使用Azure Kinect和PCL获取点云数据

于 2023-09-29 07:31:03 发布
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本文介绍如何使用Azure Kinect SDK和PCL库获取点云数据。首先，安装配置Azure Kinect SDK和PCL库，然后通过SDK获取彩色和深度图像，将深度图转换为点云。接着，利用PCL对点云数据进行处理和分析，展示点云数据。结合这两个工具，可以方便地处理和分析点云数据，适用于计算机视觉和机器人领域。

近年来，点云技术在计算机视觉和机器人领域得到了广泛应用。点云是由大量的三维坐标点组成的集合，可以用来表示物体的形状和位置信息。本文将介绍如何使用Azure Kinect和PCL（Point Cloud Library）库获取点云数据，并附上相关的源代码。

Azure Kinect是微软推出的一款深度相机，具有高质量的彩色和深度图像采集能力。而PCL是一个开源的点云处理库，提供了许多用于点云数据处理和分析的功能。

首先，我们需要安装和配置Azure Kinect SDK和PCL库。具体的安装步骤可以参考官方文档。

接下来，我们使用Azure Kinect SDK获取点云数据。以下是使用C++语言编写的示例代码：

#include <azure_kinect_ros_pcl/point_cloud.h>

int main()
{
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版权声明：本文为优快云博主「悄然的我-粤Y」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010848251/article/details/70992345 ——————————————————————————————— 废话不多说，我采用的是Kinect v2 + PCL 的方法对模型奶牛进行重建。关键的想法如下图所示： Kinect摄像机固定不动，从6个角度去拍摄模型奶牛，每个角度拍一帧（当然，想要
从kinect深度图中得到实际深度数据
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由于在非player的深度图中无法得到具体真实的深度数据，因此可换个方法试试。
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【图像处理】Kinect相机获取初始PCL点云数据并生成PCD文件（整合了大量的有效资源和博客！！！）不定时更新~
C/C++菜鸟养成记
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一、前言 前段时间做了一个关于图像处理的项目，最近把之前所用到的一些好的东西给，以及我的一些小经验放到这里。其实对于当时没有接触过图像处理的我来说，遇到了不少的问题，图像处理现在的发展也是大好的，所以我希望借此机会，能将我的一点拙见分享给大家，更希望帮到更多的人。 主要是用了Kinect V2获取RGB和深度图像，降噪和滤波之后转为初始的点云数据，了解过点云的大佬们都知道，点云中有一种特殊的文...
Kinect2.0+PCL实现点云显示
09-10
在vs2013平台下用c++实现的通过Kinect获取场景点云数据并显示的程序。获取线程从Kinect中读取深度数据与图像数据，经坐标映射与融合后生成目标点云数据，通过boost的信号槽机制传输到主线程中并将其使用PCL提供的visualizer在窗口中加以显示。编译运行前需要配置PCL与Kinect2.0SDK两个外部依赖库。整体代码简单，思路清晰，适合刚入门的新手学习。
PCL1.7.2+Kinect V 2.0获取并保存点云PCD数据程序
04-07
本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+Kinect V 2.0SDK+opencv2.4.9 ，使用最新的Kinect V 2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像，并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式，然后借助编程算法，编写程序将保存的点云PCD格式数据，成功的保存到电脑Dist里面。本程序所使用的配件较多 ，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算 是为致力于三维点云图像处理和PCL+Kinect V 2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。让三维点云的获取更加方便，KinectV 2.0 使用范围更广阔吧。
kinect 2.0生成点云，并用PCL存储
09-18
由kinect2.0的数据流来生成点云很容易实现，可是实用性不大，为了提高实用性，我写了一个通过读取kinect保存的jpg图片和其对应的深度txt文件，来生成点云的程序。生成的点云最终用pcl保存为ply或pcd格式的点云文件。我自己摸索的过程中走了很多弯路，分享出来帮助有相同需要的朋友们少走弯路。（注：碍于上传文件大小限制，我只上传了所有的代码以及一副实例图片和对应的深度txt文件，需自己正确配置opencv+pcl+kinect2.0）
Kinect+PCL Demo程序 点云处理和显示 VS2013
05-06
完成的功能有：三维点云获取，点云数据下采样（为后续处理加速），平面检测和获取，3D显示 在一个老外牛人的程序上改的，原版只支持点云获取和显示，不包括点云处理。另外，原版有个bug，会导致大量的CPU时间用来显示无效的点云数据，已被我这版修正。 程序中有个宏开关CLOUD_DISPLAY，如果定义这个宏则有三维显示，如果不定义这个宏则关闭三维显示功能。关闭三维显示的目的是为了加速三维点云数据的处理。 另外，使用本程序必要条件是要在你电脑上把Kinect SDK装好，这个去官网下就是了。同时需要把PCL环境配好，推荐另外一个牛人的博客：http://www.zhangzscn.com/2016/03/02/pcl1-8-0%EF%BC%8Cvs2013%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%95%99%E7%A8%8B%E3%80%82/
使用PCL库打开Kinect V2并进行点云可视化
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点云库（Point Cloud Library，PCL）是一个广泛使用的开源库，用于处理、分析和可视化三维点云数据。在本教程中，我们将使用PCL库来打开Kinect V2相机，并可视化获取的点云数据。在开始之前，请确保你已经安装了PCL库和Kinect V2驱动，并正确连接了Kinect V2相机。接下来，我们定义一个函数来打开Kinect V2相机并获取点云数据。编译并运行上述代码，你将能够打开Kinect V2相机并实时可视化获取的点云数据。函数来执行Kinect V2相机的点云捕获和可视化。
Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09   我的Kinect开发平台是： Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0 开发环境的搭建见上一文： http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/arti
【点云处理】Kinect+PCL 获取原始点云
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使用AzureKinect和ORB-SLAM2进行实时稠密点云建图
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借助AzureKinect深度相机和ORB-SLAM2视觉SLAM系统，我们可以实现高质量的实时稠密点云建图。本文将介绍如何使用AzureKinect和ORB-SLAM2实现实时稠密点云建图，并提供相应的源代码。在获取深度图像后，我们可以使用ORB-SLAM2来进行稠密点云建图。在完成稠密点云建图后，我们可以使用第三方库（如PCL）将点云显示出来，或者将点云保存为PLY或LAS文件。以上是关于使用AzureKinect和ORB-SLAM2实现实时稠密点云建图的内容和代码示例。IV. 稠密点云建图。
使用Kinect获取实时动态场景的连续点云数据
api_debug626的博客
09-23 413
本文将介绍如何使用Kinect获取实时动态场景的连续点云数据，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们使用Kinect传感器获取实时动态场景的连续点云数据。可以根据需要进行滤波、处理或保存点云数据。希望本文能对你理解如何使用Kinect获取实时动态场景的连续点云数据提供帮助。通过这些连续点云数据，我们可以实现更多有趣的应用，如3D重建、姿态识别等。需要注意的是，Kinect传感器的采集能力受到环境条件和物体表面特性的影响。Kinect传感器：确保连接好Kinect传感器并安装相应的驱动程序。
azure kinect dk获取点云python
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### 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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