利用kinect和OpenCv分离障碍物和人,并且实时检测人与障碍物的距离
准备工作:
-
安装Kinect SDK v2.0
-
安装OpenCv3.0.0,并在Visual Studio中配置OpenCv(建议配置完成后生成配置表,以便其他工程使用)(如果只是用OpneCv进行图片处理,建议使用Python) (远离C++)
要点:
-
利用kinect深度摄像头获得深度信息
-
利用Kinect摄像头获得人的骨骼点并将人与背景分离
-
将获得的深度图进行二值化得到满足条件的障碍物(足够大,距离摄像头距离在测量范围内)
-
进行连通域的检测,每个障碍物都为一个连通域,同理,每个人也是一个连通域(核心)
-
利用像素值来进行人和障碍物的测距(相对距离,非实际距离,未实现实际距离的测量)
-
将OpenCv的多个窗口显示在一个窗口