Kinect三维重建：从入门到OpenNI应用

基于Kinect的三维重建是一种利用微软的Kinect传感器进行环境感知和物体建模的技术，该传感器结合了深度摄像头、红外摄像机和RGB相机的功能。这项技术的核心在于通过Kinect收集的数据进行实时的三维空间信息捕捉和重建。 首先，Kinect-OpenNI-OpenCV-OpenGL这一组合是关键，它们各自扮演着不同的角色。OpenNI是一个跨平台的框架，允许开发者访问多种传感器，包括Kinect，提供了一套统一的API来处理设备输入。OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，可以处理和分析这些来自Kinect的数据，如深度图像、色彩图像和人体追踪等。OpenGL则被用于三维图形渲染，将重建的点云转化为可视化模型。 在实际应用中，开发过程通常包括以下几个步骤： 1. **设备接入与破解**：使用CL-NUI-Platform库，尽管早期版本可能存在兼容性问题，但可以通过更新版本解决。此库提供了接口方便地获取深度和图像数据，并能控制Kinect底座马达和LED灯。 2. **基础数据获取**：通过OpenCV调用CLNUI接口，可以直接获取到深度数据和图像数据，这对于基本的机器人视觉导航和环境理解已经足够。 3. **深入应用**：然而，对于更高级的功能，如人体姿态识别、骨骼提取等，就需要转向OpenNI，这是一个更底层且功能丰富的工具，它包含了NITE（Next Generation INteraction Tracker）等模块，用于跟踪和识别人体动作。 4. **平台配置**：国内的CNKINECT论坛是一个宝贵的资源，提供了关于OpenNI与Kinect的配置指南，可能需要针对特定平台（如Windows XP）进行定制安装，确保软件能够正常运行。 5. **图像融合与处理**：在OpenCV_SVN中，尽管深度图和彩色图的读取是内置的，但高级的图像处理设置可能尚未实现。参考外部资源，如Heresy’space的文章，开发者可以学习如何合并深度和彩色图像，以获得更丰富的视觉信息。 6. **代码研究与调试**：通过研究OpenCV和OpenNI的相关代码，开发者可以深入了解设备的工作原理，并解决在不同编译环境下可能遇到的问题，例如TBB的兼容性问题。 基于Kinect的三维重建是一个涉及多个开源库和技术整合的过程，需要开发者具备一定的计算机视觉、编程和系统集成能力。通过不断的学习和实践，可以实现各种创新应用，如游戏交互、环境监控、医疗康复等领域的智能化解决方案。