoordinates()方法可以做一些深度与彩色坐标数据的转化，它的效果应该 是与device.setImageRegistrationMode( IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR )类似的，有兴趣的童鞋可以尝试一下。
在显示方面，小斤还是使用OpenCV，这次是使用OpenCV的C++接口进行操作。
/*************************
OpenNI2 Deep, Color and Fusion Image
Author: Xin Chen, 2013.2
Blog: http://blog.csdn.net/chenxin_130
*************************/
#include
#include
#include
#include "OpenNI.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace openni;
void CheckOpenNIError( Status result, string status )
{
if( result != STATUS_OK )
cerr << status << " Error: " << OpenNI::getExtendedError() << endl;
}
int main( int argc, char** argv )
{
Status result = STATUS_OK;
//OpenNI2 image
VideoFrameRef oniDepthImg;
VideoFrameRef oniColorImg;
//OpenCV image
cv::Mat cvDepthImg;
cv::Mat cvBGRImg;
cv::Mat cvFusionImg;
cv::namedWindow("depth");
cv::namedWindow("image");
cv::namedWindow("fusion");
char key=0;
//【1】
// initialize OpenNI2
result = OpenNI::initialize();
CheckOpenNIError( result, "initialize context" );
// open device
Device device;
result = device.open( openni::ANY_DEVICE );
//【2】
// create depth stream
VideoStream oniDepthStream;
result = oniDepthStream.create( device, openni::SENSOR_DEPTH );
//【3】
// set depth video mode
VideoMode modeDepth;
modeDepth.setResolution( 640, 480 );
modeDepth.setFps( 30 );
modeDepth.setPixelFormat( PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM );
oniDepthStream.setVideoMode(modeDepth);
// start depth stream
result = oniDepthStream.start();
// create color stream
VideoStream oniColorStream;
result = oniColorStream.create( device, openni::SENSOR_COLOR );
// set color video mode
VideoMode modeColor;
modeColor.setResolution( 640, 480 );
modeColor.setFps( 30 );
modeColor.setPixelFormat( PIXEL_FORMAT_RGB888 );
oniColorStream.setVideoMode( modeColor);
//【4】
// set depth and color imge registration mode
if( device.isImageRegistrationModeSupported(IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR ) )
{
device.setImageRegistrationMode( IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR );
}
// start color stream
result = oniColorStream.start();
while( key!=27 )
{
// read frame
if( oniColorStream.readFrame( &oniColorImg ) == STATUS_OK )
{
// convert data into OpenCV type
cv::Mat cvRGBImg( oniColorImg.getHeight(), oniColorImg.getWidth(), CV_8UC3, (void*)oniColorImg.getData() );
cv::cvtColor( cvRGBImg, cvBGRImg, CV_RGB2BGR );
cv::imshow( "image", cvBGRImg );
}
if( oniDepthStream.readFrame( &oniDepthImg ) == STATUS_OK )
{
cv::Mat cvRawImg16U( oniDepthImg.getHeight(), oniDepthImg.getWidth(), CV_16UC1, (void*)oniDepthImg.getData() );
cvRawImg16U.convertTo( cvDepthImg, CV_8U, 255.0/(oniDepthStream.getMaxPixelValue()));
//【5】
// convert depth image GRAY to BGR
cv::cvtColor(cvDepthImg,cvFusionImg,CV_GRAY2BGR);
cv::imshow( "depth", cvDepthImg );
}
//【6】
cv::addWeighted(cvBGRImg,0.5,cvFusionImg,0.5,0,cvFusionImg);
cv::imshow( "fusion", cvFusionImg );
key = cv::waitKey(20);
}
//cv destroy
cv::destroyWindow("depth");
cv::destroyWindow("image");
cv::destroyWindow("fusion");
//OpenNI2 destroy
oniDepthStream.destroy();
oniColorStream.destroy();
device.close();
OpenNI::shutdown();
return 0;
}
小斤由上到下解释一把：
【1】使用OpenNI::initialize()方法进行初始化，对于错误处理，可以使用OpenNI::getExtendedError()方法。在这里，Device对象打开任意一个可用设备。
【2】在OpenNI2中，可以通过创建VideoStream视频流对象来读取设备的深度图像和色彩图像数据。
【3】对于VideoStream视频流对象，我们可以设备它的Mode，包括分辨率，FPS，像素格式等等。对于像素格式的类型，可以使用 VideoStream的getSensorInfo()方法获得，目前Kinect只有PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM可供选择。
【4】如果设备支持深度与彩色图像配准的话，小斤在这里使用OpenNI2自带的接口进行配准。在while循环中，各个VideoStream对象通过readFrame()来读取对应的图像数据。
【5】将OpenNI的图像数据转换为OpenCV可显示的图像格式。对于彩色图像，可以先将数据塞入OpenCV三通道(8位)RGB对象，再转换到 BGR来显示。对于深度图像，先放入单通道(16位)对象(这是因为深度数据的值域较大)，最近将深度值等比例缩小到[0,255]的值域中，作为灰度图 显示。
【6】最后的图像融合，由于addWeighted()方法需要两个输入图像是同一类型，所以小斤首先将深度灰度图(单通道)，转化为BGR图像，这样就 与彩色图像一致了。再通过该方法进行融合，小斤使用的比例是0.5，0.5，也就是融合图像的每个像素点的值，都是(深度图像该点的像素值*0.5)+ (彩色图像该点的像素值*0.5)。
----------------------------------
作者：小斤(陈忻)
新浪围脖：@小斤陈
本文属于原创文章，如需转载引用请注明原文作者和链接，谢谢。
 基本表达式)
