使用PCL显示Azure Kinect采集到的彩色点云

本文介绍了如何通过PCL库结合Azure Kinect SDK,实时显示并保存从设备采集到的彩色点云数据。代码示例展示了从设备获取图像,转换为PCL格式,并使用PCL可视化工具进行显示,同时监听键盘输入实现点云的保存和程序退出。

使用PCL显示Azure Kinect采集到的点云

参考文章,大佬介绍的非常好。

我这里希望能显示并保存彩色点云并借此学习下SDK的基础使用,所以并不如上述参考文章周密复杂,只写了段简单简陋的代码。

键盘退出响应可能有些问题,其他功能性尚好。

代码如下

#include <k4a/k4a.hpp>

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <chrono>

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/io/ply_io.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>

using namespace std;
using namespace pcl;

bool save_flag = false;
bool quit_flag = false;

void keyboard_event(const visualization::KeyboardEvent& event, void* nothing){
   
   
    if(event.getKeySym() == "s" && event.keyDown()){
   
   
        save_flag = true;
    }else if(event.getKeySym() == "q" && event.keyDown()){
   
   
        quit_flag = true;
    }
}

void pcl_azure_kinect_display(){
   
   
    uint32_t device_count = 0;
    k4a::device device = NULL;
    k4a_device_configuration_t config = K4A_DEVICE_CONFIG_INIT_DISABLE_ALL;

    //get the number of connected devices
    device_count = k4a::device::get_installed_count();
    if
### 使用 Python 通过 Azure Kinect DK 捕获和处理点云数据 为了使用 Python 从 Azure Kinect DK 获取点云数据,可以利用 `pyKinectAzure` 库[^1]。该库提供了丰富的接口来访问设备的功能,包括捕获 RGB 图像、深度图像、红外图像以及生成点云。 以下是具体方法: #### 安装依赖项 在开始之前,请确保安装了必要的软件包: - pyKinectAzure - OpenCV[^2] 可以通过以下命令安装这些库: ```bash pip install numpy opencv-python git clone https://github.com/ibaiGorordo/pyKinectAzure.git cd pyKinectAzure python setup.py install ``` #### 初始化设备 初始化 Azure Kinect DK 并设置其运行参数: ```python import pykinect_azure as pk # 初始化模块 pk.initialize_libraries() # 打开默认配置下的设备 device_config = pk.default_configuration device_config.color_resolution = pk.K4A_COLOR_RESOLUTION_OFF # 关闭彩色摄像头以节省资源 device_config.depth_mode = pk.K4A_DEPTH_MODE_WFOV_2X2BINNED # 设置深度模式为宽视野二倍采样 device = pk.start_device(config=device_config) ``` 上述代码设置了仅启用深度传感器的配置,并启动了设备。 #### 捕获帧数据 每次调用 `update()` 方法会返回一帧的数据,其中包括深度图像和其他信息: ```python capture = device.update() depth_image = capture.get_depth_image() # 获取深度图像 transformed_color_image = capture.transformed_color_image # 如果需要RGB映射到深度坐标系下 ``` #### 转换为点云 `pyKinectAzure` 提供了一个内置的方法用于将深度图像转换成点云: ```python point_cloud = capture.convert_to_pointcloud() if point_cloud is not None: print(f"成功获取 {len(point_cloud)} 个点") else: print("未能生成点云") ``` 此部分实现了从深度图像到三维空间坐标的变换。 #### 显示点云 如果希望可视化点云,则需借助外部工具如 PCL (Point Cloud Library) 或者 Matplotlib 进行渲染。这里提供一个简单示例展示如何绘制少量随机选取的点: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') points_subset = np.random.choice(len(point_cloud), size=5000) xs = [p[0] for p in points_subset] ys = [p[1] for p in points_subset] zs = [p[2] for p in points_subset] ax.scatter(xs, ys, zs, c='b', marker='o') plt.show() ``` 以上展示了基本流程,更多高级特性可通过查阅官方文档进一步探索^。 ---
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