Intel Realsense深度相机实现BundleFusion

BundleFusion是由斯坦福大学、微软研究院和德国mpii共同开发的，可以实时构建出高精细度3D模型。
论文《BundleFusion: Real-time Globally Consistent 3D Reconstruction using Online Surface Re-integration》

平台

Win10 + VS2013 + CUDA 8.0 + Realsense SR300 + GTX 980

Realsense SR300

英特尔®实感™摄像头SR300（Intel ®RealSense ™ Camera SR300，后面简称RealSense SR300）是英特尔公司推出的第二代前置摄像头。RealSense SR300设备拥有三个镜头，分别是传统摄像头、红外摄像头和红外激光镜头。这三种镜头相互合作，通过探测挡在前面的物体所反射的红外线推断景深。

RealSense SR300和Kinect 2.0有所不同，RealSense SR300的深度捕获范围为从0.2到1.5米，而Kinect 2.0深度数据测量范围可以从0.5到4.5米。

在此之前需要配置SDK，版本是2016 R2（不要装最新版本SDK）。

Realsense SR300 + BundleFusion

（1）首先安装DirectX June 2010，并且配置好BundleFusion的环境（https://bericht.neopostmodern.com/posts/artist-guide-to-bundlefusion ）。

（2）在BundleFusion中是没有Realsense相关的类的，在笔者与作者Angela Dai进行交流后得知 VoxelHashing（ Github: https://github.com/niessner/VoxelHashing ）中有Realsense相关的类以及类的实现。

（3）VoxelHashing中需要对DepthSensing.vcxproj进行修改，将文件中的v140改为v120，还有将文件中的CUDA 7.5.props改为CUDA 8.0.props

（4）将VoxelHashing文件夹中的RealSenseSensor.cpp和RealSenseSensor.h（Source文件夹中）复制到BundleFusion下面的Source文件夹中。

（5）将RealSenseSensor.h中的createFirstConnected()函数的返回值改为void；processDepth()、processColor()函数的返回值改为bool（并且返回值改为return true）。

（6）相对应RealSenseSensor.cpp中函数实现的返回值也要做相应的改变。

（7）在RealSenseSensor类的父类RGBDSensor中的createFirstConnected()函数的返回值也应为void，processDepth()、processColor()函数的返回值也应为bool，因为在父类RGBDSensor中定义的这三个函数是纯虚函数，纯虚函数的实现是在该类的继承类中，所以返回值应该对应一致。

（8）将配置文件zParametersDefault.txt中的s_sensorIdx的值改为6。

（9）在FriedLiver.h文件中添加 #include "RealSenseSensor.h"

（10）接下来做的就是在BundleFusion项目属性里面添加相关的目录，主要添加的有你的SDK安装目录，还有你的VoxelHashing工程的目录（建议与BundleFusion放在同一个文件目录下）。

最后非常感谢我的Teammate LZF和斯坦福博士Angela Dai的帮助。