飞行机器人专栏(十四)-- Kinect DK 人体骨骼点运动提取方法

系列文章目录

Ubuntu 18.04/20.04 CV环境配置(下)--手势识别TRTpose+Kinect DK人体骨骼识别_ubuntu kinect骨骼测试-CSDN博客文章浏览阅读1.3k次。trt_pose_ros+ kinect实现手势识别和人体骨骼识别,用于机器人运动控制参考_ubuntu kinect骨骼测试https://haowang.blog.csdn.net/article/details/126761139

文章目录

目录

前言

一、Kinect DK简介

二、关键特性

1.硬件配置

尺寸和重量

2.技术特性

术语

3.功能说明

Azure Kinect 人体跟踪功能

三、 安装K4A & K4ABT SDK及ROS驱动

1. 官方SDK

Building and Dependencies

传感器 SDK

Azure Kinect 人体跟踪 SDK

2. SDK安装

Windows 安装说明

Linux 安装说明

3. 人体追踪SDK

         Azure Kinect 人体跟踪 SDK 的内容

4. 多设备连接

使用多个 Azure Kinect DK 设备的好处

5. 多设备标定

方法1-Green Screen Example

Green Screen Example

 方法2-KinectAzureDKProgramming


前言

Azure Kinect DK 是一款开发人员工具包,配有先进的 AI 传感器,提供复杂的计算机视觉和语音模型。 Kinect 将深度传感器、空间麦克风阵列与视频摄像头和方向传感器整合成一体式的小型设备,提供多种模式、选项和软件开发工具包 (SDK)。 

Azure Kinect DK 开发环境由以下多个 SDK 组成:

  • 用于访问低级别传感器和设备的传感器 SDK。
  • 用于跟踪 3D 人体的人体跟踪 SDK。
  • 用于启用麦克风访问和基于 Azure 云的语音服务的 Azure AI 语音 SDK。

此外,可将认知视觉服务与设备 RGB 相机配合使用。

Azure Kinect 传感器 SDK 提供低级别传感器访问用于完成 Azure Kinect DK 硬件传感器和设备配置。若要详细了解 Azure Kinect 传感器 SDK,请参阅使用传感器 SDK。


一、Kinect DK简介

        Azure Kinect DK是面向商业用户的一款专业体感设备:100万像素TOF深度摄像头、1200万像素高清摄像头,7麦克风圆形阵列,和方向传感器,包含了深度,视觉,声音和方向四大传感器类别。

        深度摄像头在控制访问时可以选择宽或窄两种FOV视野,所以在实际空间内获取的数据将会更为精准。可以将捕捉到的人或物的画面以深度摄像画面和三维点云效果来表现。

        同时,连接Azure云服务,进一步推进Azure Kinect DK认知服务,通过将设备上的高级传感器与Azure云端认知服务相结合,开发更准确的视觉和语音模型,并使用Azure机器学习服务来训练模型 。

Azure Kinect DK 文档 | Microsoft LearnAzure Kinect DK 是一款开发人员工具包,配有先进的 AI 传感器,提供复杂的计算机视觉和语音模型。 Kinect 将深度传感器、带有视频摄像头的空间麦克风阵列和方向传感器整合成一体式的小型设备,提供多种模式、选项和 SDK。icon-default.png?t=N7T8https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/

二、关键特性

1.硬件配置

尺寸和重量

Azure Kinect 设备的尺寸和重量如下。

  • 尺寸:103 x 39 x 126 毫米
  • 重量:440 克

 

2.技术特性

  • 相机视野

术语

整篇文章使用了以下缩写术语。

  • NFOV(窄视场深度模式)
  • WFOV(宽视场深度模式)
  • FOV(视场)
  • FPS(每秒帧数)
  • IMU(惯性测量单元)
  • FoI(专业范围)

 

3.功能说明

Azure Kinect 人体跟踪功能

随附的 SDK 提供以下人体跟踪功能:

  • 提供人体图像分段。
  • 包含 FOV 中每个不完整或完整人体的在解剖学上正确的骨干。
  • 提供每个人体的唯一标识。
  • 可跟踪人体在不同时间的位置。

三、 安装K4A & K4ABT SDK及ROS驱动

GitHub - microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK: A cross platform (Linux and Windows) user mode SDK to read data from your Azure Kinect device.A cross platform (Linux and Windows) user mode SDK to read data from your Azure Kinect device. - microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDKicon-default.png?t=N7T8https://github.com/Microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDKAzure Kinect 传感器 SDK 下载 | Microsoft Learn了解如何在 Windows 和 Linux 中下载和安装 Azure Kinect 传感器 SDK。icon-default.png?t=N7T8https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/sensor-sdk-download

1. 官方SDK

Building and Dependencies

This information is for how to build your own copy of the SDK binaries. Most users of the Azure Kinect DK should not need to re-build the SDK, if you just need to use the SDK see usage for more information. If you need to build from source, you have to clone the repository instead of downloading the Zip file to ensure all the submodule dependencies in place.

Azure-Kinect-Sensor-SDK/docs/building.md at develop · microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK · GitHubA cross platform (Linux and Windows) user mode SDK to read data from your Azure Kinect device. - Azure-Kinect-Sensor-SDK/docs/building.md at develop · microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDKicon-default.png?t=N7T8https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/blob/develop/docs/building.md

传感器 SDK 提供以下功能,这些功能一经安装即可在 Azure Kinect DK 上运行:

  • 深度相机访问和模式控制(被动 IR 模式,以及宽视场和窄视场深度模式)
  • RGB 相机访问和控制(例如曝光和白平衡)
  • 运动传感器(陀螺仪和加速度传感器)访问
  • 同步的深度 RGB 相机流,相机之间的延迟可配置
  • 外部设备同步控制,设备之间的延迟偏移量可配置
  • 用于处理图像分辨率、时间戳等的相机帧元数据访问。
  • 设备校准数据访问

关于 Azure Kinect 传感器 SDK | Microsoft Learn概述 Azure Kinect 传感器软件开发工具包 (SDK) 及其功能和工具。icon-default.png?t=N7T8https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/about-sensor-sdk

传感器 SDK

  • 下载传感器 SDK。
  • GitHub 上已提供传感器 SDK 的开放源代码。
  • 有关用法详细信息,请参阅传感器 SDK API 文档。

Azure Kinect 人体跟踪 SDK

人体跟踪 SDK 包含 Windows 库和运行时,在 Azure Kinect DK 硬件上使用时可以跟踪 3D 人体。

2. SDK安装

Windows 安装说明

可在此处找到最新版和旧版 Azure Kinect 传感器 SDK 和固件的安装详细信息。

可在此处找到源代码。

 备注

安装 SDK 时,请记住要安装到的路径。 例如,“C:\Program Files\Azure Kinect SDK 1.2”。 你将在此路径中找到文章中提到的工具。

 

Linux 安装说明

        目前,唯一支持的分发版是 Ubuntu 18.04。 若要请求对其他分发版的支持,请参阅此页。

        首先,需要遵照此处的说明,配置 Microsoft 的包存储库。

现在,可以安装所需的包。 k4a-tools 包中包含 Azure Kinect 查看器、Azure Kinect 录制器和 Azure Kinect 固件工具。 若要安装该包,请运行:

sudo apt install k4a-tools

        此命令安装该工具正常工作所需的依赖项包,包括最新版本的 libk4a<major>.<minor>。 你将需要添加 udev 规则来访问 Azure Kinect DK,而不必成为根用户。 有关说明,请参阅 Linux 设备设置。 也可以根用户身份启动那些使用设备的应用程序。

libk4a<major>.<minor>-dev 包中包含针对 libk4a 生成应用程序/可执行文件的头文件以及 CMake 文件。

libk4a<major>.<minor> 包中包含运行依赖于 libk4a 的应用程序/可执行文件所需的共享对象。

基本教程需要 libk4a<major>.<minor>-dev 包。 若要安装该包,请运行:

sudo apt install libk4a<major>.<minor>-dev

如果该命令成功,则表示 SDK 可供使用。

请确保安装与 libk4a<major>.<minor>-dev 匹配的 libk4a<major>.<minor> 版本。 例如,如果你安装 libk4a1.4.1-dev 包,则请安装包含共享对象文件匹配版本的相应 libk4a1.4.1 包。 有关 libk4a 的最新版本,请参见下一部分的链接。

3. 人体追踪SDK

Azure Kinect Body Tracking SDK: Welcomeicon-default.png?t=N7T8https://microsoft.github.io/Azure-Kinect-Body-Tracking/release/1.1.x/index.html

         https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/body-sdk-download

Azure Kinect 人体跟踪 SDK 的内容

  • 使用 Azure Kinect DK 生成人体跟踪应用程序所需的标头和库。
  • 使用 Azure Kinect DK 的人体跟踪应用程序所需的可再发行 DLL。
  • 示例人体跟踪应用程序。

4. 多设备连接

同步多个 Azure Kinect DK 设备 | Microsoft Learn本文探讨多设备同步的优势,以及如何设置要同步的设备。icon-default.png?t=N7T8https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/kinect-dk/multi-camera-sync

每个 Azure Kinect DK 设备附带 3.5 毫米同步端口(输入同步输出同步),可将多个设备链接在一起。 连接设备后,软件可以协调设备之间的触发定时。

本文将介绍如何连接和同步设备。

使用多个 Azure Kinect DK 设备的好处

使用多个 Azure Kinect DK 设备的原因有很多,包括:

  • 填补遮挡区域。 尽管 Azure Kinect DK 数据转换生成的是单个图像,但两个相机(深度和 RGB 相机)实际上保持着较小的一段距离。 这种偏移使得遮挡成为可能。 遮挡是指前景对象阻挡了设备上两个相机之一的背景对象的部分视角。 在生成的彩色图像中,前景对象看上去像是在背景对象上投射了一个阴影。
    例如,在下图中,左侧相机可看到灰色像素“P2”。但是,白色前景对象会阻止右侧相机 IR 横梁。 右侧相机无法获取“P2”的数据。附加的同步设备可以提供遮挡的数据。
  • 扫描三维对象。
  • 将有效帧速率提升至 30 帧/秒 (FPS) 以上的值。
  • 捕获同一场景的多个 4K 彩色图像,所有图像都在曝光中心时间点的 100 微秒 (μs) 内对齐。
  • 增大相机的空间覆盖范围。

5. 多设备标定

方法1-Green Screen Example

Green Screen Example

The goal of the green screen example is to demonstrate best practices for using multiple Azure Kinect DK devices, with an emphasis on synchronization and calibration (the 'green screen' code is only a small portion of the logic). In particular, the green screen application showcases a physical limitation of the hardware and how it can be mostly addressed using another device.

Azure-Kinect-Sensor-SDK/examples/green_screen at develop · microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK · GitHub

 编译:CMakelists.tst

# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
# Licensed under the MIT License.
cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(kinextdk_example LANGUAGES C CXX)


############################
#### AZURE KINECT SDK ######
############################

message("Finding K4A SDK binaries")

# Disable cached locations for K4A SDK binaries.
# Do this to force the search logic to happen correctly.
# If we don't disable these cached directories, we
# won't be able to tell the difference between the ext/sdk location
# and the system installed version on linux. Since we have to treat these
# differently (one needs install, one doesn't) we must disable the cache
# so that find_package(k4a) will fail in all cases if not installed via the .deb.
unset(k4a_DIR CACHE)

# Force running the Findk4a.cmake module
find_package(k4a  REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)
set(K4A_LIBS k4a::k4a;k4a::k4arecord)


# This reads the K4A_LIBS and K4A_INSTALL_REQUIRED variables and decides how to install
# the various shared objects / DLLs

##################################
###### END AZURE KINECT SDK ######
##################################
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(green_screen main.cpp)
target_link_libraries(green_screen 
			PRIVATE 
			k4a::k4a  
			${OpenCV_LIBS})

 

mkdir build && cd build
cmake .. -DOpenCV_REQUIRED=ON
make 

 方法2-KinectAzureDKProgramming

 [Calibration] Overlay point cloud from two cameras · Issue #803 · microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK · GitHubHi I have tried to modify the green_screen example to allow the display of point clouds obtained from two sync cameras but couldn't get the point cloud to overlay correctly. Is there be any sample code on overlaying the point cloud from ...icon-default.png?t=N7T8https://github.com/microsoft/Azure-Kinect-Sensor-SDK/issues/803

GitHub - forestsen/KinectAzureDKProgramming: Samples about Kinect Azure DK programmingSamples about Kinect Azure DK programming. Contribute to forestsen/KinectAzureDKProgramming development by creating an account on GitHub.icon-default.png?t=N7T8https://github.com/forestsen/KinectAzureDKProgramming

  1. Aruco_TwoKinects_Calibration_Extrinsics

    Using ArUco library to calibrate the extrinsic matrix between Two Kinects. We will get two csv files stored two transformation matrix which are "sub => master" and "sub => marker".

  2. OneKinect_Recording_RGB_DEPTH_IR

    Record the rgb+depth+ir stream into the mkv video file.

  3. OneKinect_Playback_RGB_DEPTH_IR

    Playback the mkv video file using opencv.

  4. Open3D_OneKinect

    Using the Open3D to open the azure kinect device and show the rgb + depth image or the point cloud based on the open3d's visualization class.

GitHub - forestsen/K4aGrabber: Kinect Azure DK Grabber of PCL (Point Cloud Library).Kinect Azure DK Grabber of PCL (Point Cloud Library). - forestsen/K4aGrabbericon-default.png?t=N7T8https://github.com/forestsen/K4aGrabber

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/553312.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringCloud(一)

微服务框架 一、分布式架构 分布式架构︰根据业务功能对系统进行拆分&#xff0c;每个业务模块作为独立项目开发&#xff0c;称为一个服务。 优点: 降低服务耦合有利于服务升级拓展 微服务是一种经过良好架构设计的分布式架构方案&#xff0c;微服务架构特征: 单一职责:微…

【函数式接口使用✈️✈️】通过具体的例子实现函数结合策略模式的使用

目录 前言 一、核心函数式接口 1. Consumer 2. Supplier 3. Function,> 二、场景模拟 1.面向对象设计 2. 策略接口实现&#xff08;以 Function 接口作为策略&#xff09; 三、对比 前言 在 Java 8 中引入了Stream API 新特性&#xff0c;这使得函数式编程风格进…

数据库工具解析之 OceanBase 数据库导出工具

背景 大多数的数据库都配备了自己研发的导入导出工具&#xff0c;对于不同的使用者来说&#xff0c;这些工具能够发挥不一样的作用。例如&#xff1a;DBA可以使用导数工具进行逻辑备份恢复&#xff0c;开发者可以使用导数工具完成系统间的数据交换。这篇文章主要是为OceanBase…

编曲知识20:人声和声处理 分轨导出 总线处理

和声处理 和声 声像注意不要和主旋律重叠 各个效果器的处理幅度可以更大 呼吸音可直接去掉 尽量不要和主旋律共用一个混响延迟轨 注意音量、注意主次 和声拓展-模拟合唱 录制两轨同八度的主旋律或低八度高八度的主旋律 声像左右分配 音量拉低 将各个合唱轨进行失真处理 …

【Pytorch】VSCode实用技巧 - 默认终端修改为conda activate pytorch

VScode修改配置使得启动终端为conda环境 VScode跑项目&#xff0c;在启动pytorch项目时往往会有千奇百怪的问题&#xff0c;最常见的就是显示“conda activate pytorch”后会要求“conda init”&#xff0c;但输入后实际上也不行&#xff0c;这是因为VSCode默认终端为 Powersh…

网站模板-慈善捐赠基金会网站模板 Bootstrap4 html

目录 一.前言 二.预览 三.下载链接 一.前言 这是一个慈善网站的页面。页面包含了导航栏、横幅部分、关于、使命、新闻、活动、捐赠和页脚等不同的部分。该网站还包含了一些CSS样式和JavaScript脚本来实现交互和样式效果。 这个网站的具体结构如下&#xff1a; 导航栏部分&a…

kafka---topic详解

一、分区与高可用 在Kafka中,事件(events 事件即消息)是以topic的形式进行组织的;同时topic是分区(partitioned)的,这意味着一个topic分布在Kafka broker上的多个“存储桶”(buckets)上。这种数据的分布式放置对于可伸缩性非常重要,因为它允许客户端应用程序同时从多个…

第十三章 使用深度和法线纹理

获取深度和法线纹理 背后的原理 深度纹理是一张渲染纹理,它里面存储的像素值不是颜色,而是一个高精度的深度值。深度值范围是[0, 1],非线性分布的。这些深度值来自于顶点变换后得到的归一化的设备坐标(NDC)。一个模型想要被绘制在屏幕上,需要把它的顶点从模型空间变换到齐…

OpenCV从入门到精通实战(三)——全景图像拼接

全景图像拼接实现 定义 Stitcher 的类&#xff0c;用于实现两张图片的拼接。使用的技术是基于 SIFT 特征点检测与匹配&#xff0c;以及利用视角变换矩阵来对齐和拼接图像。 import numpy as np import cv2class Stitcher:#拼接函数def stitch(self, images, ratio0.75, repro…

云手机助力舆情监测,智慧引领信息时代

随着信息时代的到来&#xff0c;舆情监测已成为政府、企业、高校、金融机构等各行业的必备利器。在这个信息爆炸的时代&#xff0c;如何及时准确地感知民意、把握市场动态&#xff0c;已成为各界迫切需要解决的问题。而云手机作为信息时代的新生力量&#xff0c;在舆情监测方面…

C++ UML 类图介绍与设计

1 类图概述 UML(Unified Modeling Language)&#xff0c;即统一建模语言&#xff0c;是用来设计软件的可视化建模语言。它的特点是简单、统一、图形化、能表达软件设计中的动态与静态信息。UML从目标系统的不同角度出发&#xff0c;定义了用例图、类图、对象图、状态图、活动图…

PostgreSQL的学习心得和知识总结(一百三十八)|深入理解PostgreSQL数据库之Protocol message构造和解析逻辑

目录结构 注&#xff1a;提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容&#xff0c;其列表如下&#xff1a; 1、参考书籍&#xff1a;《PostgreSQL数据库内核分析》 2、参考书籍&#xff1a;《数据库事务处理的艺术&#xff1a;事务管理与并发控制》 3、PostgreSQL数据库仓库…

牛客 NC205 跳跃游戏(三)【中等 贪心 Java,Go,PHP】

题目 题目链接&#xff1a; https://www.nowcoder.com/practice/14abdfaf0ec4419cbc722decc709938b 思路 参考答案Java import java.util.*;public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定&#xff0c;请勿修改&#xff0c;直接返回方法规定的值即可*** …

带缓存的输入输出流(I/O)

文章目录 前言一、带缓冲的输入输出流是什么&#xff1f;二、使用方法 1.BufferedInputStream与BufferedOutputStream类2.BufferedReader与BufferedWriter类总结 前言 输入输出流可以视为&#xff0c;从A点把货物搬运至B点。那么带缓冲的意思可以视为用货车把A点的货物搬运至B点…

代码随想录算法训练营DAY28(记录)|C++回溯算法Part.5|491.递增子序列、46.全排列、47.全排列II

文章目录 491.递增子序列思路伪代码CPP代码优化代码 46.全排列思路伪代码CPP代码 47.全排列IICPP代码 491.递增子序列 力扣题目链接 文章链接&#xff1a;491.递增子序列 视频连接&#xff1a;回溯算法精讲&#xff0c;树层去重与树枝去重 | LeetCode&#xff1a;491.递增子序列…

安装GPT 学术优化 (GPT Academic)@FreeBSD

GPT 学术优化 (GPT Academic)是一个非常棒的项目 可以帮助我们完成中科院的一些日常工作。 官网&#xff1a;GitHub - binary-husky/gpt_academic: 为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口&#xff0c;特别优化论文阅读/润色/写作体验&#xff0c;模块化设计&#xff0c;…

win2022服务器apache配置https(ssl)真实环境实验(避坑之作)不依赖宝塔小皮等集成环境

本次实验背景&#xff1a; 完全参考官方 https://cloud.tencent.com/document/product/400/4143 文档流程&#xff0c;没有搞定&#xff0c;于是写下避坑之作。 服务器&#xff1a;腾讯云轻量应用服务器 操作系统&#xff1a; Windows Server 2022 DataCenter 64bit CN apache…

51-41 Stable Video Diffusion,高质量视频生成新时代

23年11月&#xff0c;Stability AI公司公开了稳定视频扩散模型Stable Video Diffusion(SVD)的代码和权重&#xff0c;视频生成迎来了新时代。SVD是一种潜在扩散模型&#xff0c;支持文本生成视频、图像生成视频以及物体多视角3D合成。从工程角度来看&#xff0c;本文主要提出了…

C++如何使用string类

文章目录 为什么要学习string?库中的string关于编码ASCII编码Unicode编码 迭代器Iteratorsstring常用构造接口接口声明与功能说明接口演示 string类对象的容量操作接口声明与功能说明接口演示reverse与resize在不同平台下的扩容与缩容机制 string类对象的访问及遍历操作接口声…

Java项目实现图形验证码(Hutool)

项目架构&#xff1a; 使用SpringCloudmysqlmybatis-plus需要将数据库中的数据导出到Excel文件中 前端为Vue2 业务场景&#xff1a; 登录时使用验证码登录 1.1 打开hutool, 搜索 图片验证码 1.2后端编写生产验证码方法 1.3前端 1.3.1展示验证码 1.3.2 前端方法 1.3.2.1UU…