开放源代码之美：Linux 下的 OpenNI-猿码集

1. OpenNI 简介

OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源的自然交互框架，它提供了用于开发自然交互应用的API和工具。OpenNI最初由PrimeSense公司推出，旨在为3D感知设备（如Kinect）提供统一的接口标准。OpenNI可以在多个操作系统上运行，包括Linux。

2. Linux 下安装 OpenNI

2.1 安装依赖

在安装OpenNI之前，我们需要先安装一些依赖项。打开终端，并执行以下命令：

sudo apt-get install g++ python libusb-1.0-0-dev

这些命令将安装C++编译器、Python以及libusb库。

2.2 下载 OpenNI

访问OpenNI的官方网站，找到适用于Linux的OpenNI库的下载链接。下载完成后，解压缩到指定的目录。

tar xjf OpenNI-Linux-x64-2.3.0.55.tar.bz2

2.3 编译和安装

进入解压后的OpenNI目录，并执行以下命令进行编译和安装：

cd OpenNI-Linux-x64-2.3.0.55 sudo ./install.sh

这将编译OpenNI并将其安装到系统目录中。

3. 使用 OpenNI 开发应用程序

3.1 初始化 OpenNI

在开始使用OpenNI之前，需要先初始化OpenNI库。以下是一个简单的代码示例：


#include <OpenNI.h>
int main()
{
    openni::Status status = openni::OpenNI::initialize();
    if (status != openni::STATUS_OK)
    {
        // 初始化失败
        return status;
    }
    // 初始化成功，可以继续使用OpenNI
    // ...
}

在代码中，我们首先包含了OpenNI的头文件，并调用了openni::OpenNI::initialize()函数来初始化OpenNI库。如果初始化成功，返回openni::STATUS_OK；否则，返回错误代码。

3.2 打开设备

在初始化成功后，我们可以打开一个OpenNI设备并开始进行数据采集。以下是一个简单的代码示例：


#include <OpenNI.h>
int main()
{
    // 初始化 OpenNI
    openni::Device device;
    openni::Status status = device.open(openni::ANY_DEVICE);
    if (status != openni::STATUS_OK)
    {
        // 打开设备失败
        return status;
    }
    // 打开设备成功，可以进行数据采集和处理
    // ...
}

在代码中，我们首先定义了一个openni::Device对象，并调用了openni::Device::open()函数来打开一个设备。参数openni::ANY_DEVICE表示打开任意一个可用的设备。如果打开设备成功，返回openni::STATUS_OK；否则，返回错误代码。

3.3 采集深度图像

一旦成功打开了设备，我们可以开始采集深度图像。以下是一个简单的代码示例：


#include <OpenNI.h>
int main()
{
    // 初始化 OpenNI
    // 打开设备
    openni::VideoStream depthStream;
    openni::Status status = depthStream.create(device, openni::SENSOR_DEPTH);
    if (status != openni::STATUS_OK)
    {
        // 创建深度图像流失败
        return status;
    }
    status = depthStream.start();
    if (status != openni::STATUS_OK)
    {
        // 启动深度图像流失败
        return status;
    }
    // 采集深度图像并进行处理
    // ...
}

在代码中，我们定义了一个openni::VideoStream对象，并调用了openni::VideoStream::create()函数来创建一个深度图像流。参数openni::SENSOR_DEPTH表示深度传感器。如果创建深度图像流成功，返回openni::STATUS_OK；否则，返回错误代码。

接下来，我们调用openni::VideoStream::start()函数来启动深度图像流。如果启动成功，返回openni::STATUS_OK；否则，返回错误代码。

3.4 处理深度图像

一旦成功启动了深度图像流，我们可以通过循环读取深度图像帧来进行处理。以下是一个简单的代码示例：


#include <OpenNI.h>
int main()
{
    // 初始化 OpenNI
    // 打开设备
    // 创建并启动深度图像流
    openni::VideoFrameRef depthFrame;
    while (true)
    {
        openni::Status status = depthStream.readFrame(&depthFrame);
        if (status != openni::STATUS_OK)
        {
            // 读取深度图像帧失败
            break;
        }
        // 读取深度图像帧成功，可以进行处理
        // ...
    }
    // 关闭深度图像流
    depthStream.stop();
    depthStream.destroy();
    // 关闭设备
    device.close();
    // 关闭 OpenNI
    openni::OpenNI::shutdown();
}

在代码中，我们使用一个无限循环来读取深度图像帧。我们调用openni::VideoStream::readFrame()函数来读取深度图像帧，每次读取一帧。如果读取深度图像帧成功，返回openni::STATUS_OK；否则，退出循环。

在成功读取深度图像帧后，我们可以进行自定义处理，例如计算深度图像中某个点的距离或进行人体姿态识别等。

4. 总结

本文介绍了如何在Linux下使用OpenNI开发自然交互应用程序。我们首先安装了OpenNI的依赖项，在此基础上下载并编译安装OpenNI库。然后，我们示范了如何初始化OpenNI、打开设备、创建深度图像流，并读取深度图像帧进行处理。

OpenNI为开发者提供了一套强大的工具和接口，使得开发自然交互应用变得更加容易和高效。借助OpenNI，我们可以利用Linux系统的优势开发出更加出色的自然交互应用。

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