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，这次介绍的手部 ...

　　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 　　在上一篇文章Kinect+OpenNI学习笔记之2(获取kinect的颜色图像和深度图像) 中,已经介绍了怎样使用OpenNI来获取Kinect的深度数据和颜色数据,并将获取到的结果在Qt中显示，不过那个代码是写在同一个cpp文件中，以后用到的时候不能讲这些显示的基本过程单独 ...

　　 　　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 ...

　　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 　　这篇文章主要是介绍多个手部的分割，是在前面的博文：不需要骨骼跟踪的人体手部分割 的基础上稍加改进的。因为识别有的一个应用场合就是手势语言识别，而手势一般都需要人的2只手相配合完成，因此很有必要对人体的多个手部来进行分割。 　实验说明 　　其实本文 ...

　　 　　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 　　本文来结合下opencv的highgui功能显示kinect采集得来的颜色图和深度图。本来在opencv中自带了VideoCapture类的，使用该类可以直接驱动kinect设备，具体的可以参考下面的文章：http://blog.csdn.net/moc062066 ...