基于深度特性的物体识别定位_Linux_Kinect2.0_libfreenect2

简介: 在上一篇中已经通过opencv获得到了各种图像,在这一篇中,将通过深度特性来进行物体的识别定位。1,深度图像处理1,运用opencv函数inRange来获取一定深度范围内的物体,进行二值化操作,并在此函数中设置两个阈值,来控制深度范围。

上一篇中已经通过opencv获得到了各种图像,在这一篇中,将通过深度特性来进行物体的识别定位。

1,深度图像处理

  • 1,运用opencv函数inRange来获取一定深度范围内的物体,进行二值化操作,并在此函数中设置两个阈值,来控制深度范围。(处理对象---depth)
  • 2,运用opencv函数morphologyEx来进行开运算,目的是消除图像中的噪点,开运算是形态学的基本操作,即先腐蚀后膨胀,具体可看我总结的这篇文章
  • 3,运用opencv函数findContours来获取边框。
  • 4,根据边框来获得最大外接矩形并画在rgb图上。

每个函数的具体用法请到opencv官方文档查看,因为再怎么说明也没有看文档(第一手资料)来的透彻。

2,处理结果

img_b4c880021c59e42a185aec8529cde746.png

深度图与彩色图的匹配还未完成,只是粗略匹配了下,后期还得经过matlab进行图像匹配。

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