知微传感Dkam系列3D相机OpenCV应用篇：OpenCV读入3D相机数据

OpenCV读入3D相机数据

写在前面

本人从事机器视觉细分的3D相机行业。编写此系列文章主要目的有：
- 1、便利他人应用3D相机，本系列文章包含公司所出售相机的SDK的使用例程及详细注释；
- 2、促进行业发展及交流。
知微传感Dkam系列3D相机可以应用于定位分拣、焊接引导、逆向建模、检测测量等领域
欢迎与我深入交流：微信号：liu_zhisensor

OpenCV读取数据说明

基本说明

知微传感的3D相机可以输出红外图（灰度图）和RGB图以便利2D+3D的应用场景
红外图和RGB图在相机端是以char类型存储并在上位机中以char类型接收的
深度图是从点云中提取的Z值，按照红外图的顺序存放的，在提取数据的过程中将char类型转为了short类型

例程及注释

本例程基于WIN10+VisualStudio2019+DkamSDK_1.6.71+OpenCV4.5.4，采用C++语言
DkamSDK的配置方法请参考SDK说明书
OpenCV的配置方法另请查阅
除自己安装配置OpenCV外，还可以利用知微传感提供的DkamSDK自带的OpenCV，在include和lib文件夹内
本例程在D132S型相机上验证

#include <iostream>
//DkamSDK
#include"dkam_discovery.h"
#include"dkam_gige_camera.h"
#include"dkam_gige_stream.h"
#include"dkam_zhicamera_api.h"
//OpenCV
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{std::cout << "Hello ZhiSENSOR!" <<std::endl;std::cout << "Hello liu_sensor!" << std::endl;std::vector<DiscoveryInfo> discovery_info;Discovery discovery;GigeCamera camera;GigeStream* pointgigestream = NULL;GigeStream* graygigestream = NULL;GigeStream* rgbgigestream = NULL;//**********************************************查询相机****************************************************//查询局域网内的3D相机std::vector<DiscoveryInfo>().swap(discovery_info);int camer_num = discovery.DiscoverCamera(&discovery_info);std::cout << "局域网内共有" << camer_num << "台相机" << std::endl;//显示局域网内相机的IPfor (int i = 0; i < camer_num; i++){std::cout << "局域网内相机的IP为:" << discovery.ConvertIpIntToString(discovery_info[i].camera_ip) << std::endl;}//**********************************************连接相机****************************************************//选定相机int k = -1;for (int i = 0; i < camer_num; i++){if (strcmp((discovery.ConvertIpIntToString(discovery_info[i].camera_ip)), "192.168.30.35") == 0){k = i;std::cout << "将连接第" << k + 1 << "台相机" << std::endl;}else{std::cout << "局域网内无该IP的相机" << std::endl;}}//连接相机int connect = camera.CameraConnect(&discovery_info[k]);if (connect == 0){std::cout << "成功连接相机" << std::endl;}else{std::cout << "连接相机失败，请检查！！！" << std::endl;}//**********************************************配置相机****************************************************if (connect == 0){//获取当前红外相机的宽和高int width = -1;int height = -1;std::cout << "获取相机红外图的宽和高。。。" << std::endl;int height_gray = camera.GetCameraHeight(&height, 0);int width_gray = camera.GetCameraWidth(&width, 0);std::cout << "相机红外图的宽为:" << width << std::endl; std::cout << "相机红外图的高为:" << height << std::endl;//获取当前RGB相机的宽和高，如相机不支持则无此项int width_RGB = -1;int height_RGB = -1;std::cout << "获取相机RGB图的宽和高。。。" << std::endl;int height_rgb = camera.GetCameraHeight(&height_RGB, 1);int width_rgb = camera.GetCameraWidth(&width_RGB, 1);std::cout << "相机RGB图的宽为" << width_RGB << std::endl;std::cout << "相机RGB图的高为" << height_RGB << std::endl;//定义红外数据大小PhotoInfo* gray_data = new PhotoInfo;gray_data->pixel = new char[width * height];memset(gray_data->pixel, 0, width * height);//定义点云数据大小PhotoInfo* point_data = new PhotoInfo;point_data->pixel = new char[width * height * 6];memset(point_data->pixel, 0, width * height * 6);//定义RGB数据大小PhotoInfo* RGB_data = new PhotoInfo;RGB_data->pixel = new char[width_RGB * height_RGB * 3];memset(RGB_data->pixel, 0, width_RGB * height_RGB * 3);//**********************************************打开数据通道****************************************************//开启数据流通道(0:红外 1:点云 2:RGB)//红外图int stream_gray = camera.StreamOn(0, &graygigestream);if (stream_gray == 0){std::cout << "红外图通道打开成功！" << std::endl;}else{std::cout << "红外图通道打开失败！！！" << std::endl;}//点云int stream_point = camera.StreamOn(1, &pointgigestream);if (stream_point == 0){std::cout << "点云通道打开成功！" << std::endl;}else{std::cout << "点云通道打开失败！！！" << std::endl;}//RGB图通道int stream_RGB = camera.StreamOn(2, &rgbgigestream);if (stream_RGB == 0){std::cout << "RGB图通道打开成功！" << std::endl;}else{std::cout << "RGB图通道打开失败！！！" << std::endl;}//开始接受数据int acquistion = camera.AcquisitionStart();if (acquistion == 0){std::cout << "可以开始接受数据！" << std::endl;}//刷新缓冲区数据pointgigestream->FlushBuffer();graygigestream->FlushBuffer();rgbgigestream->FlushBuffer();//**********************************************等待相机上传数据***************************************//采集红外int captureGray = -1;captureGray = graygigestream->TimeoutCapture(gray_data, 3000000);if (captureGray == 0){std::cout << "红外接收成功！" << std::endl;}else{std::cout << "红外接收失败！！！" << std::endl;std::cout << "失败代号：" << captureGray << std::endl;}//采集点云int capturePoint = -1;capturePoint = pointgigestream->TimeoutCapture(point_data, 3000000);if (capturePoint == 0){std::cout << "点云接收成功！" << std::endl;}else{std::cout << "点云接收失败！！！" << std::endl;std::cout << "失败代号：" << capturePoint << std::endl;}//采集RGBint captureRGB = -1;captureRGB = rgbgigestream->TimeoutCapture(RGB_data, 3000000);if (captureRGB == 0){std::cout << "RGB接收成功！" << std::endl;}else{std::cout << "RGB接收失败！！！" << std::endl;std::cout << "失败代号：" << captureRGB << std::endl;}//保存数据到本地//保存红外数据int savegray = camera.SaveToBMP(*gray_data, (char*)"Gray.bmp");if (savegray == 0){std::cout << "红外图保存成功！" << std::endl;}else{std::cout << "红外图保存失败！！！" << std::endl;}//保存RGB数据int savergb = camera.SaveToBMP(*RGB_data, (char*)"RGB.bmp");if (savergb == 0){std::cout << "RGB图保存成功！" << std::endl;}else{std::cout << "RGB图保存失败！！！" << std::endl;}//保存深度图int savedepth = camera.SaveDepthToPng(*point_data, (char*)"Depth.png");if (savedepth == 0){std::cout << "深度图保存成功！" << std::endl;}else{std::cout << "深度图保存失败！！！" << std::endl;}//**********************************************将数据OpenCV可处理格式***************************************//灰度图std::cout << "将红外图转换到OpenCV格式，并显示..." << std::endl;cv::Mat GrayImage = cv::Mat(height, width, CV_8UC1, (void*)gray_data->pixel);//显示灰度图cv::imshow("Gray Picture", GrayImage);//RGB图std::cout << "将RGB图转换到OpenCV格式，并显示..." << std::endl;cv::Mat RGBimage = cv::Mat(height_RGB, width_RGB, CV_8UC3, (void*)RGB_data->pixel); cv::imshow("RGB Picture", RGBimage);//深度图std::cout << "提取深度数据,转换到OpenCV格式，并显示..." << std::endl;short* depthdata = (short*)malloc(width * height * 2 * sizeof(short));memset((void*)depthdata,0, width * height * 2 * sizeof(short));int getZ = camera.GetCloudPlaneZ(*point_data, depthdata);if (getZ == 0){std::cout << "提取点云Z值成功！" << std::endl;}else{std::cout << "提取点云Z值失败！！！" << std::endl;}cv::Mat DepthImage = cv::Mat(height, width, CV_16U, (void*)depthdata);cv::imshow("Depth Picture", DepthImage);std::cout << "注意：深度图像素值乘以0.05才是真实物理世界的距离。单位：mm" << std::endl;//**********************************************结束工作***************************************memset(point_data->pixel, 0, width* height * 6);memset(gray_data->pixel, 0, width* height);memset(RGB_data->pixel, 0, width_RGB* height_RGB * 3);//释放内存delete[] point_data->pixel;delete point_data;delete[] gray_data->pixel;delete gray_data;delete[] RGB_data->pixel;delete RGB_data;delete depthdata;//关闭数据流通道 int streamoff_gray = camera.StreamOff(0, graygigestream);int streamoff_point = camera.StreamOff(1, pointgigestream);int streamoff_rgb = camera.StreamOff(2, rgbgigestream);//断开相机连接int disconnect = camera.CameraDisconnect();std::cout << "工作结束！！！！！！" << std::endl;}else{std::cout << "相机连接失败！！！" << std::endl;std::cout << "请排查原因，代号：" << connect << std::endl;}cv::waitKey(0);
}

运行结果

结果对比

使用知微传感自带的保存API保存的图片和OpenCV显示结果对比（仅示意了红外图）
可以看出用OpenCV显示的图片和用官方体供的API保存的数据相同，以上代码可行

后记

知微传感Dkam系列3D相机可以应用于定位分拣、焊接引导、逆向建模、检测测量等领域
如有问题，欢迎与我深入交流：微信号：liu_zhisensor

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