[转载]Kinect for Windows SDK开发初体验（二）操作Camera - 马宁 - 博客园

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作者：马宁

Kinect SDK出来之后，不到24小时，很多Geek们已经将自己的示例发布到网上去了。可见，好东西肯定会被大家认可的，不好的东西投入再多的宣传也没用。

这一篇我们就要正式进入Kinect的编程世界了，介绍我们如何从Camera获取图像信息。先来介绍一下Kinect的整体结构，省得大家在后边的介绍中被某些名词弄晕。

Kinect 一共有三个Camera，其中中间的一个是RGB Camera，用来获取640×480的彩色图像，每秒钟最多获取30帧图像；两侧是两个景深(3D Depth)传感器，用来检测玩家的相对位置，原理和人眼立体成像是一样的，不过这两个传感器使用的是红外线，所以说奥巴马玩不了Kinect的人一定是 居心叵测。Kinect两侧是麦克风，下边还有一个可移动底座，用来调整Kinect的仰角。

Kinect开发环境

今天我们主要是操作RGB Camera和Depth Sensor，首先，我们要完成Kinect开发环境的配置：

第一步，创建WPF工程

打开Visual Studio 2010，创建一个WPF工程，名叫KinectWpfDemo：

当然，由于Kinect SDK中包含基于.NET的程序集，除了WPF外，我们使用.NET WinForm或XNA框架都可以，目前还没有人在Silverlight平台上实验成功。

第二步，添加Kinect程序集的引用

在Solution Explorer中，右键单击KinectWpfDemo，在右键菜单中选择“Add Reference…”。在弹出的对话框中，我们在.NET标签页里，选择“Microsoft.Research.Kinect”程序集。如下图所示：

第三步，添加Coding4Fun Kinect Toolkit

这是一个可选项，不过为了之后的编程方便，建议大家添加一个。Coding4Fun Kinect Toolkit的下载地址：

http://c4fkinect.codeplex.com/

解压缩后，一共有五个文件，针对WinForm、WPF平台，还有一个Microsoft.Expression.Drawing.dll。我们通过Add Reference，将Coding4Fun.Kinect.Wpf.dll添加进来。

获取RGB Camera数据

第四步，添加控件

双击打开MainWindow.xaml，在设计器中添加两个Image控件，一个用于显示RGB图像，另一个用于显示Depth信息。

第五步，引用命名空间

打开MainWindow.xaml.cs文件，在文件头部添加对于Kinect对象的引用：

using Microsoft.Research.Kinect.Nui;

using Microsoft.Research.Kinect.Audio;

using Coding4Fun.Kinect.Wpf;

回到MainWindow.xaml的设计器中，在属性窗口中选择Event，找到Loaded和Closed两个方法，分别双击，添加两个事件的处理函数：

在MainWindow.xaml.cs文件的MainWindow类中，声明Runtime的变量：

Runtime nui;

然后，在Loaded事件的处理函数中添加Runtime初始化的代码：

private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)

{

nui = new Runtime();

nui.Initialize(RuntimeOptions.UseColor| RuntimeOptions.UseDepth | RuntimeOptions.UseDepthAndPlayerIndex | RuntimeOptions.UseSkeletalTracking);

}

接下来是Closed事件中关闭Runtime的代码：

private void Window_Closed(object sender, EventArgs e)

{

nui.Uninitialize();

}

Runtime对象是Kinect SDK中最主要的一个类，所有针对Kinect的操作都由Runtime类进行了封装。Runtime的构造函数没有接受任何参数，但有一个显式的初始化 函数Initialize，接受RuntimeOptions参数，指定调用Kinect的哪些功能。其中 RuntimeOptions.UseColor表示使用RGB Camera，而RuntimeOptions.UseDepth则表示使用Depth传感器。

初始化工作完成之后，我们要通过RGB Camera来获取实时的图像数据了。我们首先要声明一个事件处理方法，来接收视频数据的信息：

nui.VideoFrameReady += new EventHandler<ImageFrameReadyEventArgs>(nui_VideoFrameReady);

然后是事件处理函数：

void nui_VideoFrameReady(object sender, ImageFrameReadyEventArgs e)

{

PlanarImage imageData = e.ImageFrame.Image;

image1.Source = BitmapSource.Create(imageData.Width, imageData.Height, 96, 96,

PixelFormats.Bgr32, null, imageData.Bits, imageData.Width * imageData.BytesPerPixel);

//image1.Source = e.ImageFrame.ToBitmapSource();

}

提示：Getting Started上提供的Sample Code有误，需要将最后一个参数中的data.Width改为imageData.Width才可以正常运行。

VideoFrameReady事件会传递一个ImageFrameReadyEventArgs参数给事件处理函数，其中的ImageFrame 会包含关于图片的各种信息，比如Type变量指定了图像是来自RGB还是Depth，Resolution变量指定了分辨率，而Image中以 byte[]数组的方式保存了图像的真实数据。

然后的工作就是根据PlanarImage中包括的数据来创建一个Bitmap对象，然后将其传递给Image控件，显示到WPF程序的界面上。

最后，我们还要在构造函数里打开视频流，来获取视频数据：

nui.VideoStream.Open(ImageStreamType.Video, 2, ImageResolution.Resolution640x480, ImageType.Color);

第一个参数是ImageStreamType，用来指定打开的设备流类型；第二个参数是PoolSize，指定缓冲区的数量，至少为2，保证一个Buffer进行绘制，另一个Buffer进行数据填充；第三个参数指定Camera的分辨率；第四个参数则是获取的图片类型。

显示效果如下图所示：

上面的示例代码，没有使用Coding4Fun的Helper类，如果使用的话，则代码如下：

void nui_VideoFrameReady(object sender, ImageFrameReadyEventArgs e)

{

image1.Source = e.ImageFrame.ToBitmapSource();

e.ImageFrame.ToBitmapSource().Save("catpure.jpg", ImageFormat.Jpeg);

}

Helper类使用了C#的Extension Methods，为ImageFrame增加了一些转换方法。我们还可以将图像保存为文件，考虑到文件系统存储的效率文件，建议大家不用每张都存。

获取Depth信息

接下来我们要获取Depth信息了，过程与RGB Camera类似。首先要确保Runtime对象被初始化时，已经添加了RuntimeOptions.UseDepth的属性，否则设备无法正常打开。

然后，添加获取Depth数据的事件处理，并打开Depth的数据流，这次的分辨率是320×240：

nui.DepthFrameReady += new EventHandler<ImageFrameReadyEventArgs>(nui_DepthFrameReady);

nui.DepthStream.Open(ImageStreamType.Depth, 2, ImageResolution.Resolution320x240, ImageType.Depth);

下面是事件处理函数，在另外一个Image函数里，显示Depth图像：

void nui_DepthFrameReady(object sender, ImageFrameReadyEventArgs e)

{

image2.Source = e.ImageFrame.ToBitmapSource(); 

}

偷懒，所以使用了Coding4Fun的Helper类。程序运行的效果如下：

写到最后

这一篇中，我们完成了Kinect开发环境的配置、添加了Coding4Fun Kinect Toolkit、从RGB Camera和Depth Sensor中获取了图像信息。

接下来，我们就要进入Kinect动作捕捉部分了。