Azure Kinect DK + Ubuntu 18.04，从相机获取图像和点云数据

前言

1. 相机驱动和SDK的准备

在Ubuntu 18.04系统下安装Azure Kinect DK 深度相机驱动和SDK，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/denkywu/article/details/103177559。

到这儿，基本的准备工作已经完成了：连接上相机后，打开Azure Kinect 查看器（运行 sudo ./k4aviewer ），选择不同的相机配置，打开相机，能够正常运行，查看到相机RGB图，IR图，深度图等。

2. 开发环境的准备

下面获取数据时利用了OpenCV，所以需要先安装配置好OpenCV，这里就不再详述了（我使用的版本是opencv 3.4.7）。

3. 本文可获取的数据

本文可获取的图像数据为：rgb图像，ir红外图像，深度图像；以及和深度图像同坐标系下的的点云xyz数据。

 

获取图像数据

1. 参考了博客https://blog.csdn.net/qq_40936780/article/details/102634734中的代码（感谢），但其代码貌似有些问题，因为 depth_out 并未声明和定义，无法通过编译。

2. 我在上述博客基础上更改，并又参考了官方github中的example。我给出的一个示例如下：

// C++
#include 
// OpenCV
#include 
// Kinect DK
#include 

// 宏
// 方便控制是否 std::cout 信息
#define DEBUG_std_cout 0


int main(int argc, char* argv[])
{
	/*
		找到并打开 Azure Kinect 设备
	*/
	// 发现已连接的设备数
	const uint32_t device_count = k4a::device::get_installed_count();
	if (0 == device_count)	
	{
		std::cout << "Error: no K4A devices found. " << std::endl;
		return EXIT_FAILURE;
	}
	else
	{
		std::cout << "Found " << device_count << " connected devices. " << std::endl;

		if (1 != device_count)// 超过1个设备，也输出错误信息。
		{
			std::cout << "Error: more than one K4A devices found. " << std::endl;
			return EXIT_FAILURE;
		}
		else// 该示例代码仅限对1个设备操作
		{
			std::cout << "Done: found 1 K4A device. " << std::endl;
		}		
	}
	// 打开（默认）设备
	k4a::device device = k4a::device::open(K4A_DEVICE_DEFAULT);
	std::cout << "Done: open device. " << std::endl;


	/*
		检索 Azure Kinect 图像数据
	*/
	// 配置并启动设备
	k4a_device_configuration_t config = K4A_DEVICE_CONFIG_INIT_DISABLE_ALL;
	config.camera_fps = K4A_FRAMES_PER_SECOND_30;
	config.color_format = K4A_IMAGE_FORMAT_COLOR_BGRA32;
	config.color_resolution = K4A_COLOR_RESOLUTION_1080P;
	// config.depth_mode = K4A_DEPTH_MODE_NFOV_UNBINNED;
	config.depth_mode = K4A_DEPTH_MODE_WFOV_2X2BINNED;
	config.synchronized_images_only = true;// ensures that depth and color images are both available in the capture

	device.start_cameras(&config);
	std::cout << "Done: start camera." << std::endl;

	// 稳定化
	k4a::capture capture;
	int iAuto = 0;//用来稳定，类似自动曝光
	int iAutoError = 0;// 统计自动曝光的失败次数
	while (true)
	{
		if (device.get_capture(&capture))
		{
			std::cout << iAuto << ". Capture several frames to give auto-exposure" << std::endl;

			// 跳过前 n 个（成功的数据采集）循环，用来稳定
			if (iAuto != 30)
			{
				iAuto++;
				continue;
			}
			else
			{
				std::cout << "Done: auto-exposure" << std::endl;
				break;// 跳出该循环，完成相机的稳定过程
			}
		}
		else
		{
			std::cout << iAutoError << ". K4A_WAIT_RESULT_TIMEOUT." << std::endl;
			if (iAutoError != 30)
			{
				iAutoError++;
				continue;
			}
			else
			{
				std::cout << "Error: failed to give auto-exposure. " << std::endl;
				return EXIT_FAILURE;
			}
		}
	}
	std::cout << "-----------------------------------" << std::endl;
	std::cout << "----- Have Started Kinect DK. -----" << std::endl;
	std::cout << "-----------------------------------" << std::endl;


	// 从设备获取捕获
	k4a::image rgbImage;
	k4a::image depthImage;
	k4a::image irImage;

	cv::Mat cv_rgbImage_with_alpha;
	cv::Mat cv_rgbImage_no_alpha;
	cv::Mat cv_depth;
	cv::Mat cv_depth_8U;
	cv::Mat cv_irImage;
	cv::Mat cv_irImage_8U;


	while (true)
	// for (size_t i = 0; i < 100; i++)
	{
		// if (device.get_capture(&capture, std::chrono::milliseconds(0)))
		if (device.get_capture(&capture))
		{
			// rgb
			// * Each pixel of BGRA32 data is four bytes. The first three bytes represent Blue, Green,
     		// * and Red data. The fourth byte is the alpha channel and is unused in the Azure Kinect APIs.
			rgbImage = capture.get_color_image();
#if DEBUG_std_cout == 1
			std::cout << "[rgb] " << "\n"
				<< "format: " << rgbImage.get_format() << "\n"
				<< "device_timestamp: " << rgbImage.get_device_timestamp().count() << "\n"
				<< "system_timestamp: " << rgbImage.get_system_timestamp().count() << "\n"
				<< "height*width: " << rgbImage.get_height_pixels() << ", " << rgbImage.get_width_pixels() 
				<< std::endl;
#endif
			cv_rgbImage_with_alpha = cv::Mat(rgbImage.get_height_pixels(), rgbImage.get_width_pixels(), CV_8UC4, (void *)rgbImage.get_buffer());
			cv::cvtColor(cv_rgbImage_with_alpha, cv_rgbImage_no_alpha, cv::COLOR_BGRA2BGR);

			// depth
			// * Each pixel of DEPTH16 data is two bytes of little endian unsigned depth data. The unit of the data is in
     		// * millimeters from the origin of the camera.
			depthImage = capture.get_depth_image();
#if DEBUG_std_cout == 1
			std::cout << "[depth] " << "\n"
				<< "format: " << depthImage.get_format() << "\n"
				<< "device_timestamp: " << depthImage.get_device_timestamp().count() << "\n"
				<< "system_timestamp: " << depthImage.get_system_timestamp().count() << "\n"
				<< "height*width: " << depthImage.get_height_pixels() << ", " << depthImage.get_width_pixels() 
				<< std::endl;
#endif
			cv_depth = cv::Mat(depthImage.get_height_pixels(), depthImage.get_width_pixels(), CV_16U, (void *)depthImage.get_buffer(), static_cast(depthImage.get_stride_bytes()));
			cv_depth.convertTo(cv_depth_8U, CV_8U, 1 );
			
			// ir
			// * Each pixel of IR16 data is two bytes of little endian unsigned depth data. The value of the data represents
     		// * brightness.
			irImage = capture.get_ir_image();
#if DEBUG_std_cout == 1
			std::cout << "[ir] " << "\n"
				<< "format: " << irImage.get_format() << "\n"
				<< "device_timestamp: " << irImage.get_device_timestamp().count() << "\n"
				<< "system_timestamp: " << irImage.get_system_timestamp().count() << "\n"
				<< "height*width: " << irImage.get_height_pixels() << ", " << irImage.get_width_pixels() 
				<< std::endl;
#endif
			cv_irImage = cv::Mat(irImage.get_height_pixels(), irImage.get_width_pixels(), CV_16U, (void *)irImage.get_buffer(), static_cast(irImage.get_stride_bytes()));
			cv_irImage.convertTo(cv_irImage_8U, CV_8U, 1 );

			// show image
			cv::imshow("color", cv_rgbImage_no_alpha);
			cv::imshow("depth", cv_depth_8U);
			cv::imshow("ir", cv_irImage_8U);
			cv::waitKey(1);

			std::cout << "--- test ---" << std::endl;
		}
		else
		{
			std::cout << "false: K4A_WAIT_RESULT_TIMEOUT." << std::endl;
		}
	}

	cv::destroyAllWindows();

	// 释放，关闭设备
	rgbImage.reset();
	depthImage.reset();
	irImage.reset();
	capture.reset();
	device.close();
	


	// ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
	/*
				Test
	*/
	// 等待输入，方便显示上述运行结果
	std::cout << "--------------------------------------------" << std::endl;
	std::cout << "Waiting for inputting an integer: ";
	int wd_wait;
	std::cin >> wd_wait;

	std::cout << "----------------------------------" << std::endl;
	std::cout << "------------- closed -------------" << std::endl;
	std::cout << "----------------------------------" << std::endl;

	return EXIT_SUCCESS;
}

一个运行截图如下：

 

获取点云数据

在上述代码基础上，加上以下代码，即可获取点云xyz数据。注意这里的点云数据与深度图像是相对应的，同属一个坐标系。

1）这里的关键是对transformation和calibration的定义和使用：

// 以下使用参考自github - examples - transformation 的 main.cpp
k4a::calibration k4aCalibration = device.get_calibration(config.depth_mode, config.color_resolution);// Get the camera calibration for the entire K4A device, which is used for all transformation functions.
k4a::transformation k4aTransformation = k4a::transformation(k4aCalibration);

2）接下来就可以获取点云数据了

k4a::image xyzImage;
cv::Mat cv_xyzImage;// 16位有符号
cv::Mat cv_xyzImage_32F;// 32位float


// 点云
/*
	Each pixel of the xyz_image consists of three int16_t values, totaling 6 bytes. The three int16_t values are the X, Y, and Z values of the point.
	我们将为每个像素存储三个带符号的 16 位坐标值（以毫米为单位）。 因此，XYZ 图像步幅设置为 width * 3 * sizeof(int16_t)。 
	数据顺序为像素交错式，即，X 坐标 – 像素 0，Y 坐标 – 像素 0，Z 坐标 – 像素 0，X 坐标 – 像素 1，依此类推。
	如果无法将某个像素转换为 3D，该函数将为该像素分配值 [0,0,0]。
*/
xyzImage = k4aTransformation.depth_image_to_point_cloud(depthImage, K4A_CALIBRATION_TYPE_DEPTH);
cv_xyzImage = cv::Mat(xyzImage.get_height_pixels(), xyzImage.get_width_pixels(), CV_16SC3, (void *)xyzImage.get_buffer(), static_cast(xyzImage.get_stride_bytes()));
cv_xyzImage.convertTo(cv_xyzImage_32F, CV_32FC3, 1.0/1000, 0);// 转为float，同时将单位从 mm 转换为 m.

3）最后加上

// 释放
k4aTransformation.destroy();

将采集数据保存到本地，一个示例如下：

 

 

CMakeLists

使用cmake工具来生成makefile，首先编写CMakeLists.txt。

1）我对编写CMakeLists.txt也只是一知半解，这个后续我还要再学习下；

2）目前没有在Kinect DK的微软官方说明中，或网上，查询到具体的编写示例；

3）我目前参考了Kinect DK的github（https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/blob/develop/docs/usage.md），其中有从源码编译SDK时使用的CMakeLists.txt；另外，在给出的example（https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/tree/develop/examples）中，其每一个例子（文件夹）也有CMakeLists.txt。

基于上述原因，和自己东拼西凑，最终给出以下的CMakeLists.txt示例。亲测可行：能够完成编译链接生成可执行文件，自己的代码能够跑起来了。

# cmake needs this line
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

# Define project name
project(WDKinectDKDemo)

# Kinect DK相机
find_package(k4a REQUIRED)# 关键。因为后面的target_link_libraries中用到了k4a::k4a，所以在这儿加了一行，否则会显示未定义声明
# Find OpenCV
find_package(OpenCV REQUIRED)

# Add includes
include_directories( ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR} ) # 包含当前目录下我的头文件
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

# Declare the executable target built from your sources
add_executable(
	WDKinectDKDemo 
	main_demo_Linux.cpp 
)

# Link your application with other libraries
target_link_libraries(WDKinectDKDemo k4a::k4a ${OpenCV_LIBS})


# Enable C++11
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11")
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED TRUE)



# WD
# 2019/11/29

下面几个图是编写 CMakeLists.txt 的尝试过程和结果

a）尝试失败及错误信息

b）尝试成功，完成编译链接生成可执行文件

c）在本地路径下找到了k4a文件夹及其中包括的 .cmake 等文件

 

另外一个可能的问题，关于usb权限

1. 问题

上面的编译链接都已完成，生成了可执行文件。

接下来运行可执行文件，出错，显示信息如下：

上述错误信息看起来是usb权限的问题（由于我不太懂Linux系统和usb权限这方面内容，所以我只能给出不专业的判断，看起来是...）。

然后我记得我在github的安装说明里（https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/blob/develop/docs/usage.md），看到了如下内容：

2. 解决办法

在下载原码的文件夹下（其实只需要github中“99-k4a.rules”这个文件，然后在存储该文件的路径下）执行以下命令：

sudo cp scripts/99-k4a.rules /etc/udev/rules.d/

OK，问题解决。

生成的可执行文件能够正常运行了。

 

【本文 完】