# 代码示例:
```CPP
#include
#include
#include

using namespace std;

using namespace cv;

int main(void)

{

IKinectSensor * mySensor = nullptr;

GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器

mySensor->Open(); //打开感应器

IDepthFrameSource	* mySource = nullptr;	//取得深度数据

mySensor->get_DepthFrameSource(&mySource);

int	height = 0, width = 0;

IFrameDescription	* myDescription = nullptr;	//取得深度数据的分辨率

mySource->get_FrameDescription(&myDescription);

myDescription->get_Height(&height);

myDescription->get_Width(&width);

myDescription->Release();

IDepthFrameReader	* myReader = nullptr;

mySource->OpenReader(&myReader);	//打开深度数据的Reader

IDepthFrame	* myFrame = nullptr;

Mat	temp(height,width,CV_16UC1);	//建立图像矩阵

Mat	img(height,width,CV_8UC1);

while (1)

{

	if (myReader->AcquireLatestFrame(&myFrame) == S_OK)	//通过Reader尝试获取最新的一帧深度数据，放入深度帧中,并判断是否成功获取

	{

		myFrame->CopyFrameDataToArray(height * width, (UINT16 *)temp.data);	//先把数据存入16位的图像矩阵中

		temp.convertTo(img,CV_8UC1,255.0 / 4500);	//再把16位转换为8位

		imshow("TEST", img);

		myFrame->Release();

	}

	if (waitKey(30) == VK_ESCAPE)

		break;

}

myReader->Release();		//释放不用的变量并且关闭感应器

mySource->Release();

mySensor->Close();

mySensor->Release();

return	0;

}

---

#   详细解释

为了简便起见，此段代码同样略掉了大部分错误检测。不难看出此段代码于[上一篇](http://www.cnblogs.com/xz816111/p/5184405.html)非常相似，主要区别在循环里。

首先，声明了两个矩阵，一个为16位单通道，一个为8位单通道，之所以开16位的，是因为在[Kinect的基本参数](http://www.cnblogs.com/xz816111/p/5184350.html)这篇里可以看到，深度数据是16位的。开8位的原因等下说。然后同样的，利用`AcquireLatestFrame()`来获取最新的一帧，不同的是下面一句，不再用`AccessUnderlyingBuffer()`，而是用`CopyFrameDataToArray`来把数据复制到openCV的图像矩阵Mat里，注意第三个参数的类型是`UINT16*`，所以需要强制转换一下。接下来要把16位的Mat转换成8位来输出显示，为什么不直接用16位？其实也可以用，但是直接用16位的话显示的图像很接接近于全黑，不方便观察，于是转换为8位。`convertTo()`这个函数的第一个参数是输出矩阵，第二个是转换的类型，第三个是缩放因子，其中4500是深度数据的最大距离。

最后，输出的图像应该像这样：

![](http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/xz816111/786501/o_Kinect%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%9b%be%e5%83%8f.png)

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