OPENNI学习实践-利用opencv显示图像

这一部分我主要参考了http://blog.youkuaiyun.com/chenxin_130/article/details/6696187和http://blog.youkuaiyun.com/kh1445291129/article/details/39346987，这两篇博客，接下来我简要的总结一下，这两篇博客提到的方法。

进行OPENNI的图像和深度图提取，首先我们要创建上下文对象并进行初始化。

<span style="font-size:18px;color:#000000;">XnStatus eResult = XN_STATUS_OK;  
Context mContext;//初始化上下文对象  
eResult = mContext.Init();  
CheckError(eResult);</span>

以这个为基础，我们才能进一步去进行生产节点的创建。对于OPENNI来说，所有的生产节点均是在上下文对象中创建，不同的上下文对象不可进行数据的传递和共享。

接下来我们进行深度图和彩色图的结点创建。

<span style="font-size:18px;color:#000000;">ImageGenerator mImageGenerator;//创建彩色图像生产节点  
eResult = mImageGenerator.Create(mContext);  </span>

<span style="font-size:18px;color:#000000;">CheckError(eResult,"Create image generator");  </span>

<span style="font-size:18px;color:#000000;">DepthGenerator mDepthGenerator;//创建深度图像生产节点  </span>

<span style="font-size:18px;color:#000000;">eResult = mDepthGenerator.Create(mContext);  
CheckError(eResult,"Create depth generator");</span>

为了能够达到我们需要的图像的大小，我们需要进行图生成器输出模式的设定，即设定输出图像的x，y轴像素数量，及帧速率。设定之后应用到我们的生产节点。

<span style="font-size:18px;color:#000000;">XnMapOutputMode mapMode;//设置图像分辨率  
    mapMode.nXRes = 320;  
    mapMode.nYRes = 240;  
    mapMode.nXRes = 30;  
    eResult = mImageGenerator.SetMapOutputMode(mapMode);  
    eResult = mDepthGenerator.SetMapOutputMode(mapMode);  </span>

由于RGB图与Depth图生成位置（摄像头的位置）不同，所以，两个图肯定会产生偏差，为了弥补这个偏差，我们使用DepthGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint(）这个函数进行矫正。

<span style="font-size:18px;color:#000000;">    mDepthGenerator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint(mImageGenerator);  
</span>

然后产生数据

<span style="font-size:18px;color:#000000;">    eResult = mContext.StartGeneratingAll();//开始产生数据  </span>

<span style="font-size:18px;color:#000000;">while(true)  
    {  
        eResult = mContext.WaitAndUpdateAll();  
        if(eResult == XN_STATUS_OK)  
        {  
            mImageGenerator.GetMetaData(imageMD);  
            Mat cvRGBImage(imageMD.FullYRes(),imageMD.FullXRes(),CV_8UC3,(char*) imageMD.Data());  
            Mat cvBGRImage;  
            cvtColor(cvRGBImage,cvBGRImage,CV_RGB2BGR);  
                        //整幅图像颜色转换,因为opencv中采用BGR方式排列  
            imshow("Color Image",cvBGRImage);  
  
            mDepthGenerator.GetMetaData(depthMD);  
            Mat cvDepthImage16UC1(depthMD.FullYRes(),  
                                              depthMD.FullXRes(),  
                                              CV_16UC1,(char*) depthMD.Data());  
            Mat cvDepthImage8UC1;  
            cvDepthImage16UC1.convertTo(cvDepthImage8UC1,CV_8UC1,255.0/(depthMD.ZRes()));//格式转换  
            imshow("Depth Image",cvDepthImage8UC1);  
  
            Mat cvDepthImage8UC3;  
            cvtColor(cvDepthImage8UC1,cvDepthImage8UC3,CV_GRAY2BGR);//格式转换  
  
            Mat cvFusionImage;  
            cvFusionImage = 0.5*cvBGRImage + 0.5*cvDepthImage8UC3;//图像融合  
            imshow("Fusion Image",cvFusionImage);  
  
            waitKey(30);  
        }  
    } </span>

这一段代码主要包含这么几个函数，首先是Context.WaitAndUpdateAll()这个函数用来进行数据的更新，一共有四种，WaitAnyUpdateAll()，WaitOneUpdateAll()，WaitAndUpdateAll()，WaitNoneAndUpdateAll()，分别为任意节点更新则全部更新，指定节点更新全更新，所有节点有新数据后更新，强制更新这几种。

还有mImageGenerator.GetMetaData(imageMD);和mDepthGenerator.GetMetaData(depthMD);这两个函数，用来获取彩色图和深度图的数据，并存在制定变量中。

这样我们就得到了彩色图和深度图以及融合图的信息，以便进行接下来的处理。