next_frame

open3d.io.AzureKinectMKVReader 中的 next_frame 函数用于读取 Azure Kinect 录制的 MKV 文件中的下一帧数据。

语法

def next_frame(self) -> Optional[Tuple[Dict[str, np.ndarray], Dict[str, np.ndarray]]]:

参数

该函数不接受任何参数。

返回值

• Dict[str, np.ndarray]： 包含彩色帧和深度帧数据的字典，键名为 "color" 和 "depth"，值为 Numpy 数组。
• None：若读取到 MKV 文件的结尾，则返回 None。

示例

以下示例演示如何使用 next_frame 函数读取 Azure Kinect 录制的 MKV 文件中的数据：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 定义 MKV 文件路径
mkv_path = "path_to_mkv_file"

# 创建 AzureKinectMKVReader 对象
mkv_reader = o3d.io.AzureKinectMKVReader(mkv_path)

# 读取 MKV 文件中的帧数据
frame_data = mkv_reader.next_frame()

while frame_data is not None:
    # 处理帧数据
    color_data = frame_data["color"]
    depth_data = frame_data["depth"]
    
    # 显示彩色和深度图像
    o3d.visualization.draw_geometries([o3d.geometry.Image(np.uint8(color_data)),
                                        o3d.geometry.Image(np.uint8(depth_data))])
    
    # 读取下一帧数据
    frame_data = mkv_reader.next_frame()

# 释放资源
mkv_reader.close()

在上述代码中，我们首先创建了一个 AzureKinectMKVReader 对象，并打开指定路径的 MKV 文件。然后，我们循环读取文件中的帧数据，直到读取到文件结尾为止。对于每一帧数据，我们将其包含的彩色和深度帧数据显示在窗口中，并通过 next_frame 函数读取下一帧数据。在循环结束时，我们释放了 AzureKinectMKVReader 对象的资源，以避免资源泄漏问题。

以上就是 open3d.io.AzureKinectMKVReader 中的 next_frame 函数的介绍。可以通过调用该函数来读取 Azure Kinect 录制的 MKV 文件中的帧数据，并进行进一步的处理和分析。