Xtion Pro 与 深度摄像头

    2015-07-08

   我一直都计划着购买一个3D摄像头，开始VR输入方面的探索。之前只从计算机视觉中图像方面学习，感觉有局限性，应该在初学的阶段拓宽知识面，之后再从中选择重点来深入。 本来计划是九月份时购买Kinect开发套件的，之前实验室的老师购买过Kinect，感觉效果很好，这边的易博士也高度评价Kinect的技术。我现在购买的是ASUS 的Xtion Pro，并且比原计划提前了两个月，这也是有原因的，以后再讲吧。或许一段时间之后，等我准备一个windows开发平台，我再买一个Kinect。 现在购买Xtion 或者 Kinect 都还是很方便的，在京东和tmall 上都有销售。另外还有Creative Senz3D，只不过这个东西现在amazon.com 也不送到中国来了，有点坑，而且与Xtion Pro 相比，不知优劣如何。
   设备一拿到手，我就尝试了一下，运行的是PrimeSense 的 example 程序，看起来有点怪异，这个程序小的视角非常小，两米范围基本上只有半身，而前一段时间看过Kinect程序在这个距离下，全身的骨骼都能出来。 而且，这个程序下的骨骼识别好挫啊，精度太低了。 可能是这个程序编码的问题，关于Xtion Pro 的各种性能，我之后会些一些文章来分析。
   关于Xtion Pro 和 Kinect， 不可否认，微软在算法研究方面还是非常厉害的，而且他们现在的算法还是公开免费的，对广大开发者来说，这是非常令人高兴的。但是，我认为，3D摄像头将来一定会被广泛使用。我们可以看到，一般而言，在某一个领域，开源lib和商业lib之间的的各项指标也并会相差很多，特别时间越长，开源lib 还会逐渐占领优势。所以，我们现在多花些时间关注这些开源的lib还是有价值的。
   现阶段，主流的深度摄像头都是640 * 480 这种规格，我相信，跟普通的摄像头一样，有需求，硬件技术还是会发展很快的。伴随更加高效的移动端处理器，高效的算法，这些设备会逐渐应用到移动端。说到这里，不得不提高一个设备： Structure Sensor。这是一个非常小巧的3D 摄像头，能直接扫描物体并获取点云，而且精度也不错，只是价格现阶段让人难以接受。这个东西非常吸引我，再等一段时间，或许就能够买一个了。

   本来，OpenNI 已经几近停止开发了，这家公司为了让自己的产品能够在多个平台上使用，还是积极的推动OpenNI 的发展。

   我们接下来看看各种硬件的原理。
   Kinect 一代使用的是结构光，2代使用ToF，精度提高为一代的3倍。  Xtion Pro、PrimeSensor 使用的是结构光。《 Kinect应用开发实战》的说明如下：

光学测距方法是ToF目前较为精确可行的技术，也有诸如LDM激光测距、IDM红外测距等具体产品，但都价格不菲。因此，该项技术对于Kinect 这种消费电子产品来说不适用：一方面是测量环境的限制，更主要的是成本因素。这样看来，微软收购3DV Systems，只是为了动作感测的专利权、并取得领先地位。

“结构光”指一些具有特定模式的光，其模式图案可以是点、线、面等。结构光扫描法的原理是首先将结构光投射至物体表面，再使用摄像机接收该物体表面 反射的结构光图案，由于接收图案必会因物体的立体型状而发生变形，故可以试图通过该图案在摄像机上的位置和形变程度来计算物体表面的空间信息。普通的结构 光方法仍然是部分采用了三角测距原理的深度计算。

结构光测量技术作为一种快速、便携、高精度的三维测量技术，在汽车、航空、模具、医疗等领域均得到了广泛的应用。相位计算是基于相位测量的结构光三维测量中的关键技术之一，最终输出是三维点云，进行相关的三维建模和测量。

   最近真是忙的很，创业公司的要求每一个员工的付出就是多。这边王教授对美国的学生团队也是同样的要求：每天早九晚九，每周六天，果然是聪明人对自己的要求更高呢。或许，努力也是聪明的表现之一吧。

 

参考：

http://www.zhihu.com/question/26391866

https://hal.inria.fr/hal-00725654/PDF/TOF.pdf

《 Kinect应用开发实战：用最自然的方式与机器对话》

http://www.doc88.com/p-9783791626785.html

 

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