之前的《OpenNI 2 基本程式範例》一文，基本上是一個最簡單、OpenNI 2 讀取深度的範例；而之後的《OpenNI 2 的錯誤處理》，則是針對 OpenNI 2 所採用的錯誤處理方法，做一個補充。接下來這一篇呢，則是在《OpenNI 2 基本程式範例》中，讀取深度的範例程式的基礎上，加上彩色影像的讀取，並說明如何針對建立出來的 VideoStream 做進一步的參數設定。
而最後，也會稍微帶一下，要怎樣把 OpenNI 2 讀到的影像資料，轉換成其他函式庫，例如 OpenCV 或 Qt 專用的格式。
讀取彩色影像
一般狀態下，OpenNI 2 要同時讀取彩色影像和深度影像，算是相當地簡單。程式的寫法，基本上就和讀取深度影像時相同，只要把彩色的 VideoStream 加上去就好了～而加上厚的程式，基本上就如下：
// STL Header#include <iostream>
 
// 1. include OpenNI Header
#include "OpenNI.h"
 
int main( int argc, char** argv )
{
// 2. initialize OpenNI
openni::OpenNI::initialize();
 
// 3. open a device
openni::Device devAnyDevice;
devAnyDevice.open( openni::ANY_DEVICE );
 
// 4. create depth stream
openni::VideoStream streamDepth;
streamDepth.create( devAnyDevice, openni::SENSOR_DEPTH );
streamDepth.start();
 
// 4a. create color stream
openni::VideoStream streamColor;
streamColor.create( devAnyDevice, openni::SENSOR_COLOR );
streamColor.start();
 
// 5 main loop, continue read
openni::VideoFrameRef frameDepth;
openni::VideoFrameRef frameColor;
for( int i = 0; i < 100; i )
{
// 5.1 get frame
streamDepth.readFrame( &frameDepth );
streamColor.readFrame( &frameColor );
 
// 5.2 get data array
const openni::DepthPixel* pDepth
= (const openni::DepthPixel*)frameDepth.getData();
const openni::RGB888Pixel* pColor
= (const openni::RGB888Pixel*)frameColor.getData();
 
// 5.3 output the depth value of center point
int idx = frameDepth.getWidth() * ( frameDepth.getHeight() 1 ) / 2;
std::cout << pDepth[idx]  << "( "
<< (int)pColor[idx].r << ","
<< (int)pColor[idx].g << ","
<< (int)pColor[idx].b << ")"
<< std::endl;
}
 
// 6. close
streamDepth.destroy();
streamColor.destroy();
devAnyDevice.close();
 
// 7. shutdown
openni::OpenNI::shutdown();
 
return 0;
}
其中，黃底的部分，就是針對彩色影像做處理的部分了。而和深度影像主要不同的地方，大致上只有兩個：一個是在呼叫 VideoStream 的 create() 函式的時候，是要指定感應器類型為 SENSOR_COLOR；再來就是深度影像的每一個像素的資料都是 DepthPixel 這個型別，而彩色影像的像素資料，則是 RGB888Pixel 這個型別。RGB888Pixel 實際上是一個資料結構，裡面有 r、g、b 三個 unsigned char、也就是 0-255 的值，分別代表該點的紅、綠、藍的色彩。
而把程式做了像上面一樣的修改後，在執行的時候，除了會輸出畫面中央點的深度值後，也會跟著輸出該點的色彩的值了～
另外，在有多個 VideoStream 的情況下，OpenNI 另外也還有提供 OpenNI::waitForAnyStream() 這個函式可以用來等所指定的 VideoStream 陣列，當其中任一個有更新後，再繼續執行；而 VideoStream 另外也有提供所謂的 Listener 的設計，可以把程式寫成當讀取到新的資料的時候，就去做指定的事情，算是一種事件驅動（event driven）的開發模式。這兩種使用方法，基本上算是 OpenNI 2 裡面提供的別種資料存取的模式，在這邊就跳過，之後有機會再講吧。
VideoStream 的模式設定
上面的範例，算是已經把彩色影像和深度影像同時讀取出來了。不過在繼續、把他們真的畫出來之前，這邊先來想一下 OpenNI 2 的一些 VideoStream 模式設定的方法；主要的目的呢，就是根據需求來調整得到的影像的解析度了～
在 OpenNI 2 的架構下，要讀取深度、彩色影像，基本上都是先建立出要使用的 Device 後，再個別去建立出所需要的 VideoStream；在概念上來說，OpenNI 2 的 VideoStream 有點接近 OpenNI 1.x 的 Map Generator。而如果要設定影像的解析度等資訊的話，基本上也是要針對 VideoStream 來進行操作。
以比較常會修改到的解析度、FPS 來說，在 OpenNI 2 裡，是把它包成一個 openni::VideoMode 的類別，來統一處理。透過 VideoMode 的物件，以及 VideoStream 本身的 getVideoMode() 和 setVideoMode() 函式，就可以簡單地取得／設定 VideoStream 的相關參數。下面就是一個讀取目前設定的的例子：
// 4. create depth stream
openni::VideoStream streamDepth;
streamDepth.create( devAnyDevice, openni::SENSOR_DEPTH );
// output basic video information
openni::VideoMode vmMode = streamDepth.getVideoMode();
cout << "Video Mode : " << vmMode.getResolutionX();
cout << " * " << vmMode.getResolutionY();
cout << " @ " << vmMode.getFps() << "FPS";
switch( vmMode.getPixelFormat() )
{
case openni::PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM:
cout << " , Unit is 1mm" << endl;
break;
 
case openni::PIXEL_FORMAT_DEPTH_100_UM:
cout << " , Unit is 100um" << endl;
break;
}
上面的程式碼片段，會讀取出目前 VideoStream 的模式，並把他輸出。而從程式裡可以看的出來，VideoMode 它包含的資訊，除了影像的寬、高、FPS 外，也還有每一個像素的格式；以深度影像來說，主要應該就是使用以 1mm 為單位的 PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM 或以 100um 為單位的 PIXEL_FORMAT_DEPTH_100_UM（另外還有兩種以 shift 為名的格式，不太確定用途），彩色影像的話，則是以 PIXEL_FORMAT_RGB888、PIXEL_FORMAT_YUV422 為主（也還有其他的格式）。
而如果是要進行設定的話，則大概會是像下面這個樣子：
// set video mode
openni::VideoMode vmMode;
vmMode.setFps( 30 );
vmMode.setResolution( 640, 480 );
vmMode.setPixelFormat( openni::PIXEL_FORMAT_DEPTH_100_UM );
if( streamDepth.setVideoMode( vmMode ) == openni::STATUS_OK )
{
// OK
}
如果成功的話，這樣就可以把深度影感應器的影像，設定成為 640×480、30FPS，並以 100um 為單位了～
當然，每款感應器可以設定的解析度參數都是有限的，並不能隨便給；而如果要知道目前這個 VideoStream 所對應的感應器支援那些模式，則可以透過 getSensorInfo() 來取得感應器的參數，他的型別是 openni::SensorInfo，他提供了一個 getSupportedVideoModes() 的函式，可以取得所有支援的 VideoMode 的陣列。下面就是一個範例（這邊把 openni 和 std 的 namespace 省略了）：
const SensorInfo& rInfo = streamDepth.getSensorInfo();
const Array<VideoMode>& aModes = rInfo.getSupportedVideoModes();
for( int i = 0; i < aModes.getSize(); i )
{
const VideoMode& rMode = aModes[i];
cout << "Video Mode : " << rMode.getResolutionX();
cout << " * " << rMode.getResolutionY();
cout << " @ " << rMode.getFps() << "FPS";
switch( rMode.getPixelFormat() )
{
case PIXEL_FORMAT_DEPTH_1_MM:
cout << " , Unit is 1mm" << endl;
break;
 
case PIXEL_FORMAT_DEPTH_100_UM:
cout << " , Unit is 100um" << endl;
break;
}
}
這樣的程式碼執行後，就可以把這個深度感應器所支援的所有 VideoMode 都印出來了～下面就是 Heresy 的 Asus Xtion Pro Live 的測試結果：
Video Mode : 320 * 240 @ 30FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 320 * 240 @ 30FPS , Unit is 100um
Video Mode : 320 * 240 @ 60FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 320 * 240 @ 60FPS , Unit is 100um
Video Mode : 640 * 480 @ 30FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 640 * 480 @ 30FPS , Unit is 100um
Video Mode : 320 * 240 @ 25FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 320 * 240 @ 25FPS , Unit is 100um
Video Mode : 640 * 480 @ 25FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 640 * 480 @ 25FPS , Unit is 100um
基本上，主要就是幾種基本參數的排列組合，全部列出來還滿多種的。
而如果是 Kinect for Xbox 360 感應器的話，支援的模式變化就比較少了，只有三種：
Video Mode : 640 * 480 @ 30FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 320 * 240 @ 30FPS , Unit is 1mm
Video Mode : 80 * 60 @ 30FPS , Unit is 1mm
不過說實話…Heresy 這邊覺得滿討厭的一點，是 OpenNI 居然還自己土法煉鋼、自己寫了一個 Array，而沒有用 STL 的版本…這點就有點搞不懂他們在想啥了。
至於彩色影像的部分，基本上也可以用類似的方法來取得；不過就是 getPixelFormat() 的部分，要針對彩色影像的 PixelFormat 來做額外的處理了～
而除了 VideoMode 之外，VideoStream 也還有提供一些介面，可以取得一些額外的資訊，這邊 Heresy 大概選一些列一下：
- getMaxPixelValue() ／ getMinPixelValue()： 取得每一個像素的極大值與極小值。
- getHorizontalFieldOfView()／getVerticalFieldOfView()：取得水平／垂直的 FOV。
此外，VideoStream 也還有提供一些其他的介面，可以做資料的控制；像是透過 setMirroringEnable() 可以用來控制取得的影像是否要做鏡像處理，透過 setCropping() 則可以設定影像的裁切範圍，不過在這邊就不詳細說明了，有需要的可以自行參考官方文件。
比較特別的是，如果是針對彩色影像的話，OpenNI 2 的 VideoStream 也提供了 getCameraSettings() 這個函式，可以取得 openni::CameraSetting 的物件，藉此控制攝影機的白平衡、以及自動曝光的開關。
彩色影像與深度影像的視角校正
基本上，不管是 Microsoft Kinect 還是 ASUS Xtion Pro Live，上面的彩色攝影機、和深度攝影機，都是獨立、位置不同的感應器，所以所取得的視角，是不一樣的。
所以如果在沒有特殊處理的情況下、直接把彩色影像和深度影像重疊在一起，就會發現兩張圖會有一些位置上的不一致；像右圖就是把深度影像和彩色影像直接重疊的結果，可以明顯地看的出來，右上角的日光燈，位置位移算是滿明顯的。
在 OpenNI 1.x 的時候，Heresy 有寫過一篇《透過 OpneNI 合併 Kinect 深度以及彩色影像資料》，算是專門在講這部分的設定。而在 OpenNI 2 的架構下，雖然方法不一樣，但是一樣是要做相關的設定，才可以讓兩者的位置更符合的。
在 OpenNI 2 的架構，要進行視角的校正，是要呼叫 Device 所提供的 setImageRegistrationMode() 這個函式，來進行校正方式的設定；而在目前的 OpenNI 2 裡，只有提供「不要校正」（IMAGE_REGISTRATION_OFF）和「把深度對到彩色影像的位置」（IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR）這兩種模式可以使用。
由於考慮到可能不是每一款感應器，都有支援視角校正的功能，所以在設定前，最好也先透過 Device 的 isImageRegistrationModeSupported() 這個函式來確認是否支援；所以最後的程式寫法，就是如下：
if( devAnyDevice.isImageRegistrationModeSupported( IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR ) )
{
devAnyDevice.setImageRegistrationMode( IMAGE_REGISTRATION_DEPTH_TO_COLOR );
}
而設定完之後，就會發現深度影像整個往內縮一圈、並且位置和彩色影像對得更好了～
 
將資料轉換給其他函式庫使用
到這邊為止，已經描述了該怎麼讀取深度與彩色資訊了。但是實際上，由於 OpenNI 本身沒有影像處理、顯示的能力，所以大部分的時候，應該都還是需要把 OpenNI 取得的影像資料，轉換成其他函式庫使用的型別。而由於 OpenNI 2 VideoStream 的 getData() 所取得的資料，是很簡單的一維陣列，所以其實相當簡單就可以和大部分的函式庫互通。
OpenCV
以 OpenCV（官網）這套電腦視覺、影像處理的函式庫來說，他使用的影像格式是 cv::Mat 這種型別，我們可以透過他的建構子，簡單地把 VideoFrameRef 的資料，建立出一個 cv::Mat 的物件～以彩色影像來說，他的程式可以寫成：
const cv::Mat mImageRGB( mColorFrame.getHeight(), mColorFrame.getWidth(),
CV_8UC3, (void*)mColorFrame.getData() );
其中，mColorFrame 就是一個彩色影像的 VideoFrameRef 物件，透過這樣的程式，就可以建立出一個 OpenCV 的 Mat 物件 mImageRGB，型別是 CV_8UC3（8bit 正整數、3 channel），而資料就是連結到 mColorFrame 的資料了～不過這邊要注意的是，由於透過 VideoStream 的 getData() 取得的資料實際上是 const 的，所以這邊雖然強制轉型成為 void* 來給 OpenCV 使用，但是還是要記得，這筆資料是不可以去修改的！
另外，由於 OpenCV 內部彩色影像實際上是使用 BGR 的形式，而非 RGB 的形式，所以如果要做後續的處理的話，是需要把 RGB 影像轉換成 BGR 的～這樣的程式，基本上可以寫成：
cv::Mat cImageBGR;
cv::cvtColor( mImageRGB, cImageBGR, CV_RGB2BGR );
透過這樣的程式，就可以把 RGB 排列的 mImageRGB，轉換成 OpenCV 慣用的 BGR 排列的 cv::Mat 物件 cImageBGR 了～
而深度影像的部分，由於型別不一樣，所以在建立的時候，要記得把 CV_8UC3 改成 CV_16UC1、也就是一個 channel 的 16bit 正整數的影像； 而之後如果要轉換成一般的 8bit 灰階影像的話，也可以透過 cv::Mat 本身提供的 convertTo() 函式來做轉換。
Qt
如果是以 Qt（官網）這個圖形介面函式庫的話，也是可以很簡單地，把彩色影像的資料轉換成 Qt 的 QImage 的形式～在程式的寫法上，也非常地相近，下面就是一個簡單的例子：
QImage qtImage( (const unsigned char*)mColorFrame.getData(),
mColorFrame.getWidth(), mColorFrame.getHeight(),
QImage::Format_RGB888 ) ) );
透過這樣的程式， qtImage 這個 QImage 的圖形，裡面的資料就會是 mColorFrame 的資料了～
而深度影像的部分，由於 QImage 應該是不像 OpenCV 一樣，有直接支援 16bit 的影像，所以如果要把深度影像轉換成 Qt 可以用的型式的話，可能就得自己先做好轉換了。
而實際上，大部分有影像功能的函式庫，應該也都有提供類似這樣，可以使用外部資料的方法，只要參考相關文件，要套用進去應該是不難的～
這篇基本上就先到這了。接下來，應該會是寫一下，用 OpenCV 和 Qt 來顯示 OpenNI 2 的資料的完整範例了～另外，現在都還是把這些資料當一般的影像用，當然之後還有把他們以 3D 的形式、畫出來的範例了。
而在之後，應該就是 Middleware library 的介紹了。
很不错 http://www.cnkinect.com
体感开发QQ群：171535071
補充：
目前 Heresy 這邊測試的結果，很遺憾的，Microsoft Kinect 似乎無法使用這樣的視角修正的功能…這點在官方論壇上也有人提出來（參考：http://community.openni.org/openni/topics/how_can_i_align_with_kinect ，看來並非無解。
就看之後 OpenNI 是否會去修改、讓官方版可以支援了。
你好Heresy
由于大陆墙了很多你的很多篇文章，包括wordpress.com 上的博客，以及这里面的部分图片和文章，如 NITE2 基本使用，加上我这里网络不好，经常翻不过去（%>_additional deppendencies）
对了是读 OpenNI 2 基本程式範例 这篇文章中的代码
咦，上面怎么少了
由于大陆墙了很多你的很多篇文章，包括wordpress.com 上的博客，以及这里面的部分图片和文章，如 NITE2 基本使用，加上我这里网络不好，经常翻不过去，我只好在这篇文章下面提问了o(╯□╰)o
是配置的问题：
error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniFrameRelease referenced in function “public: void __thiscall openni::VideoFrameRef::release(void)” (?release@VideoFrameRef@openni@@QAEXXZ)
等等等共有9处
但是我包含了OpenNI2.lib文件了啊，这是哪儿出了差错。（ Project Properties à Linker à Input—>additional deppendencies）
对了是读 OpenNI 2 基本程式範例 这篇文章中的代码
好像发现了一个漏洞，中的东西会消失
to houqiqi
unresolved external symbol 的 link error 一般基本上是由於找不到正確的 lib 檔造成的。
請確定錯誤報告裡面，有沒有類似這樣找不到檔案的錯誤。
並確認專案設定裡面，是否有設定正確的 Additional Library Directories（注意，32 / 64 位元是不一樣的）
heresy 你好，我是win8 64位系统，vs2010，我真的不懂32/64位元的不同哎，不知道从哪儿改啊，配置时我装的是OpenNI64位的和NiTE64位的。
「C/C 」的「Gerenal」的「Additional Include Directories」中直接填写的
$(OPENNI2_INCLUDE64);$(NITE2_INCLUDE64)
「Linker」的「Gerenal」的「Additional Library Directories」中填写的是 $(OPENNI2_LIB64);$(NITE2_LIB64)
Linker的「Input」的「Additional Dependencies」中添加了OpenNI2.lib;NiTE2.lib;
将OpenNI和NiTE的Register拷到了项目的下面，就是存有该项目的.vcxproj 的文件夹下
将鼠标放在openni::OpenNI::initialize();上，是可以 go to definition的
还有vs的错误报告是什么，不懂哎，是下面这个吗，build的时候出现的
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniFrameRelease referenced in function “public: void __thiscall openni::VideoFrameRef::release(void)” (?release@VideoFrameRef@openni@@QAEXXZ)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniStreamStart referenced in function “public: enum openni::Status __thiscall openni::VideoStream::start(void)” (?start@VideoStream@openni@@QAE?AW4Status@2@XZ)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniStreamReadFrame referenced in function “public: enum openni::Status __thiscall openni::VideoStream::readFrame(class openni::VideoFrameRef *)” (?readFrame@VideoStream@openni@@QAE?AW4Status@2@PAVVideoFrameRef@2@@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniInitialize referenced in function “public: static enum openni::Status __cdecl openni::OpenNI::initialize(void)” (?initialize@OpenNI@openni@@SA?AW4Status@2@XZ)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniShutdown referenced in function “public: static void __cdecl openni::OpenNI::shutdown(void)” (?shutdown@OpenNI@openni@@SAXXZ)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceCreateStream referenced in function “public: enum openni::Status __thiscall openni::VideoStream::create(class openni::Device const &,enum openni::SensorType)” (?create@VideoStream@openni@@QAE?AW4Status@2@ABVDevice@2@W4SensorType@2@@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniStreamIsPropertySupported referenced in function “public: bool __thiscall openni::VideoStream::isPropertySupported(int)const ” (?isPropertySupported@VideoStream@openni@@QBE_NH@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniStreamGetSensorInfo referenced in function “private: void __thiscall openni::VideoStream::_setHandle(struct _OniStream *)” (?_setHandle@VideoStream@openni@@AAEXPAU_OniStream@@@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniStreamDestroy referenced in function “public: void __thiscall openni::VideoStream::destroy(void)” (?destroy@VideoStream@openni@@QAEXXZ)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceOpen referenced in function “public: enum openni::Status __thiscall openni::Device::open(char const *)” (?open@Device@openni@@QAE?AW4Status@2@PBD@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceIsPropertySupported referenced in function “public: bool __thiscall openni::Device::isPropertySupported(int)const ” (?isPropertySupported@Device@openni@@QBE_NH@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceIsCommandSupported referenced in function “public: bool __thiscall openni::Device::isCommandSupported(int)const ” (?isCommandSupported@Device@openni@@QBE_NH@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceGetInfo referenced in function “private: enum openni::Status __thiscall openni::Device::_setHandle(struct _OniDevice *)” (?_setHandle@Device@openni@@AAE?AW4Status@2@PAU_OniDevice@@@Z)
1>2 test 2.obj : error LNK2019: unresolved external symbol __imp__oniDeviceClose referenced in function “public: void __thiscall openni::Device::close(void)” (?close@Device@openni@@QAEXXZ)
1>F:编着玩的201322 test 2Debug2 test 2.exe : fatal error LNK1120: 14 unresolved externals
我现在所有的改动就是上面的，其他就不知道该怎么办了，求助啊
现在可不可以装32位的OpenNI和NiTE，然后按教程匹配，这样可以吗（64位系统真是不方便啊）
谢谢啊
对了，我在那个项目中配置了OpenCV，OpenCV是可以运行的，这对OpenNI的配置有没有影响？就是在linker的「Input」的「Additional Dependencies」中添加了有很多OpenCV的lib文件， release模式时也加了一些lib文件
在VC 的include directories 中加了OpenCV的include的地址，libraries directories中加了其lib文件的地址
我运行NiViewer.exe，运行不了，出现了R6025 pure virtual function call，虚函数报错，好像是加载.dll文件出现了错误，是OpenNI的问题还是系统的问题，还是其他的问题，使得OpenNI配置不成功
刚刚我装了32位的OpenNI，安装并配置后是可以Build的，但是，debug时遇到了0xc000007b程序无法正常启动的问题，好像是系统的缘故了，现在该怎么办啊
谢谢heresy，问题已经解决了，怎么也不会想到竟然是vs2010的问题，重装一下就好了，谢谢啦
请问houqiqi，必须得重装vs才能解决吗？我的是win7 64位，vs2010，也出现了你说的那个链接问题，不知道怎么解决啊，请问您的具体解决步骤是什么？谢谢啦。
請問houqiqi
我也遇到了同樣問題，你是怎麼解決的，我是vs2012
heresy，你好！看了你的文章，收获很大，谢谢~~有一个问题，isImageRegistrationModeSupported在矫正视角，如果这个函数返回false说明设备不支持？是不是就没有办法改变让设备支持了？我的意思是返回false，能不能通过设置设备的参数来让其支持矫正视角？
@solo
不知道你的感應器是哪一款？
如果是 Kinect 的話，最新版本的 OpenNI 2.2 應該也有支援了。 建議先更新試試看。
heresy 你好
我是装的openni2 有一段用来显示深度信息和对应的彩色R、G、B数值的程序，但一运行VS2010就停止工作.
具体问题是：有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x00000000 时发生访问冲突
请问怎么解决？
to whh
個人建議可以試著在程式內加上錯誤檢查的程式，確認一下 OpenNI 的相關物件是否建立成功。
Q1 請問 array可以儲存成矩陣?
Q2 .frameDepth.getWidth() * ( frameDepth.getHeight() 1 ) / 2;
請問這行是讀出中心點?
感謝
Heresy 大大
我想請問 KINET 都是存成陣列? 可以使用矩陣?
因為我想在一張圖 使用個別輸入 X座標 和 Y座標
得到 RGB 和 深度
我參考你的程式 for( int i = 0; i < 100; i ) 這行拿掉 但 出現問題 int idx = frameDepth.getWidth() * ( frameDepth.getHeight() 1 ) / 2; 這行是讀出中心點 但我想讀其他的 我就用 比如 X=100 Y=100 int idx = frameDepth.getWidth(100) * ( frameDepth.getHeight(100) ; 執行出 0 (0 0 0)
to 新學KINECT
1. OpenNI 2 讀取出來的就是一個陣列。
如果要轉換成矩陣的形式，則需要自己轉換。
2. 這邊只是概算而已
to 新學KINECT
index 的計算方式基本上是 y * w x。
以 100, 100 來說，基本上就是 100 * frameDepth.getWidth() 100
感謝您Heresy 大大
我問題終於解決 我可以加您 FB?
因為我沒有學長 買書都是C sahp 比較不懂
真的很感謝 我卡了2個禮拜 買書來看
一直以為是矩陣問題 感謝