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我有 4 种不同的深度相机可供使用：Kinect、Xtion、PMD nano、Softkinetic DepthSense。

我有知道如何阅读所有这些的库：OpenNI、PMD 驱动程序、Softkinetic 驱动程序。

理想情况下，我想为每种相机制作一个简单的抓取器，然后将其用作任何其他程序的插件，即快速、非冗余地访问数据流（即没有太多的内存副本）。

问题之一是，在许多情况下，我没有正确的 32 位或 64 位库，因此我无法在同一个项目中编译所有抓取器。

实现这一目标的最佳方法是什么？

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我是一名研究人员，所以这个想法不一定对生产代码有用，但考虑到这种情况，我最好的解决方案是为每种类型的相机创建一个服务器进程。每个服务器进程都知道如何加载自己类型的摄像头流，然后将其扔到其他进程可以读取的共享内存空间中。显然可以使用不同类型的锁定机制，但我在下面的代码中没有任何锁定。

服务器进程将包括以下内容：

#define BOOST_ALL_NO_LIB

#include <boost/interprocess/shared_memory_object.hpp>
#include <boost/interprocess/mapped_region.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/scoped_lock.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/interprocess_mutex.hpp>

using namespace std;
using namespace boost::interprocess;

struct sharedImage
{
    enum { width = 320 };
    enum { height = 240 };
    enum { dataLength = width*height*sizeof(unsigned short) };

    sharedImage(){}   
    interprocess_mutex mutex;
    unsigned short  data[dataLength]; 
};

shared_memory_object shm;
sharedImage * sIm;
mapped_region region;

int setupSharedMemory(){
    // Clear the object if it exists
    shared_memory_object::remove("ImageMem");

    shm = shared_memory_object(create_only  /*only create*/,"ImageMem" /*name*/,read_write/*read-write mode*/);

    printf("Size:%i\n",sizeof(sharedImage));
    //Set size
    shm.truncate(sizeof(sharedImage));

    //Map the whole shared memory in this process
    region = mapped_region(shm, read_write);

    //Get the address of the mapped region
    void * addr  = region.get_address();

    //Construct the shared structure in the preallocated memory of shm
    sIm = new (addr) sharedImage;

    return 0;
}


int shutdownSharedMemory(){
    shared_memory_object::remove("ImageMem");
    return 0;
}

启动呼叫setupSharedMemory()和关闭呼叫shutdownSharedMemory()。

在这个简单的例子中，所有的值都是硬编码的，但很容易想象使它更灵活。

现在让我们假设您正在使用 SoftKinetic 的 DepthSense。因此，您可以为 Depth 节点编写以下回调。

void onNewDepthSample(DepthNode node, DepthNode::NewSampleReceivedData data) {
    //scoped_lock<interprocess_mutex> lock(sIm->mutex); 
    memcpy(sIm->data, data.depthMap, sIm->dataLength);
}

这样做只是将最新的深度图复制到共享内存空间中。您还可以添加时间戳和锁以及您需要的任何其他内容，但这个基本代码对我来说已经足够好了，所以我将保持原样。

现在在其他一些过程中，您可以以非常相似的方式访问数据。下面的代码是我用来将实时 SoftKinetic DepthSense 深度流导入 Matlab 进行实时处理的代码。与尝试专门为 SoftKinetic 编写我自己的 mex 包装器相比，这种方法具有巨大的优势，因为如果我为所有其他相机编写服务器，我可以对它们使用相同的代码。

#include <math.h>
#include <windows.h>
#include "mex.h"

#define BOOST_ALL_NO_LIB
#include <boost/interprocess/shared_memory_object.hpp>
#include <boost/interprocess/mapped_region.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/scoped_lock.hpp>
#include <boost/interprocess/sync/interprocess_mutex.hpp>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>

using namespace boost::interprocess;

struct sharedImage
{
    enum { width = 320  };
    enum { height = 240 };
    enum { dataLength = width*height*sizeof(short) };

    sharedImage(): dirty(true){}
    interprocess_mutex mutex;
    uint8_t  data[dataLength];
    bool  dirty;
};

void getFrame(unsigned short *D)
{      
    //Open the shared memory object.
    shared_memory_object shm(open_only ,"ImageMem", read_write);

    //Map the whole shared memory in this process
    mapped_region region(shm ,read_write);

    //Get the address of the mapped region
    void * addr = region.get_address();

    //Construct the shared structure in memory
    sharedImage * sIm = static_cast<sharedImage*>(addr);

    //scoped_lock<interprocess_mutex> lock(sIm->mutex);
    memcpy((char*)D, (char*)sIm->data, sIm->dataLength);
}

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[ ], int nrhs, const mxArray *prhs[ ])
{
    // Build outputs
    mwSize dims[2] = {320, 240};
    plhs[0] = mxCreateNumericArray(2, dims,  mxUINT16_CLASS, mxREAL);
    unsigned short *D = (unsigned short*)mxGetData(plhs[0]);
    try
    {
        getFrame(D);
    }
    catch (interprocess_exception &ex)
    {
        mexPrintf("getFrame:%s\n", ex.what());
    }
}

在我的计算机上，我在 Matlab 中编译：mex getSKFrame.cpp -IC:\Development\boost_1_48_0

最后在 Matlab 中使用它：D = getSKFrame()'; imagesc(D)

于 2013-01-18T21:47:39.560 回答