Kinect SDK 读取彩色.深度.骨骼信息并用OpenCV显示 一.原理说明 对于原理相信大家都明白大致的情况,因此,在此只说比较特别的部分. 1.1 深度流数据: 深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离, 注意是平面到平面距离,并不是到摄像机的斜线距离(以毫米为单位). Kinect中深度值最大为4096mm,0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉.微软建议在开发中使用1220mm

华硕XtionPro类似Kinect,都是体感摄像机,可捕捉深度图和彩色图. 具体參数见:http://www.asus.com.cn/Multimedia/Xtion_PRO_LIVE/specifications/ 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.实測假设将彩色图设定为更大分辨率则会自己主动改为320*240 彩色图 未配准时的深度图 配准到彩色图后的深度图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQ

使用OpenNI2打开XtionProLive时有个问题,彩色图分辨率不管怎样设置始终是320*240,深度图倒是能够设成640*480,而OpenNI1.x是能够获取640*480的彩色图的. 彩色图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbWFzaWJ1YWE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""&

下面对使用opencv显示视频做一个简单的记录.当然,网上这方面的资料已经数不胜数了,我只是将其简单记录,总结一下. 在opencv中显示视频主要有: (1)从本地读取视频和调用摄像头读取视频 (2)使用C接口和使用C++接口 一.使用opencv显示本地视频 1.使用opencv的C++接口显示本地视频 /* *使用opencv的C++接口显示本地视频 */ #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

具体过程参考的是这篇BLOG: http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/lilin/swig-glBmpContext 这一片BLOG的代码有个 BOOL SaveBmp(HBITMAP hBitmap, string FileName) 的函数,功能为保存成BMP格式的图片,我的代码中也就省去了这部分,用opencv来处理,这样使得熟悉opencv的人也能比较好了解吧,毕竟Windows的API一些结构体确实看起来比较生涩难懂. #include <windows

本文章是一个小例子,主要是在ubuntu 系统中利用Opencv 显示摄像头的数据 ,显示到对话框中. 1.建立一个  main.cpp #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char **argv) { VideoCapture c

首先是一些基础的步骤,如建立MFC应用,添加按钮等,博主主要参考了下面这篇文章,其中的前32步都是用OpenCV显示图片和视频所必须的,即通用的.由于LZ原来有配置OpenCV的基础,所以配制还是比较快的.这里需要说明的是CvvImage.h和CvvImage.cpp文件在OpenCV2.2后就已经从OpenCV中移除了,但是我们还是有解决的办法的,就是新建一个CvvImage.h和CvvImage.cpp文件,将网上找的代码贴进去就行了,博主就搜了一个,当然你们也可以直接从将CvvImage.

彩色图像 #include <iostream> #include <Kinect.h> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; //第1步打开Sensor GetDefaultKinectSensor(&mySensor); mySensor->O

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

关于OpenNI,已经可以使用2.0,可以不再使用PrimeSense: 这里的是转载其他人的 OpenCV系列: 原文:http://blog.csdn.net/chenxin_130/article/details/6693390 Kinect开发教程一:OpenNI的安装与开发环境配置 Kinect开发教程二:OpenNI读取深度图像与彩色图像并显示 Kinect开发教程三:利用OpenNI进行手势识别 Kinect开发教程四:用Kinect控制鼠标玩水果忍者PC版 Kinect开发教程五

参考:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865541 代码如下: 注意,要在ui界面上放置一个“Vertical Layout”控件,调整到合适大小 #include <QtWidgets/QMainWindow> #include <QPaintEvent> #include <QTimer> #include <QPainter> #include <QPixmap> #include

笔者调试OpenCV 程序时,在使用标准输出显示Mat矩阵时,编译没有错误,但每次运行都弹出程序停止工作的对话框.google之,得到解决方案. 程序如下: #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat M = (Mat_<uchar>(,) << ,,,); cout << M

思路非常讨巧,就是将namedWindow创建的窗口的客户区贴到MFC的图片控件里面去,然后将剩下的窗口框架隐藏掉,代码如下: cv::Mat img = cv::imread("./test.jpg"); cv::namedWindow("test", cv::WINDOW_AUTOSIZE); HWND hWnd = static_cast<HWND>(cvGetWindowHandle("test")); if (!hWnd)

刚刚接触OpenCV,运行了书上的例程,程序编译没有问题,在视频显示快要结束时遇到了下面的问题,代码在后面 #include "stdafx.h"#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\video\tracking.hpp>using namespace cv;using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ //读入视频

def divide_image(path,g_path1,g_path0): img_lst = os.listdir(path) for i in img_lst: print('类别1,类别0') img = cv2.imread(os.path.join(path,i)) """ cv2.namedWindow参数(‘窗口标题’,默认参数) cv2.WINDOW_NORMAL(或0):窗口大小可以改变 cv2.WINDOW_AUTOSIZE:窗口大小不能改变 &quo

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <stdio.h> using namespace cv; Mat img; void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { ]; Mat img2, img3; img2 = img.clone(); if (even

#include"highgui.h" #include"cv.h" #include"cxcore.h" #include<stdlib.h> void dispplex(IplImage*img,char*var1,char*var2 , char* var3,int x,int y) { CvFont font; cvInitFont(&font,CV_FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,1.0,1.

IplImage *pl = cvLoadImage("e:\\3.bmp", 1); cvNamedWindow("123", 1); cvShowImage("123", pl); waitKey(1000); cvDestroyWindow("123"); cvReleaseImage(&pl); 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

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_IMAGE_TYPE_DEPTH,NUI_IMAGE_RESOLUTION_320x240,0, 2, m_hNextDepthFrameEvent, &m_hDepthStreamHandle); if( FAILED( hr ) ) { cout<<"Could notopen

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<