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在linux下使用python+openni获取Orbbec astra pro的RGB和深度图_openni-linux-x64-2.3

openni-linux-x64-2.3

由于在win系统下配置openni比较麻烦,而在linux下相对容易,因此我便尝试在linux下安装openni并编写python脚本获取astra pro深度相机的深度图像和RGB图像,操作非常方便,步骤如下:

1. 下载OpenNI的SDK

下载地址:https://download.csdn.net/download/weixin_43387635/85565534

2. 安装并配置OpenNI SDK

  1. 解压后,会发现有三种平台文件夹:
    这里插入图片描述
  2. 进入”Linux“文件夹,里面有Arm,Arm64,x64,x86架构,可以在命令行输入arch查看自己电脑处理器架构,并解压对应的zip文件。
    在这里插入图片描述
  3. 解压后进入对应架构的文件夹,里面有安装脚本“install.sh”,用它来安装就行:
    sudo chmod +x install.sh
    ./install.sh
  4. 安装好后会生成OpenNIDevEnvironment文件,每次需要source此文件,方便起见在~/.bashrc最后一行添加(注意添加自己的OpenNIDevEnvironment路径):
source ~/astrapro/Linux/OpenNI-Linux-x64-2.3/OpenNIDevEnvironment
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3. 安装python包并运行调试

  1. pip install openni
  2. 将orbbec astra pro连接电脑USB口,运行一下代码:
import sys
from openni import openni2
import numpy as np
import cv2

# 鼠标双击,打印深度消息
def mousecallback(event,x,y,flags,param):
     if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
         print(y, x, dpt[y,x])
         
if __name__ == "__main__": 

    openni2.initialize()                # openni初始化
    dev = openni2.Device.open_any()     # 打开相机设备
    print(dev.get_device_info())
    depth_stream = dev.create_depth_stream()   # 创建深度图数据流
    depth_stream.start()        # 开始获取数据流
    cap = cv2.VideoCapture(1)   # 视频抽帧,视频图像化,“1”即astra摄像头
    cv2.namedWindow('depth')
    cv2.setMouseCallback('depth',mousecallback)

    while True:
        frame = depth_stream.read_frame()    # 获取一帧深度图
        dframe_data = np.array(frame.get_buffer_as_triplet()).reshape([480, 640, 2])
        dpt1 = np.asarray(dframe_data[:, :, 0], dtype='float32')
        dpt2 = np.asarray(dframe_data[:, :, 1], dtype='float32')
        # 获取深度图
        dpt2 *= 255
        dpt = dpt1 + dpt2
        # 展示深度图和RGB图
        cv2.imshow('depth', dpt)
        ret,frame = cap.read()
        cv2.imshow('color', frame)

        key = cv2.waitKey(1)
        if int(key) == ord('q'):
            break
    # 最后记得结束,并关闭
    depth_stream.stop()
    dev.close()
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4. 运行展示

  1. 深度图 & RGB图:
    在这里插入图片描述
  2. 鼠标双击深度图,终端打印(y坐标,x坐标,深度值):

    至此,即可完成基本的深度图获取啦!
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