基于python获取Kinect2的内部参数的方法以及代码

获取Kinect2的内部参数可以通过使用Python开发的OpenCV和PyKinect2库来实现。

以下是获取内部参数的代码：

import cv2
import numpy as np
import pykinect2
from pykinect2 import PyKinectV2
from pykinect2 import PyKinectRuntime

# 初始化Kinect运行时对象
kinect = PyKinectRuntime.PyKinectRuntime(PyKinectV2.FrameSourceTypes_Depth)

# 获取内部参数
camera_matrix = np.array(kinect.calibration['depth_camera_matrix'])
distortion_coeff = np.array(kinect.calibration['depth_distortion_coefficients'])

需要安装的库：

- OpenCV
- PyKinect2

注意事项：

- 需要使用Kinect V2传感器
- 需要在Kinect SDK 2.0中安装Kinect V2驱动程序，并安装Kinect V2传感器的内部校准文件
- 该代码只能在Windows平台上运行

相关问题

基于python将Kinect2的彩色图像与深度图像保存并生成rgbd图像从而生成点云

好的，您可以使用Python中的OpenCV库来读取彩色图像和深度图像。OpenCV还提供了一个函数cv2.remap，可以根据相机的内部参数和外部姿态对图像进行校正，这对于后续生成点云非常重要。

以下是一个基本的代码框架，您可以根据您的需求进行修改：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像和深度图像
colorImage = cv2.imread('colorImage.png')
depthImage = cv2.imread('depthImage.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 根据相机的内部参数和外部姿态对图像进行校正
R = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]])
T = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
cameraMatrix = np.array([[fx, 0.0, cx], [0.0, fy, cy], [0.0, 0.0, 1.0]])
distCoeffs = np.zeros((5, 1))
map1, map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, R, cameraMatrix, (1920, 1080), cv2.CV_16SC2)
rectifiedColorImage = cv2.remap(colorImage, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)
rectifiedDepthImage = cv2.remap(depthImage, map1, map2, cv2.INTER_NEAREST)

# 将深度图像转换为点云
fx = 527.88
fy = 526.11
cx = 312.99
cy = 241.31
depthScale = 1000.0
depthData = depthImage.astype(np.float32) / depthScale
x, y = np.meshgrid(np.arange(depthData.shape[1]), np.arange(depthData.shape[0]))
z = np.where(depthData > 0.0, depthData, np.nan)
x = np.where(z > 0.0, (x - cx) * z / fx, np.nan)
y = np.where(z > 0.0, (y - cy) * z / fy, np.nan)
x = x.flatten()
y = y.flatten()
z = z.flatten()
rgb = rectifiedColorImage.reshape((-1, 3))
xyzrgb = np.column_stack((x, y, z, rgb))

# 保存点云
np.savetxt('pointCloud.txt', xyzrgb, fmt='%.4f %.4f %.4f %d %d %d')

您需要将代码中的“colorImage.png”和“depthImage.png”替换为您自己的彩色图像和深度图像。可以根据您的环境和相机参数来调整代码中的一些参数，例如相机的焦距、光心、图像分辨率等。

祝好运！

可以帮我编写一个基于python调用kinect，同时获取深度图像与彩色图像，每个30秒保存一下的代码吗

当然可以。使用Python，我们可以使用OpenCV来调用 Kinect 来获取深度图像与彩色图像，然后定时保存。您可以使用以下代码来实现：

import cv2
import numpy as np
import time

# 定义保存路径
video_path = "kinect_video.avi"
depth_path = "kinect_depth.npy"

# 初始化 Kinect
kinect = cv2.VideoCapture(cv2.CAP_OPENNI)

# 定义帧率与分辨率
frame_rate = 30
resolution = (640, 480)

# 设置视频编码器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"XVID")

# 创建视频写入器
writer = cv2.VideoWriter(video_path, fourcc, frame_rate, resolution)

# 循环捕捉图像
while True:
    # 读取深度与彩色帧
    _, depth = kinect.read(cv2.CAP_OPENNI_DEPTH_MAP)
    _, color = kinect.read(cv2.CAP_OPENNI_IMAGE)

    # 当成功读取深度与彩色帧时
    if not depth is None and not color is None:
        # 显示深度与彩色图像
        cv2.imshow("Depth", depth)
        cv2.imshow("Color", color)

        # 写入视频帧到视频文件
        writer.write(color)

        # 每隔30秒保存一次深度图像
        if time.time() % 30 == 0:
            np.save(depth_path, depth)

    # 等待 1ms，响应按键事件
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 如果按下 q 键，则退出循环
    if key == ord("q"):
        break

# 释放资源
kinect.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何使用 OpenCV 打开 Kinect 并捕获深度与彩色图像，然后每隔30秒保存一次深度图像。您可以根据您的需要修改代码，例如修改保存路径、分辨率、帧率等。