win11/10+Azure kinect DK配置 VS2019/2017/2015的方法（简单，亲测可以）

最新推荐文章于 2025-05-21 13:58:54 发布

Vertira

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分类专栏：人体姿态估计 python 文章标签： Azure Kinect DK opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Vertira/article/details/129128511

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该文章提供了在Windows11/10上配置AzureKinectDK驱动和SDK的详细步骤，包括环境变量设置、VS2019项目配置、OpenCV的集成，以及一个简单的C++示例程序，用于从AzureKinect设备捕获和显示色彩与深度图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先下载文件：

文件的下载和安装方法参考我的博客

(131条消息) WIN11/win10+Azure Kinect DK详细驱动配置教程（亲测）_Vertira的博客-优快云博客

安装好VS2019,创建好控制台c++工程。这些都很简单，不细说。

配置：

首先配置环境变量（分别是Azure Kinect Body Tracking SDK和Azure Kinect SDK 安装路径下的bin文件路径）：

C:\Program Files\Azure Kinect SDK v1.4.1\sdk\windows-desktop\amd64\release\bin
D:\Program Files\Azure Kinect Body Tracking SDK\sdk\windows-desktop\amd64\release\bin

Azure Kinect Body Tracking SDK 比较大，可以安装在D盘或E盘，自己随便选。

系统--》高级变量----》环境变量----》系统变量--path---》新建

创建好之后，别忘了重新启动才能生效。

D:\Program Files\Azure Kinect Body Tracking SDK\sdk\windows-desktop\amd64\release\lib
C:\Program Files\Azure Kinect SDK v1.4.1\sdk\windows-desktop\amd64\release\lib

配置好opencv ，opencv3.x，opencv4.x都行

参考链接

(138条消息) win11/10+opencv3.x/4.x配置 VS2019方法（第一步：简单使用，亲测）_Vertira的博客-优快云博客

配置结束后

安装连接好Azure Kinect

添加测试程序（百分之百可以运行）

#pragma comment(lib, "k4a.lib")
#include <stdio.h>
#include <k4a/k4a.h>
#include <k4arecord/record.h>
#include <k4arecord/playback.h>
#include < iostream>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <k4a/k4a.hpp>
#include < cstdlib>

using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{
    k4a::capture capture;
    const uint32_t device_count = k4a::device::get_installed_count();//查看设备个数
    if (device_count == 0)
    {
        printf("No K4A devices found\n");
        return 0;
    }

    k4a::device device = k4a::device::open(K4A_DEVICE_DEFAULT);

    k4a_device_configuration_t config = K4A_DEVICE_CONFIG_INIT_DISABLE_ALL;    //设定设备参数
    config.color_format = K4A_IMAGE_FORMAT_COLOR_BGRA32;
    config.color_resolution = K4A_COLOR_RESOLUTION_1080P;
    config.depth_mode = K4A_DEPTH_MODE_NFOV_UNBINNED;
    config.camera_fps = K4A_FRAMES_PER_SECOND_30;
    config.synchronized_images_only = true;

    device.start_cameras(&config);

    k4a::image rgbImage;
    k4a::image depthImage;

    cv::Mat color_frame;
    cv::Mat depth_frame;

    while (true)
    {
        if (device.get_capture(&capture, std::chrono::milliseconds(0)))
        {
            rgbImage = capture.get_color_image();
            depthImage = capture.get_depth_image();

            color_frame = cv::Mat(rgbImage.get_height_pixels(), rgbImage.get_width_pixels(), CV_8UC4, rgbImage.get_buffer());
            depth_frame = cv::Mat(depthImage.get_height_pixels(), depthImage.get_width_pixels(), CV_16U, depthImage.get_buffer());

            depth_frame.convertTo(depth_frame, CV_8U, 1);

            cv::imshow("color", color_frame);
            cv::imshow("depth", depth_frame);

            color_frame.release();
            depth_frame.release();

            capture.reset();
            if (waitKey(1) == 27)
                break;
        }
    }
    cv::destroyAllWindows();
    device.close();
    return 0;
}

运行效果