RGBDAcquisition
1.0.0
Esta é uma coleção de utilitários que me ajudam a gravar e organizar os conjuntos de dados RGBD para minhas necessidades de visão computacional. O principal recurso é a compatibilidade com muitos sensores diferentes e uma abordagem simplificada para armazenar os conjuntos de dados para segmentá -los e usá -los para vários experimentos etc.
Para compilar o problema da biblioteca:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
Como esta biblioteca possui plug-ins vinculados a V4L2, Openni, OpenNi2, Intel RealSense, DepthSense Kinetic, OpenGL, WxWidgets, OpenCV e outros back-ends, cada um tem suas próprias dependências e, quando você clonam o repositório e faz isso primeiro, as coisas básicas serão construídas
Se você deseja baixar o OpenNi, OpenNi2, LibFreenect etc, por favor emitir
cd 3dparty && ./get_third_party_libs.sh
O script fará uma série de perguntas e tentará baixar e configurar as bibliotecas solicitadas.
Se você Wan para ativar sistemas de câmera específicos etc (e desde que suas instalações estejam bem), você pode emitir
cd build
cmake-gui ..
E lá você encontrará uma grande lista de itens Atable_x (enable_openni2, enable_jpg, enable_opengl etc). Ativá -los e recompilar a biblioteca gerará os plug -ins necessários para usá -los.
Há também um editor da GUI (enable_editor) com base em WxWidgets que pode ser usado como uma ferramenta gráfica para adquirir conjuntos de dados, gravar -os e até mesmo segmentar e realizar várias tarefas simples de processamento nelas.
Depois de construí -lo, você pode executá -lo emitindo:
./run_editor.sh
O projeto está dividido em bibliotecas, aplicações, processadores e ferramentas
Ao pegar os conjuntos de dados, você pode selecionar entre os módulos vinculados usando -os como um parâmetro .. por exemplo
./run_grabber.sh -maxFrames 10 -module OPENNI2 -from 0 -to outdir
Isso pegará 10 quadros (-maxframes 10) do primeiro dispositivo (-From 0) OpenNi2 (-Module OpenNi2) conectado (desde que seja compilado) e, em seguida, escreva a saída para Grabber/Frames/Outdir
As opções possíveis para os módulos são:
Também existem processadores que podem processar as imagens adquiridas, por exemplo, assumindo que você possui uma webcam conectada, você instalou o repositório do DarkNet no diretório 3Dparty e baixou os arquivos de peso apropriado e você também permitiu o sinalizador usando o Cmake_OPENCV, enable_v4l2, enable_processor_darkNet usando o Cmake,
./run_viewer.sh -module V4L2 -from /dev/video0 -noDepth -processor ../processors/DarknetProcessor/libDarknetProcessor.so DarknetProcessor $DIR/3dparty/darknet/yolo.weights $DIR/3dparty/darknet/cfg/yolo.cfg $DIR/3dparty/darknet/cfg/coco.data --payload ./payload.sh $@
Para despejar 100 quadros da sua webcam V4L2 para o diretório Grabber/Frames/V4L2Test, você pode fazer
./run_grabber.sh -module V4L2 -from /dev/video0 -noDepth -maxFrames 100 -to v4l2test
Para manter os tamanhos de repositório pequenos e, se você quiser usar a aquisiçãobroadcast, deve executar ./getbroadcastDependências.sh para clonar a biblioteca completa do AmmarServer, que não está incluída, pois possui seu próprio repositório (https://github.com/ammarkov/ammarverver/) para testar, tente tentar
wget http://127.0.0.1:8080/rgb.ppm -O rgb.ppm
wget http://127.0.0.1:8080/depth.ppm -O depth.ppm
wget -qO- http://127.0.0.1:8080/control.html?seek=10
Sem a realização de 100% certos Openni instalado via ROS, pode entrar em conflito com o download como um pacote independente, há um script que o inicia no caminho do ROS; portanto, se esse é o seu caso, basta executar scripts/ros_startcamera.sh e você pode começar a usar o Openni sem problemas!
