Kinect想必大家已经很熟悉了,最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊!看到很多国外大牛用Kinect做三维重建,其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了,可以看看下面这个视频http://v.ku6.com/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html,或者http://v.youku.com/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html

可惜Kinect Fusion是不开源的,不过PCL实现了一个差不多的开源版本,http://www.pointclouds.org/。有兴趣同时电脑配置高的朋友可以研究一下。

最近比较闲,有一点手痒,想自己做一个三维重建,不过肯定不会像Kinect Fusion那么强大,只是自己练练手、玩玩而已。代码在最后有下载。

1. 获取Kinect深度图:

首先我使用微软官方的Kinect SDK来控制Kinect,三维绘图我选用了OpenFrameworks。OpenFrameworks(以后简称OF)是一个开源的公共基础库,将很多常用的库统一到了一起,比如OpenGL,OpenCV,Boost等等,而且有大量的第三方扩展库,使用非常方便。具体可见http://www.openframeworks.cc/

在一切开始之前,我们需要对OpenGL和三维场景做一些设置:

  1. void testApp::setup(){
  2. //Do some environment settings.
  3. ofSetVerticalSync(true);
  4. ofSetWindowShape(640,480);
  5. ofBackground(0,0,0);
  6. //Turn on depth test for OpenGL.
  7. glEnable(GL_DEPTH_TEST);
  8. glDepthFunc(GL_LEQUAL);
  9. glShadeModel(GL_SMOOTH);
  10. //Put a camera in the scene.
  11. m_camera.setDistance(3);
  12. m_camera.setNearClip(0.1f);
  13. //Turn on the light.
  14. m_light.enable();
  15. //Allocate memory to store point cloud and normals.
  16. m_cloud_map.Resize(DEPTH_IMAGE_WIDTH,DEPTH_IMAGE_HEIGHT);
  17. m_normal_map.Resize(DEPTH_IMAGE_WIDTH,DEPTH_IMAGE_HEIGHT);
  18. //Initialize Kinect.
  19. InitNui();
  20. }

OF是使用OpenGL进行绘图的,所以可以直接使用OpenGL中的函数(以gl开头),为了方便,OF还自己封装了一些常用函数(以of开头)。在上面代码的最后有一个InitNui()函数,在那里面我们会对Kinect进行初始化:

  1. void testApp::InitNui()
  2. {
  3. m_init_succeeded = false;
  4. m_nui = NULL;
  5. int count = 0;
  6. HRESULT hr;
  7. hr = NuiGetSensorCount(&count);
  8. if (count <= 0)
  9. {
  10. cout<<"No kinect sensor was found!!"<<endl;
  11. goto Final;
  12. }
  13. hr = NuiCreateSensorByIndex(0,&m_nui);
  14. if (FAILED(hr))
  15. {
  16. cout<<"Create Kinect Device Failed!!"<<endl;
  17. goto Final;
  18. }
  19. //We only just need depth data.
  20. hr = m_nui->NuiInitialize(NUI_INITIALIZE_FLAG_USES_DEPTH);
  21. if (FAILED(hr))
  22. {
  23. cout<<"Initialize Kinect Failed!!"<<endl;
  24. goto Final;
  25. }
  26. //Resolution of 320x240 is good enough to reconstruct a 3D model.
  27. hr = m_nui->NuiImageStreamOpen(NUI_IMAGE_TYPE_DEPTH,NUI_IMAGE_RESOLUTION_320x240,0,2,NULL,&m_depth_stream);
  28. if (FAILED(hr))
  29. {
  30. cout<<"Open Streams Failed!!"<<endl;
  31. goto Final;
  32. }
  33. m_init_succeeded = true;
  34. Final:
  35. if (FAILED(hr))
  36. {
  37. if (m_nui != NULL)
  38. {
  39. m_nui->NuiShutdown();
  40. m_nui->Release();
  41. m_nui = NULL;
  42. }
  43. }
  44. }

接下来我们需要将每一帧的深度信息保存到我们自己的buffer中,专门写一个函数来做这件事情:

  1. bool testApp::UpdateDepthFrame()
  2. {
  3. if (!m_init_succeeded)return false;
  4. HRESULT hr;
  5. NUI_IMAGE_FRAME image_frame = {0};
  6. NUI_LOCKED_RECT locked_rect = {0};
  7. hr = m_nui->NuiImageStreamGetNextFrame(m_depth_stream,0,&image_frame);
  8. //If there's no new frame, we will return immediately.
  9. if (SUCCEEDED(hr))
  10. {
  11. hr = image_frame.pFrameTexture->LockRect(0,&locked_rect,NULL,0);
  12. if (SUCCEEDED(hr))
  13. {
  14. //Copy depth data to our own buffer.
  15. memcpy(m_depth_buffer,locked_rect.pBits,locked_rect.size);
  16. image_frame.pFrameTexture->UnlockRect(0);
  17. }
  18. //Release frame.
  19. m_nui->NuiImageStreamReleaseFrame(m_depth_stream,&image_frame);
  20. }
  21. if (SUCCEEDED(hr))return true;
  22. return false;
  23. }

通过上面几步,我们已经可以拿到一幅深度图了。在OF中,每一帧更新时,update()函数都会被调用,我们可以把所有需要适时更新的代码都写在里面:

  1. void testApp::update(){
  2. //Get a new depth frame from Kinect.
  3. m_new_depth = UpdateDepthFrame();
  4. if (m_new_depth)
  5. {
  6. Mat depth_frame = Mat(DEPTH_IMAGE_HEIGHT,DEPTH_IMAGE_WIDTH,CV_16UC1,m_depth_buffer);
  7. <span style="white-space:pre">       </span>imshow("Depth Frame", depth_frame);
  8. }
  9. }

现在编译并运行程序,我们可以看到通过OpenCV画出来的深度图:

但你会发现,这样的深度图具有很多小孔和噪点,边缘也不平滑。因此要对图像进行滤波,为了使边缘不被模糊掉,这里最好使用中值滤波。修改一下上面的update()函数,使用5x5的窗口进行中值滤波:

  1. void testApp::update(){
  2. //Get a new depth frame from Kinect.
  3. m_new_depth = UpdateDepthFrame();
  4. if (m_new_depth)
  5. {
  6. Mat smoothed_depth = Mat(DEPTH_IMAGE_HEIGHT,DEPTH_IMAGE_WIDTH,CV_16UC1,m_depth_buffer);
  7. medianBlur(smoothed_depth,smoothed_depth,5);
  8. imshow("Depth Frame", smoothed_depth);
  9. }
  10. }

再次运行程序,得到的深度图就变成下面这样了,感觉好了很多!!

2. 通过深度图得到点云:

为了得到点云,我专门写了一个类来完成这一操作。这个类不仅会根据深度图计算点云,还会将得到的点云以矩阵的形式存放起来,矩阵中每一个元素代表一个点,同时对应深度图中具有相同行列坐标的像素。而计算点云的方法,Kinect SDK自身有提供,即NuiTransformDepthImageToSkeleton()函数,具体用法可看官方文档。
下面是这个类中生成点云的代码:

  1. void PointCloudMap::Create(Mat& depth_image,USHORT max_depth,float scale)
  2. {
  3. USHORT* depth_line = (USHORT*)depth_image.data;
  4. UINT stride = depth_image.step1();
  5. //m_points is the place where we store the whole point cloud.
  6. ofVec3f* points_line = m_points;
  7. Vector4 vec;
  8. for (DWORD y = 0; y < m_height; y++)
  9. {
  10. for (DWORD x = 0; x < m_width; x++)
  11. {
  12. ofVec3f point(0);
  13. USHORT real_depth = (depth_line[x] >> 3);
  14. if (real_depth >= 800 && real_depth < max_depth)
  15. {
  16. //For each pixel in the depth image, we calculate its space coordinates.
  17. vec = NuiTransformDepthImageToSkeleton(
  18. x,
  19. y,
  20. depth_line[x]
  21. );
  22. //Save the point with a scale.
  23. point.x = vec.x*scale;
  24. point.y = vec.y*scale;
  25. point.z = -vec.z*scale;
  26. }
  27. points_line[x] = point;
  28. }
  29. depth_line += stride;
  30. points_line += m_width;
  31. }
  32. }

拿到点云后,我们可以考虑对点云进行三角化了。一提到三角化,很多人脑海中的第一印象是复杂、计算量大等等,我个人也是这样。但是,Kinect返回的点云是结构化的,并不是无序点云,也就是说每一个点在空间中与其他点的相互关系我们是知道的,因此可以用一些简单的方法来实现三角化,虽然这样的三角化结果不是最优的,但是简单快速,60fps毫无压力。
首先,我们的点云是存放在一个矩阵中的,而且矩阵的大小与深度图完全一样(行x列),因此我们将点云视为一幅图,每一个像素存放的是点的空间坐标。我们可以像遍历一般图像的像素一样遍历点云图,从而得到空间中某一点的所有相邻点。然后,我们使用OpenGL的连线功能,每画一个点就与它之前的两个点连成一个三角面。
如下图,点旁边的序号是画点的顺序:

这样我们就可以一行一行的将点云三角化,但注意当一行结束时,要让OpenGL停止连线,否则这一行最后的点会和下一行第一个点连在一起。
以上过程我直接写在了主程序的draw方法中,OF在每一帧调用完update方法后,就会调用draw方法:

  1. void testApp::draw(){
  2. if (!m_init_succeeded)return;
  3. m_camera.begin();
  4. ofVec3f* points_line = m_cloud_map.m_points;
  5. ofVec3f* points_next_line = m_cloud_map.m_points + DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  6. bool mesh_break = true;
  7. for (int y = 0; y < m_cloud_map.m_height - 1; y++)
  8. {
  9. for (int x = 0; x < m_cloud_map.m_width; x++)
  10. {
  11. ofVec3f& space_point1 = points_line[x];
  12. ofVec3f& space_point2 = points_next_line[x];
  13. if (abs(space_point1.z) <= FLT_EPSILON*POINT_CLOUD_SCALE ||
  14. abs(space_point2.z) <= FLT_EPSILON*POINT_CLOUD_SCALE)
  15. {
  16. if (!mesh_break)
  17. {
  18. //If there's no point here, the mesh should break.
  19. mesh_break = true;
  20. glEnd();
  21. }
  22. continue;
  23. }
  24. if (mesh_break)
  25. {
  26. //Start connecting points to form mesh.
  27. glBegin(GL_TRIANGLE_STRIP);
  28. mesh_break = false;
  29. }
  30. //Draw the point and set its normal.
  31. glColor3f(0.7,0.7,0.7);
  32. glVertex3f(space_point1.x,space_point1.y,space_point1.z);
  33. //Draw the point below the prior one to form a triangle.
  34. glColor3f(0.7,0.7,0.7);
  35. glVertex3f(space_point2.x,space_point2.y,space_point2.z);
  36. }
  37. if (!mesh_break)
  38. {
  39. //At the end of the line, we break the mesh.
  40. glEnd();
  41. mesh_break = true;
  42. }
  43. points_line += DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  44. points_next_line += DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  45. }
  46. m_camera.end();
  47. //Draw frame rate for fun!
  48. ofSetColor(255);
  49. ofDrawBitmapString(ofToString(ofGetFrameRate()),10,20);
  50. }

再次编译并运行程序,在OF的窗口中,我们会看到如下结果:

怎么看起来是一张平面图,一点3D感觉都没有,呵呵~~因为我们还没有给顶点设置法向。OpenGL会根据顶点法线来计算该点的光照,如果没有法线,光照是失效的,也就是我们看到的白茫茫一片。

3. 计算顶点法向
法线的计算可以非常简单,比如对每一个点,取和它相邻的两个点组成三角形,计算这个三角形的法向,即作为该点的法向。但这种方法太不精确了,而且其中一个点的坐标稍有变化,就会影响最终法线的方向,光照效果会很不稳定。
我打算考虑一个点周围所有的点,并使用最小二乘法来拟合一个最佳平面,这个平面的法向即为该点的法向。

我们希望该点包括周围的领点到这个平面的距离之平方和最小,即使下式最小:

其中a,b,c是决定这个平面的参数,也就是这个平面的法矢量(a,b,c)。x,y,z是点的坐标。为了求出适合的abc值,分别对这三个变量求偏导:

要求最小值,就要使下面三式成立:

这样我们就得到一个关于a,b,c的三元一次线性方程组,表示为矩阵形式即如下:

根据Cramer法则,这个方程组的解可以表示为:

其中:

,即系数矩阵的行列式

计算这些行列式的值后,就可解出a,b,c。

但是这里要注意,使用Cramer法则时,D不能为零,也就是说我们所期望的平面不能过原点。而过原点这种事情是很可能发生的,这时我们怎么办呢?

当平面过原点时,上面的三元一次方程组可简化为一个齐次方程组:

若上面系数矩阵的每一行所构成的向量共面但不共线,则a,b,c是有唯一解的,而其他情况下,只有零阶或无穷多个解。后者在实际应用中一般是不会出现的。因此我们只考虑前一种情况。这种情况的解,就是三个行向量所在面的法线。因此我们将这三个行向量两两作叉积(外积),得到三个垂直于该面的法线,取模最大的一个作为我们的解。

现在考虑什么点可以作为所求点的领点,由于点云是一幅图,我们可以借鉴二维图像滤波器的思想,将所求点周围的8领域点作为领点。(图画得丑,还请谅解):

但是我们的点是有深度的,所以还需对以上领域点判断一下深度,只有某一点的深度与中心点的深度接近时,才能真正当做领点。

现在还有最后一个问题,通过上面的方法算出来的法线方向是不定的(有可能是你想要的法向的反方向),因此我们还需要一个方法让所有法线的朝向一致,我这里就简单的选择了朝向摄像机。

将上面的所有方法写在了一个类中,这个类根据点云图计算法线,并像点云图一样将所有法线保存为一副法线图。下面是计算法线和调整朝向的代码:

  1. void NormalsMap::Create(PointCloudMap& point_cloud, float max_distance)//创建一副法线图
  2. {
  3. if (point_cloud.m_height != m_height ||
  4. point_cloud.m_width != m_width)
  5. throw exception("NormalsMap has different size width the PointCloudMap");
  6. ofVec3f* points_line0 = point_cloud.m_points;
  7. ofVec3f* points_line1 = points_line0 + m_width;
  8. ofVec3f* points_line2 = points_line1 + m_width;
  9. ofVec3f* norms_line = m_normals + m_width;
  10. vector<ofVec3f> neighbors;
  11. int y_line0 = 0;
  12. int y_line1 = y_line0 + m_width;
  13. int y_line2 = y_line1 + m_width;
  14. for (int y = 1; y < m_height - 1; y++)
  15. {
  16. for (int x = 1; x < m_width - 1; x++)
  17. {
  18. neighbors.clear();
  19. norms_line[x] = ofVec3f(0);
  20. if (points_line1[x].z == 0)continue;
  21. neighbors.push_back(points_line1[x]);
  22. //Add all neighbor points to the vector.
  23. if (IsNeighbor(points_line0[x-1],points_line1[x],max_distance))
  24. {
  25. neighbors.push_back(points_line0[x-1]);
  26. }
  27. if (IsNeighbor(points_line0[x],points_line1[x],max_distance))
  28. {
  29. neighbors.push_back(points_line0[x]);
  30. }
  31. if (IsNeighbor(points_line0[x+1],points_line1[x],max_distance))
  32. {
  33. neighbors.push_back(points_line0[x+1]);
  34. }
  35. if (IsNeighbor(points_line1[x-1],points_line1[x],max_distance))
  36. {
  37. neighbors.push_back(points_line1[x-1]);
  38. }
  39. if (IsNeighbor(points_line1[x+1],points_line1[x],max_distance))
  40. {
  41. neighbors.push_back(points_line1[x+1]);
  42. }
  43. if (IsNeighbor(points_line2[x-1],points_line1[x],max_distance))
  44. {
  45. neighbors.push_back(points_line2[x-1]);
  46. }
  47. if (IsNeighbor(points_line2[x],points_line1[x],max_distance))
  48. {
  49. neighbors.push_back(points_line2[x]);
  50. }
  51. if (IsNeighbor(points_line2[x+1],points_line1[x],max_distance))
  52. {
  53. neighbors.push_back(points_line2[x+1]);
  54. }
  55. if (neighbors.size() < 3)continue;//Too small to identify a plane.
  56. norms_line[x] = EstimateNormal(neighbors);
  57. }
  58. points_line0 += m_width;
  59. points_line1 += m_width;
  60. points_line2 += m_width;
  61. norms_line += m_width;
  62. y_line0 += m_width;
  63. y_line1 += m_width;
  64. y_line2 += m_width;
  65. }
  66. }
  67. inline bool NormalsMap::IsNeighbor(ofVec3f& dst, ofVec3f& ori, float max_distance)//判断是否是领点
  68. {
  69. if (abs(dst.z - ori.z) < max_distance)
  70. return true;
  71. return false;
  72. }
  73. ofVec3f NormalsMap::EstimateNormal(vector<ofVec3f>& points)//使用最小二乘法计算法线
  74. {
  75. ofVec3f normal(0);
  76. float x = 0, y = 0, z = 0;
  77. float x2 = 0, y2 = 0, z2 = 0;
  78. float xy = 0, xz = 0, yz = 0;
  79. for (int i = 0; i < points.size(); i++)
  80. {
  81. float cx = points[i].x;
  82. float cy = points[i].y;
  83. float cz = points[i].z;
  84. x += cx; y += cy; z += cz;
  85. x2 += cx*cx; y2 += cy*cy; z2 += cz*cz;
  86. xy += cx*cy; xz += cx*cz; yz += cy*cz;
  87. }
  88. float D = x2*y2*z2 + 2*xy*xz*yz - x2*yz*yz - y2*xz*xz - z2*xy*xy;
  89. if (abs(D) >= FLT_EPSILON)
  90. {
  91. //Use least squares technique to get the best normal.
  92. float Da = x*(yz*yz - y2*z2) - y*(yz*xz - z2*xy) + z*(y2*xz - xy*yz);
  93. float Db = x2*(z*yz - y*z2) - xy*(z*xz - x*z2) + xz*(y*xz - x*yz);
  94. float Dc = x2*(y*yz - z*y2) - xy*(x*yz - z*xy) + xz*(x*y2 - y*xy);
  95. normal.x = Da/D;
  96. normal.y = Db/D;
  97. normal.z = Dc/D;
  98. normal.normalize();
  99. }
  100. else
  101. {
  102. /*D == 0, it means some axes(x,y or z) are on the normal plane.
  103. We need another way to calculate normal vector.*/
  104. ofVec3f row0(x2,xy,xz);
  105. ofVec3f row1(xy,y2,yz);
  106. ofVec3f row2(xz,yz,z2);
  107. ofVec3f vec1 = row0.getCrossed(row1);
  108. ofVec3f vec2 = row0.getCrossed(row2);
  109. ofVec3f vec3 = row1.getCrossed(row2);
  110. float len1 = vec1.lengthSquared();
  111. float len2 = vec2.lengthSquared();
  112. float len3 = vec3.lengthSquared();
  113. if (len1 >= len2 && len1 >= len3)
  114. normal = vec1 / sqrt(len1);
  115. else if (len2 >= len1 && len2 >= len3)
  116. normal = vec2 / sqrt(len2);
  117. else
  118. normal = vec3 / sqrt(len3);
  119. }
  120. return normal;
  121. }
  122. void NormalsMap::FlipNormalsToVector(ofVec3f main_vector)//调整法线朝向,是其全部指向main_vector方向
  123. {
  124. ofVec3f* normal = m_normals;
  125. for (int i = 0; i < m_width*m_height; i++)
  126. {
  127. if ((*normal).dot(main_vector) < 0)
  128. (*normal) *= -1;
  129. normal++;
  130. }
  131. }

4. 全部放在一起:

将以上全部放在一起,并修改一下我们的draw函数,以使其设置顶点的法向:

  1. void testApp::draw(){
  2. if (!m_init_succeeded)return;
  3. m_camera.begin();
  4. ofVec3f* points_line = m_cloud_map.m_points;
  5. ofVec3f* points_next_line = m_cloud_map.m_points + DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  6. ofVec3f* normals_line = m_normal_map.m_normals;
  7. bool mesh_break = true;
  8. for (int y = 0; y < m_cloud_map.m_height - 1; y++)
  9. {
  10. for (int x = 0; x < m_cloud_map.m_width; x++)
  11. {
  12. ofVec3f& space_point1 = points_line[x];
  13. ofVec3f& space_point2 = points_next_line[x];
  14. if (abs(space_point1.z) <= FLT_EPSILON*POINT_CLOUD_SCALE ||
  15. abs(space_point2.z) <= FLT_EPSILON*POINT_CLOUD_SCALE)
  16. {
  17. if (!mesh_break)
  18. {
  19. //If there's no point here, the mesh should break.
  20. mesh_break = true;
  21. glEnd();
  22. }
  23. continue;
  24. }
  25. if (mesh_break)
  26. {
  27. //Start connecting points to form mesh.
  28. glBegin(GL_TRIANGLE_STRIP);
  29. mesh_break = false;
  30. }
  31. //Draw the point and set its normal.
  32. glColor3f(0.8,0.8,0.8);
  33. glNormal3f(normals_line[x].x,normals_line[x].y,normals_line[x].z);
  34. glVertex3f(space_point1.x,space_point1.y,space_point1.z);
  35. //Draw the point below the prior one to form a triangle.
  36. glColor3f(0.8,0.8,0.8);
  37. glVertex3f(space_point2.x,space_point2.y,space_point2.z);
  38. }
  39. if (!mesh_break)
  40. {
  41. //We break the mesh at the end of the line,.
  42. glEnd();
  43. mesh_break = true;
  44. }
  45. points_line += DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  46. points_next_line += DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  47. normals_line += DEPTH_IMAGE_WIDTH;
  48. }
  49. m_camera.end();
  50. //Draw frame rate for fun!
  51. ofSetColor(255);
  52. ofDrawBitmapString(ofToString(ofGetFrameRate()),10,20);
  53. }

最后编译运行,我们的目标就达到了!!!!

作为一个自娱自乐的小程序,感觉还不错吧!!!注意看左上角的帧率,60fps妥妥的。

小结:

做这个完全是为了学习和兴趣,不要说我是重复造轮子啊。写这个程序复习了很多线性代数的知识,温故而知新,感觉还是很有收获的。最后的效果还可以改进,最大的改进点就是三角化的方法,以后发现快速且效果好的三角化方法再和大家分享。

最后给出代码的下载地址 点击打开链接

代码在Windows7 ultimate,OpenCV 2.4.3,OpenFrameworks 0073,Kinect SDK 1.7 下编译通过。

编译有问题的可以看看下面的评论。

Kinect实现简单的三维重建的更多相关文章

  1. 转:TSDF in Kinect fusion

    KinectFusion中用到的TSDF Fusion 原po:https://blog.csdn.net/qq_31785865/article/details/78524429 最近在看关于稠密三 ...

  2. 3D重建算法原理

    3D重建算法原理 三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题.早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型.但是,受限于输入 ...

  3. 基于Kinect 2.0深度摄像头的三维重建

    刚今天验收的实验,记录一下. 是比较基础的三维重建内容. 算是三维重建入门. 系统:windows 环境:visual studio 2013 语言:c++ 相关:OpenCV 2.Kinect SD ...

  4. Kinect for windows 破解 一,简单的体感超级玛丽

    背景知识 1.  游戏模拟器:现在有很多模拟器,让我们可以在PC上玩红白机,PS上的游戏.本破解用的FC 红白机模拟器.网上有很多地方可以下载.注意语言要和你的操作系统一致. 2.  按键模拟器:本破 ...

  5. 三维重建:Kinect几何映射-SDK景深数据处理

    此文大量使用XML,非C类的代码,看看图即可. 原文链接:Kinect for Windows SDK开发入门(五):景深数据处理 3. 对物体进行测量 像上篇文章中对深度值测量原理进行讨论的那样,像 ...

  6. 三维重建:QT+OpenNI+Kinect图像校正

    后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式.这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图 ...

  7. Kinect For Windows V2开发日志三:简单的深度读取

    代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> using namespace std; int main(void) { IKin ...

  8. Kinect for Windows SDK开发入门(十九):Kinect Fusion

        Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect f ...

  9. 三维重建:深度相机方案对比-KinectFusion的基本原理(尺度)

    算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实 ...

随机推荐

  1. 通过redis实现session共享-php

    <?php class redisSession{ /** * 保存session的数据库表的信息 */ private $_options = array( 'handler' => n ...

  2. NLP的12条精髓

    NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写.一.没有两个人是一样的 No two persons are the same. 1.没有两个人的人生 ...

  3. MySQL5.6.14从安装到启动全过程

    1.下载 地址:http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 这里选择的是Linux-Generic平台,下载了MySQL-5.6.14-1.linux_glibc2.5 ...

  4. java学习笔记-01.对象入门

    1.面向对象编程简称是OOP. 2.继承是通过 extends关键字实现的,接口是通过implements关键字实现的. 3.public:意味着后续的定义任何人均可使用. private:意味着除了 ...

  5. 账号被锁无法ssh登陆

    Account locked due to failed logins 方法一: 使用root用户登陆后执行: pam_tally2 --user=username --reset 方法二: user ...

  6. lxd&openstack-lxd源码剖析

    lxd:https://linuxcontainers.org/lxd/,目标是融入到openstack体系被管理,像虚拟机一样被管理使用.从如下图可知,并非走的是libvirt-lxc路线,而是no ...

  7. 华为笔试——C++的int型数字位排序

    题目:int型数字位排序 题目介绍:输入int 型整数,按照从右至左的顺序,返回不含重复数字的新整数. 例: 输入: 99824270 输出: 072489 分析:乍一看很简单,但是很容易忽略int ...

  8. [linux] vim在源代码中自动添加作者信息(转载)

    原文出处: http://www.vimer.cn/2009/10/用vim在源代码中添加你的个人信息.html vim ~/.vimrc "进行版权声明的设置 "添加或更新头 m ...

  9. Alpha 冲刺(8/10)

    队名 火箭少男100 组长博客 林燊大哥 作业博客 Alpha 冲鸭鸭鸭鸭鸭鸭鸭鸭! 成员冲刺阶段情况 林燊(组长) 过去两天完成了哪些任务 协调各成员之间的工作 多次测试软件运行 学习OPENMP ...

  10. Codeforces Beta Round #6 (Div. 2 Only) 单调队列

    题目链接: http://codeforces.com/contest/6/problem/E E. Exposition time limit per test 1.5 secondsmemory ...