azure kinect获取到物体距离的代码实现

以下是使用Azure Kinect获取深度图像并测量物体距离的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2
import pyk4a

# 初始化Azure Kinect相机
k4a = pyk4a.PyK4A()

# 启动深度图像捕获
k4a.start()

while True:
    # 读取深度图像
    depth_image = k4a.get_depth_image()

    # 转换深度图像为二维数组
    depth_array = np.array(depth_image)

    # 根据深度图像计算物体距离
    distance = depth_array[x, y]

    # 显示深度图像和距离信息
    cv2.imshow('Depth Image', depth_array)
    print('Distance to object: ', distance)

    key = cv2.waitKey(1)

    # 按下ESC键退出程序
    if key == 27:
        break

# 停止相机捕获
k4a.stop()

上述代码中，我们首先通过PyK4A库初始化Azure Kinect相机，并启动深度图像捕获。在主循环中，我们通过`k4a.get_depth_image()`方法获取当前的深度图像，并将其转换为二维数组。然后，我们可以使用二维数组中特定像素的深度值来计算物体与相机的距离，并将其打印到控制台中。最后，我们使用OpenCV库来显示深度图像，并等待用户按下ESC键退出程序。

请注意，上述代码中的`x`和`y`变量应替换为您感兴趣的特定像素的坐标，以获取该像素的深度值。