V1彩色分辨率:640x480

V2彩色分辨率:1920x1080

1,打开彩色图像帧的方式

对于V1: 使用NuiImageStreamOpen方法打开

hr = m_PNuiSensor->NuiImageStreamOpen(
NUI_IMAGE_TYPE_COLOR,NUI_IMAGE_RESOLUTION_640x480,0, 2,
m_hNextColorFrameEvent,&m_hColorStreamHandle);
if( FAILED( hr ) )
{
cout<<"Could notopen image stream video"<<endl;
return hr;
}
这样的方式能够设置分辨率

对于V2:

首先使用  m_pKinectSensor->Open();//打开Kinect

        if (SUCCEEDED(hr))
{
hr =m_pKinectSensor->get_ColorFrameSource(&pColorFrameSource);
}
方法get_ColorFrameSource打开彩色帧的源。
然后使用 if (SUCCEEDED(hr))
{
hr =pColorFrameSource->OpenReader(&m_pColorFrameReader);
}
SafeRelease(pColorFrameSource);
方法OpenReader打开彩色帧读取器。

2,更新彩色帧的方式

对于V1:使用NuiImageStreamGetNextFrame方法

NuiImageStreamGetNextFrame(m_hColorStreamHandle,0, &pImageFrame);//得到该帧数据

对于V2:使用AcquireLatestFrame方法

 if (!m_pColorFrameReader)
{
return;
} IColorFrame* pColorFrame = NULL; HRESULT hr =m_pColorFrameReader->AcquireLatestFrame(&pColorFrame);

3,数据的处理方式

对于V1:这样的数据获取方式比較明朗看到数据内部结构,

INuiFrameTexture *pTexture =pImageFrame->pFrameTexture;
NUI_LOCKED_RECT LockedRect;
pTexture->LockRect(0, &LockedRect,NULL, 0);//提取数据帧到LockedRect。它包含两个数据对象:pitch每行字节数。pBits第一个字节地址
if( LockedRect.Pitch != 0 )
{
cvZero(colorImage);
for (int i=0; i<480; i++)
{
uchar* ptr =(uchar*)(colorImage->imageData+i*colorImage->widthStep);
BYTE * pBuffer =(BYTE*)(LockedRect.pBits)+i*LockedRect.Pitch;//每一个字节代表一个颜色信息。直接使用BYTE
for (int j=0; j<640; j++)
{
ptr[3*j] =pBuffer[4*j];//内部数据是4个字节,0-1-2是BGR,第4个如今未使用
ptr[3*j+1] =pBuffer[4*j+1];
ptr[3*j+2] =pBuffer[4*j+2];
}
}
//cvWriteFrame(wr_color,colorImage);
cvShowImage("colorImage", colorImage);//显示图像

得到的终于形式能够用OpenCV显示。

对于V2:   这样的数据的内部结构是神马样子呢?然后怎样用OpenCV显示出图像数据呢?待查…

RGBQUAD* m_pColorRGBX;//彩色数据存储位置
m_pColorRGBX(NULL)//构造函数初始化
// create heap storage for color pixel data in RGBXformat
m_pColorRGBX = new RGBQUAD[cColorWidth *cColorHeight]; //下边就是AcquireLatestFrame之后处理数据
INT64 nTime = 0;
IFrameDescription* pFrameDescription =NULL;
int nWidth = 0;
int nHeight = 0;
ColorImageFormat imageFormat = ColorImageFormat_None;
UINT nBufferSize = 0;
RGBQUAD *pBuffer = NULL; if (SUCCEEDED(hr))
{
if (imageFormat == ColorImageFormat_Bgra)
{
hr =pColorFrame->AccessRawUnderlyingBuffer(&nBufferSize, reinterpret_cast<BYTE**>(&pBuffer));
}
else if (m_pColorRGBX)
{
pBuffer = m_pColorRGBX;
nBufferSize = cColorWidth *cColorHeight * sizeof(RGBQUAD);
hr = pColorFrame->CopyConvertedFrameDataToArray(nBufferSize,reinterpret_cast<BYTE*>(pBuffer), ColorImageFormat_Bgra);
}
else
{
hr = E_FAIL;
}
}
if (SUCCEEDED(hr))
{
ProcessColor(nTime, pBuffer,nWidth, nHeight);
}

感觉眼下得到的pBuffer就是存储的彩色数据。问题是怎样用OpenCV来显示呢?

4,OpenCV显示

<span style="white-space:pre">	</span>int width = 0;
int height = 0;
pDescription->get_Width( &width ); // 1920
pDescription->get_Height( &height ); // 1080
unsigned int bufferSize = width * height * 4 * sizeof( unsigned char ); //创建尺寸为height x width 的4通道8位图像
Mat bufferMat( height, width, CV_8UC4 );
Mat colorMat( height / 2, width / 2, CV_8UC4 ); while( 1 ){
// 更新彩色帧
IColorFrame* pColorFrame = nullptr;
hResult = pColorReader->AcquireLatestFrame( &pColorFrame );
if( SUCCEEDED( hResult ) ){
hResult = pColorFrame->CopyConvertedFrameDataToArray( bufferSize, reinterpret_cast<BYTE*>( bufferMat.data ), ColorImageFormat::ColorImageFormat_Bgra );
if( SUCCEEDED( hResult ) ){
resize( bufferMat, colorMat, cv::Size(), 0.5, 0.5 );
}
}
SafeRelease( pColorFrame ); imshow( "Color", colorMat );

当中用到kinect的CopyConvertedFrameDataToArray函数,将图像帧转换为矩阵数据用来显示。

5。V2+VS2012+OpenCV代码

#include <Windows.h>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;
using namespace cv; //释放接口须要自定义
template<class Interface>
inline void SafeRelease( Interface *& pInterfaceToRelease )
{
if( pInterfaceToRelease != NULL ){
pInterfaceToRelease->Release();
pInterfaceToRelease = NULL;
}
} int main( int argc, char **argv[] )
{
//OpenCV中开启CPU的硬件指令优化功能函数
setUseOptimized( true ); // 打开kinect
IKinectSensor* pSensor;
HRESULT hResult = S_OK;
hResult = GetDefaultKinectSensor( &pSensor );
if( FAILED( hResult ) ){
cerr << "Error : GetDefaultKinectSensor" << std::endl;
return -1;
} hResult = pSensor->Open();
if( FAILED( hResult ) ){
cerr << "Error : IKinectSensor::Open()" << std::endl;
return -1;
} // 彩色帧源
IColorFrameSource* pColorSource;
hResult = pSensor->get_ColorFrameSource( &pColorSource );
if( FAILED( hResult ) ){
cerr << "Error : IKinectSensor::get_ColorFrameSource()" << std::endl;
return -1;
} //彩色帧读取
IColorFrameReader* pColorReader;
hResult = pColorSource->OpenReader( &pColorReader );
if( FAILED( hResult ) ){
cerr << "Error : IColorFrameSource::OpenReader()" << std::endl;
return -1;
} // Description
IFrameDescription* pDescription;
hResult = pColorSource->get_FrameDescription( &pDescription );
if( FAILED( hResult ) ){
cerr << "Error : IColorFrameSource::get_FrameDescription()" << std::endl;
return -1;
} int width = 0;
int height = 0;
pDescription->get_Width( &width ); // 1920
pDescription->get_Height( &height ); // 1080
unsigned int bufferSize = width * height * 4 * sizeof( unsigned char ); //创建尺寸为height x width 的4通道8位图像
Mat bufferMat( height, width, CV_8UC4 );
Mat colorMat( height / 2, width / 2, CV_8UC4 ); while( 1 ){
// 更新彩色帧
IColorFrame* pColorFrame = nullptr;
hResult = pColorReader->AcquireLatestFrame( &pColorFrame );
if( SUCCEEDED( hResult ) ){
hResult = pColorFrame->CopyConvertedFrameDataToArray( bufferSize, reinterpret_cast<BYTE*>( bufferMat.data ), ColorImageFormat::ColorImageFormat_Bgra );
if( SUCCEEDED( hResult ) ){
resize( bufferMat, colorMat, cv::Size(), 0.5, 0.5 );
}
}
SafeRelease( pColorFrame ); imshow( "Color", colorMat ); if( waitKey( 30 ) == VK_ESCAPE ){
break;
}
} SafeRelease( pColorSource );
SafeRelease( pColorReader );
SafeRelease( pDescription );
if( pSensor ){
pSensor->Close();
}
SafeRelease( pSensor ); return 0;
}

分辨率是大大的提高了啊~~

Kinect for Windows V2和V1对照开发___彩色数据获取并用OpenCV2.4.10显示的更多相关文章

  1. Kinect for Windows V2和V1对照开发___深度数据获取并用OpenCV2.4.10显示

    V1深度分辨率:320x240 V2深度分辨率:512x424 1.  打开深度图像帧的方式 对于V1: hr = m_PNuiSensor->NuiImageStreamOpen( NUI_I ...

  2. Kinect for Windows V2开发教程

    教程 https://blog.csdn.net/openbug/article/details/80921437 Windows版Kinect SDK https://docs.microsoft. ...

  3. Kinect for Windows V2.0 新功能

    系统要求: win8  or  win8.1 硬件要求: 64位(x64)处理器 i7 2.5-GHz或更快的处理器 内置USB 3.0总线 4 GB RAM DX11图形适配器 外观: 第二代Kin ...

  4. Kinect For Windows V2开发日志一:开发环境的配置

    算是正式进军Kinect了,前段时间学的东西现在就忘了,于是从此开始记录一下. 目前为止大部分的学习资料来自于Heresy的博客,写的非常优秀,清晰明了,十分感谢.开发语言为C++,应该会一直使用,但 ...

  5. Kinect For Windows V2开发日志八:侦测、追踪人体骨架

    简介 Kinect一个很强大的功能就是它可以侦测到人体的骨骼信息并追踪,在Kinect V2的SDK 2.0中,它最多可以同时获取到6个人.每个人25个关节点的信息,并且通过深度摄像头,可以同时获取到 ...

  6. Kinect For Windows V2开发日志六:人体的轮廓的表示

    Kinect中带了一种数据源,叫做BodyIndex,简单来说就是它利用深度摄像头识别出最多6个人体,并且用数据将属于人体的部分标记,将人体和背景区别开来.利用这一特性,就可以在环境中显示出人体的轮廓 ...

  7. Kinect For Windows V2开发日志五:使用OpenCV显示彩色图像及红外图像

    彩色图像 #include <iostream> #include <Kinect.h> #include <opencv2\highgui.hpp> using ...

  8. Kinect For Windows V2开发日志九:侦测并绘制人体骨架

    简介 在上一篇<侦测.追踪人体骨架>里,介绍了关节点的使用办法,这一篇记录将关节点与OpenCV结合的绘图方法. 代码 #include <iostream> #include ...

  9. Kinect For Windows V2开发日志七:照片合成与背景消除

    上一篇里讲到了Kinect可以从环境中区分出人体来.因此可以利用这个功能,来把摄像头前的人合成进照片里,和利用Photoshop不同的是,这样合成进去的人是动态且实时的. 简单的思路 BodyInde ...

随机推荐

  1. SQL从入门到基础 - 04 SQLServer基础2(数据删除、数据检索、数据汇总、数据排序、通配符过滤、空值处理、多值匹配)

    一.数据删除 1. 删除表中全部数据:Delete from T_Person. 2. Delete 只是删除数据,表还在,和Drop Table(数据和表全部删除)不同. 3. Delete 也可以 ...

  2. 数据库WMI 0x80041010 如何解决?

    在你打开 SQL Server Configuration Manager遇到以下错误的时候,请参考下面提出的解决办法 solution: 打开cmd 命令窗口执行mofcomp.exe " ...

  3. QT5控件-QPushButton和QFocusFrame(按钮和焦点框)

    #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include <QMainWindow> #include <QPushButton> ...

  4. Android Fragment用法之给Activity创建事件回调

    在某些案例中,可能需要Fragment与Activity共享事件.在Fragment内部定义一个回调接口是一个好方法,并且规定由持有它的Activity实现这个回调方法.当Activity通过接口接受 ...

  5. [转载] 关于“淘宝应对"双11"的技术架构分析”

    微博上一篇最新的关于“淘宝应对"双11"的技术架构分析”.数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入.

  6. Yum 安装 zabbix...

    环境:centos6_64 Mysql环境.禁用iptable selinux 安装基础包: 需要安装LAMP.自己安装吧...不会的请移步...LAMP rpm -ivh http://repo.z ...

  7. asp 域名跳转

    域名跳转 将xxx.cn定向到www.xxx.com dim querys,Urls Urls = "http://www.xxx.com"&Request.ServerV ...

  8. XJOI网上同步测试DAY14 T1

    思路:线段树维护最短路 #include<cstdio> #include<cmath> #include<iostream> #include<algori ...

  9. Usage、Usage Minimum和Usage Maximum项目详解

    (1)一个产生多个数据域(Report Count>1)的主项目之前有一个以上的[用途]时,每个[用途]与一个数据域依次对应,如果数据域个数(Report Count)超过[用途]的个数,则剩余 ...

  10. QT文档如何使用

    http://blog.csdn.net/chenlong12580/article/details/7389588