Kinect开发环境配置：Kinect for Windows SDK + OpenCV2.4.9 + VS2013 + Win8(x86)
原文：http://insaneguy.me/2014/07/16/kinect_dev_config_vs2013/
一. 安装和配置Kinect for Windows SDK v1.8
在官方网站下载Kinect for Windows SDK和Developer Toolkit：
KinectSDK-v1.8-Setup.exe （主要提供Kinect的驱动和设备访问接口）
KinectDeveloperToolkit-v1.8.0-Setup.exe （主要提供一些有助于开发的工具，包括Kinect Studio和多种编程语言的开发例程等）
按照默认选项安装完成后，接入Kinect，系统将会自动的搜索驱动进行安装。打开设备管理器查看驱动是否安装成功：
Kinect Drivers
再打开Developer Toolkit Browser v1.8.0 (Kinect for Windows)：
Developer Toolkit Browser
测试读取深度图像的例子：
Depth Basics Demo
二. 安装OpenCV2.4.9
OpenCV主页：opencv.org
安装很简单，不用自己编译。假设安装在E盘 E:\opencv 。
三. VS2013配置
打开VS2013，新建project，命名为KinectDepthData。打开VIEW中的Property Manager，打开Debug | Win32下的Microsoft.Cpp.Win32.user:
Property Manager
分别配置OpenCV和Kinect的项目属性：
OpenCV
- Include files加入E:\opencv\build\include；
- Library files加入E:\opencv\build\x86\vc10\lib；
-
在Linker的Input中，添加Additional Dependencies(根据需要添加)：
opencv_core249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_nonfree249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_calib3d249d.lib
Kinect
- Include files加入C:\Program Files\Microsoft SDKs\Kinect\v1.8\inc；
- Library files加入C:\Program Files\Microsoft SDKs\Kinect\v1.8\lib\x86；
-
在Linker的Input中，添加Additional Dependencies：
Kinect10.lib
VC++ Directories
Linker
四. 测试用Kinect读取深度图像并用OpenCV显示
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代码原作者：zouxy09
来自：http://http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8146266
Kinect for Windows SDK + OpenCV2读取并显示深度图像
************************************************/
#include <windows.h>
#include <iostream>
#include <NuiApi.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
Mat image;
// 这里我们用灰度图来表述深度数据，越远的数据越暗
image.create(240, 320, CV_8UC1);
// 1. 初始化NUI，注意这里传入的参数有变化，为DEPTH
HRESULT hr = NuiInitialize(NUI_INITIALIZE_FLAG_USES_DEPTH);
if (FAILED(hr))
{
cout << "NuiInitialize failed" << endl;
return hr;
}
// 2. 定义事件句柄
// 创建读取下一帧的信号事件句柄，控制Kinect是否可以开始读取下一帧数据
HANDLE nextColorFrameEvent = CreateEvent(NULL, TRUE, FALSE, NULL);
HANDLE depthStreamHandle = NULL; // 保存图像数据流的句柄，用以提取数据
// 3. 打开Kinect设备的深度图信息通道，并用depthStreamHandle保存该流的句柄，以便以后读取
hr = NuiImageStreamOpen(NUI_IMAGE_TYPE_DEPTH, NUI_IMAGE_RESOLUTION_320x240,
0, 2, nextColorFrameEvent, &depthStreamHandle);
if (FAILED(hr)) // 判断读取是否正确
{
cout << "Could not open color image stream video" << endl;
NuiShutdown();
return hr;
}
namedWindow("depthImage", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
// 4. 开始读取深度数据
while (true)
{
const NUI_IMAGE_FRAME * pImageFrame = NULL;
// 4.1 无限等待新的数据，等到后返回
if (WaitForSingleObject(nextColorFrameEvent, INFINITE) == 0)
{
// 4.2 从刚才打开数据流的流句柄中得到该帧数据，读取到的数据地址存于pImageFrame
hr = NuiImageStreamGetNextFrame(depthStreamHandle, 0, &pImageFrame);
if (FAILED(hr)) // 判断读取是否正确
{
cout << "Could not get depth image" << endl;
NuiShutdown();
return -1;
}
INuiFrameTexture * pTexture = pImageFrame->pFrameTexture;
NUI_LOCKED_RECT LockedRect;
// 4.3 提取数据帧到LockedRect，它包括两个数据对象：Pitch每行字节数，pBits第一个字节地址
// 并锁定数据，这样当我们读取数据时，Kinect就不会去修改它
pTexture->LockRect(0, &LockedRect, NULL, 0);
// 4.4 确定获得的数据是否有效
if (LockedRect.Pitch != 0)
{
// 4.5 将数据转换为OpenCV的Mat格式
for (int i = 0; i < image.rows; ++i)
{
uchar *ptr = image.ptr<uchar>(i); // 第i行的指针
// 深度图像数据含有两种格式，这里像素的低12位表示一个深度值，高4位未使用
// 注意这里需要进行转换，因为每个数据是2个字节，存储的同上面获取的颜色信息不一样
uchar *pBufferRun = (uchar*)(LockedRect.pBits) + i * LockedRect.Pitch;
USHORT *pBuffer = (USHORT*)pBufferRun;
for (int j = 0; j < image.cols; ++j)
{
ptr[j] = 255 - (uchar)(256 * pBuffer[j] / 0x0fff); // 直接将数据归一化处理
}
}
imshow("depthImage", image);
}
else
{
cout << "Buffer length of received texture is bogus\r\n" << endl;
}
// 5. 这一帧已经处理完了，所以将其解锁
pTexture->UnlockRect(0);
// 6. 释放本帧数据，准备迎接下一帧
NuiImageStreamReleaseFrame(depthStreamHandle, pImageFrame);
}
if (cvWaitKey(20) == 27)
{
break;
}
}
// 7. 关闭NUI链接
return 0;
}
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程序运行效果：
Kinect + OpenCV Depth Image
