OpenNI在Linux上的应用-猿码集

OpenNI在Linux上的应用

OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源的自然交互框架，可用于开发基于姿势、手势和语音的应用程序。它提供了一些功能强大的工具和库，可以实现对深度相机、声音输入和其他传感器的使用和处理。本文将介绍OpenNI在Linux上的应用。

1. 安装OpenNI

要在Linux上使用OpenNI，首先需要安装它。以下是在Ubuntu上安装OpenNI的步骤：

sudo apt-get install libopenni-dev

安装完成后，您可以使用OpenNI提供的工具和库来创建自己的应用程序。

2. 创建一个空的OpenNI项目

要创建一个基于OpenNI的项目，可以按照以下步骤进行：

mkdir MyOpenNIProject cd MyOpenNIProject

现在，您可以在该文件夹中创建自己的OpenNI项目。

3. 使用OpenNI获取深度图像

使用OpenNI可以很容易地获取深度图像。以下是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <OpenNI.h>
int main()
{
  openni::Status status = openni::STATUS_OK;
  openni::Device device;
  status = openni::OpenNI::initialize();
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to initialize OpenNI\n");
    return 1;
  }
  status = device.open(openni::ANY_DEVICE);
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to open the device\n");
    return 1;
  }
  openni::VideoStream depthStream;
  status = depthStream.create(device, openni::SENSOR_DEPTH);
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to create depth stream\n");
    return 1;
  }
  status = depthStream.start();
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to start depth stream\n");
    return 1;
  }
  openni::VideoFrameRef frame;
  while (true) {
    depthStream.readFrame(&frame);
    
    if (!frame.isValid()) {
      continue;
    }
    
    openni::DepthPixel* depthData = (openni::DepthPixel*)frame.getData();
    int width = frame.getWidth();
    int height = frame.getHeight();
    
    // 在此处对深度图像进行处理
    // ...
    
    if (按下ESC键) {
      break;
    }
  }
  depthStream.stop();
  depthStream.destroy();
  device.close();
  openni::OpenNI::shutdown();
  return 0;
}

在此示例中，我们初始化了OpenNI框架并打开了第一个可用设备。然后，我们创建了一个深度流，并开始读取深度帧。您可以在读取帧后对深度图像进行进一步的处理。

4. 使用OpenNI进行手势识别

除了获取深度图像，OpenNI还提供了手势识别功能。以下是一个使用OpenNI进行手势识别的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <OpenNI.h>
#include <NiTE.h>
int main()
{
  openni::Status status = openni::STATUS_OK;
  openni::Device device;
  status = openni::OpenNI::initialize();
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to initialize OpenNI\n");
    return 1;
  }
  status = device.open(openni::ANY_DEVICE);
  if (status != openni::STATUS_OK)
  {
    printf("Unable to open the device\n");
    return 1;
  }
  nite::HandTracker handTracker;
  handTracker.create(&device);
  nite::HandTrackerFrameRef handTrackerFrame;
  while (true) {
    handTracker.readFrame(&handTrackerFrame);
    
    const nite::Array<nite::HandData>& hands = handTrackerFrame.getHands();
    
    for (int i = 0; i < hands.getSize(); ++i) {
      const nite::HandData& handData = hands[i];
      
      if (handData.isTracking()) {
        printf("Hand %d is tracking\n", i);
      }
    }
    
    if (按下ESC键) {
      break;
    }
  }
  handTracker.destroy();
  device.close();
  openni::OpenNI::shutdown();
  return 0;
}

在此示例中，我们初始化了OpenNI框架并打开了第一个可用设备。然后，我们创建了一个手势跟踪器，并读取手势跟踪帧。您可以在每个帧中获取跟踪的手的数据，并做出相应的处理。

5. 总结

OpenNI提供了一个强大且易于使用的框架，可用于在Linux上开发基于姿势、手势和语音的应用程序。通过安装OpenNI并使用它的工具和库，您可以轻松地获取深度图像、进行手势识别等操作。希望本文对您理解OpenNI在Linux上的应用有所帮助。

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