OpenNI2 项目使用教程

OpenNI2 项目使用教程

OpenNI2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenNI2

1. 项目的目录结构及介绍

OpenNI2 项目的目录结构如下:

OpenNI2/
├── Config/
├── Include/
├── Packaging/
├── Samples/
├── Source/
├── ThirdParty/
├── Wrappers/
│   └── java/
├── .gitignore
├── Android.mk
├── Application.mk
├── CHANGES.txt
├── LICENSE
├── Makefile
├── NOTICE
├── OpenNI.sln
├── README.md
├── README
├── ReleaseNotes.txt

目录介绍

  • Config/: 包含项目的配置文件。
  • Include/: 包含项目的头文件。
  • Packaging/: 包含打包相关的文件。
  • Samples/: 包含示例代码。
  • Source/: 包含项目的源代码。
  • ThirdParty/: 包含第三方库。
  • Wrappers/java/: 包含Java封装的相关文件。
  • .gitignore: Git忽略文件。
  • Android.mk: Android构建文件。
  • Application.mk: 应用程序构建文件。
  • CHANGES.txt: 变更记录。
  • LICENSE: 许可证文件。
  • Makefile: 构建脚本。
  • NOTICE: 通知文件。
  • OpenNI.sln: Visual Studio解决方案文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • README: 项目说明文档(旧版)。
  • ReleaseNotes.txt: 发布说明。

2. 项目的启动文件介绍

OpenNI2 项目的启动文件主要是 OpenNI.sln,这是一个 Visual Studio 解决方案文件。通过打开这个文件,可以在 Visual Studio 中加载整个项目并进行编译和运行。

3. 项目的配置文件介绍

OpenNI2 项目的配置文件主要位于 Config/ 目录下。这些配置文件用于设置项目的各种参数,例如设备连接、数据流配置等。具体的配置文件可能包括:

  • GlobalDefaults.ini: 全局默认配置。
  • Device.ini: 设备配置。
  • Stream.ini: 数据流配置。

这些配置文件通常采用 INI 格式,可以通过文本编辑器进行修改。


以上是 OpenNI2 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 OpenNI2 项目。

OpenNI2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenNI2

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

03-20
### OpenNI2 使用指南与安装配置教程 #### 一、OpenNI2 SDK简介 OpenNI2 是一种用于开发基于深度摄像头的应用程序的开源框架,广泛应用于机器视觉和机器人领域。它提供了丰富的API接口来访问和支持多种硬件设备,例如Orbbec Astra系列传感器[^1]。 #### 二、在Ubuntu 20.04 ROS 1环境下的安装步骤 为了在Ubuntu 20.04 和 ROS 1环境中成功部署并使用OpenNI2 SDK,可以按照以下说明操作: 1. **下载SDK包** 访问官方资源页面或者开发者文档获取最新版本的OpenNI2 SDK压缩文件,并将其解压到指定目录下[^2]。 2. **设置环境变量** 编辑`~/.bashrc` 文件,在其中添加如下两行命令以便加载必要的动态链接库路径: ```bash export OPENNI2_REDIST=/path/to/OpenNI-Linux-x64-2.3/Redist export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$OPENNI2_REDIST source ~/.bashrc ``` 3. **验证安装情况** 执行测试样例程序确认驱动和服务是否正常工作。通常情况下,可以通过运行简单的演示脚本来查看效果,比如显示RGB-D图像流数据等。 #### 三、常见错误处理及其解决办法 当尝试编译依赖于OpenNI2 的第三方软件时可能会遇到一些问题,以下是几个典型的例子以及对应的解决方案: - 如果出现类似于 `undefined reference to symbol '_ZN5boost... '` 错误提示,则表明缺少Boost库的支持。此时需确保已正确安装相应版本的Boost库,并调整CMakeLists.txt中的参数指向正确的头文件位置及静态/共享对象(.so)文件所在地址[^3]。 - 对于找不到特定VTK组件(`libvtkRenderingPythonTkWidgets.so`)的情况,应该重新评估当前系统的图形渲染引擎兼容性状况;如果确实有必要保留该功能模块的话,则考虑升级至更高版次的VTK工具集或是寻找替代品作为补充选项之一。 #### 四、结合ROS实现更复杂的功能扩展 对于希望进一步利用ROS生态优势构建更加智能化系统的用户来说,还可以参考专门针对此场景设计的教学资料——即如何将上述基础准备工作融入整个Robot Operating System (ROS)架构之中去完成诸如物体识别跟踪之类的高级任务目标[^4]。 ```python import rospy from sensor_msgs.msg import Image, CameraInfo def callback(data): pass # Process incoming depth/image data here. rospy.init_node('openni_listener', anonymous=True) sub = rospy.Subscriber("/camera/depth/image", Image, callback) print("Listening...") rospy.spin() ```
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