2019年Kinect状态-Python-OpenCV

State of Kinect-Python-OpenCV in 2019

这个问题在这里可能有点跑题,因为它可以被解释为 "looking for software resources" 尽管我希望它被理解为 "request for best practice" 并且找不到任何其他 Stack-Exchange 站点这样更合适:

这周我碰巧拿到了 MS Kinect 深度摄像头。我找到的所有教程和资源要么已经过时 (MS),要么过于复杂。我的问题是:

从 Kinect 中获取深度图像并准备在 2019 年进行处理的最简单方法是什么 - 最好将 OpenCV 与 Python 结合使用?

我试过了:

Windows 10 + libusbK + freenect + anaconda + openCV

其中涉及大量手动编译,手动更改多个文件中的代码行等

Ubuntu 12.4.(原文如此!)+ 内核驱动程序 + openNI + anaconda + openCV

稍微好一点,但手动拉入内核驱动程序禁用的补丁和修补程序、与 cmake/cython 的交叉编译等仍然感觉很麻烦(不能与 venvs 可靠地工作...)

经过一段时间的测试,我终于找到了一种方法,使用 Raspberry Pi 3 和最新的 Raspbian Buster 图像。确保 运行ning python 版本在您的系统上。我在这里使用 python 2.7.

尝试了一切

安装依赖项:

sudo apt-get install git-core cmake freeglut3-dev pkg-config build-essential libxmu-dev libxi-dev libusb-1.0-0-dev

安装OpenCV:

手动构建非常慢。我发现这实际上工作得很好:

sudo apt-get install opencv-python

手动构建 libfreenect:

这是必需的,因为包版本在 Pi 3 上有问题。

git clone git://github.com/OpenKinect/libfreenect.git
cd libfreenect
mkdir build
cd build

使用任何方式配置构建以构建 Python 扩展。

cmake ..
make
make install

刷新 ldconfig 缓存:

sudo ldconfig /usr/local/lib64
sudo ldconfig /usr/local/lib

使用例如安装 numpy点:

pip install numpy

从 libfreenect 构建 python 扩展:

cd libfreenect/wrappers/python
python setup.py install

现在,您应该可以 运行 libfreenect\wrappers\python

中的示例