前言 　　因为OpenNI可以获取到kinect的深度信息，而深度信息在手势识别中有很大用处，因此本文就来使用OpenNI自带的类来做简单的手势识别。识别的动作为4种，挥手，手移动，举手，往前推手。通过后面的实验可以发现，其实提供的类的效果非常不好。 　　开发环境 ...

　　前言 　　本文所设计的类主要是和人体的手部打交道的，与人体的检测，姿势校正，骨架跟踪没有关系，所以本次类的设计中是在前面的OpenNI+Kinect系列博文基础上去掉那些与手势无关的驱动，较小代码量负担。类中保留下来有手势识别，手部跟踪，以及手部跟踪的轨迹和多个手部的位置坐标等信息 ...

　　前言 　　本文主要介绍使用OpenNI中的HandsGenerator来完成对人体手部的跟踪，在前面的文章Kinect+OpenNI学习笔记之5(使用OpenNI自带的类进行简单手势识别)中已经介绍过使用GestureGenerator这个类来完成对几个简单手势的识别，这次介绍的手 ...

　　前言 　　由于最近要研究kinect采集到的深度信息的一些统计特征，所以必须先对kinect深度信息做进一步的了解。这些了解包括kinect的深度值精度，深度值的具体代表的距离是指哪个距离以及kinect深度和颜色扫描范围等。经过查找资料可以解决这些问题，并且后面通过实验也验证 ...

　　 　　前言 　　手势识别非常重要的一个特点是要体验要好，即需要以用户为核心。而手势的定位一般在手势识别过程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析) 中已经介绍过怎样获取手势区域，且取得了不错的效果，但是那个手势部位的提取 ...

在unity中使用kinect识别手势等，我在这里用的是卡耐基梅隆的插件 网址　　https://pan.baidu.com/s/19XbE7CLA64c1K6jrK9wf9g 密码 e4uw　　或　　链接：https://pan.baidu.com/s ...

　　前言 　　一般情况下,手势识别的第一步就是先手势定位,即手势所在部位的提取。本文是基于kinect来提取手势识别的，即先通过kinect找出人体的轮廓，然后定位轮廓中与手部有关的点，在该点的周围提取出满足一定要求的区域，对该区域进行滤波后得到的区域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的数学 ...

　　前言 　　为了减小以后项目的开发效率，本次实验将OpenNI底层驱动Kinect，OpenCV初步处理OpenNI获得的原始数据，以及手势识别中的分割(因为本系统最后是开发手势识别的)这3个部分的功能单独做成类，以便以后移植和扩展。其实在前面已经有不少文章涉及到了这3部分的设计，比如说 ...