结构传感器数据抓取器：OpenNI2、OpenCV与PCL集成指南

资源摘要信息:"structure_grabber项目是一个使用OpenNI2、OpenCV和PCL库的C++应用程序，其目的是提供一个接口来获取结构光传感器（如微软的Kinect、 Asus的Xtion、PrimeSense的 Carmine等）的深度信息和红外图像数据。" 知识点详细说明： 1. OpenNI2（OpenNI 2）：OpenNI2是“Open Natural Interaction”第二版的缩写，是一个面向自然交互应用的开源框架，旨在提供跨硬件平台的接口以访问和处理来自动作识别和深度感知传感器（如Kinect）的数据。使用OpenNI2库可以让开发者更容易地访问传感器设备，并且不需要关心底层硬件的具体技术细节。 2. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了包括图像处理、视频分析、运动跟踪、物体识别等一系列广泛的功能。OpenCV在计算机视觉领域广泛应用，并且是进行深度学习和神经网络训练的重要工具之一。 3. PCL（Point Cloud Library）：PCL是一个开源的大型跨平台C++编程库，用于2D/3D图像和点云处理，包含了一系列处理3D点云数据的算法，如滤波、特征提取、表面重建、模型拟合等。 4. 结构光传感器（Structured Light Sensors）：结构光传感器通过发射已知的光图案（通常是条纹）到场景中，并观察图案的变形来推断场景的三维结构。这种技术可以用于深度感知，从而创建出环境的三维点云模型。 5. 深度数据与红外图像：深度数据指的是每个像素点到传感器的距离信息，而红外图像则是使用红外摄像头捕获的图像。这两种数据通常与结构光传感器同时输出，提供给应用来重建现实世界中的三维模型。 6. C++编程：C++是一种高级的编程语言，广泛用于编写系统软件、游戏、桌面和服务器应用程序。结构_grabber项目显然是用C++语言编写的，因为C++提供了丰富的控制结构和面向对象的编程范式，适合处理复杂的系统。 7. cmake构建系统：cmake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用一个简单的CMakeLists.txt文件来定义项目的构建过程。开发者可以使用它来控制编译过程，包括源文件的编译和库依赖的链接。 8. 编程接口（API）使用：structure_grabber项目提供的接口允许用户通过简单的代码调用获取深度和红外数据。包括“structure_grabber.h”头文件是调用其功能的第一步，接着创建一个StructureGrabber对象，调用open()方法初始化，然后用acquire()方法捕获数据。 9. IplImage与cv::Mat：IplImage是OpenCV早期版本中用于存储图像的对象。随着OpenCV的发展，cv::Mat成为了更现代的图像容器，具有更多的功能和更灵活的内存管理。在structure_grabber项目中，使用cv::Mat来获取图像数据意味着用户可以利用OpenCV提供的丰富图像处理功能。 10. 标签“C++”：此标签表明资源摘要信息描述的内容主要适用于了解C++编程语言的开发者，特别是那些对计算机视觉、点云处理以及结构光传感器感兴趣的人群。