：Kinect+OpenNI學習筆記之3(獲取kinect的數據並在Qt中顯示的類的設計), Kine ...

　　 　　前言 　　手勢識別非常重要的一個特點是要體驗要好，即需要以用戶為核心。而手勢的定位一般在手勢識別過程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI學習筆記之8(Robert Walter手部提取代碼的分析) 中已經介紹過怎樣獲取手勢區域，且取得了不錯的效果，但是那個手勢部位的提取 ...

　　前言 　　一般情況下,手勢識別的第一步就是先手勢定位,即手勢所在部位的提取。本文是基於kinect來提取手勢識別的，即先通過kinect找出人體的輪廓，然后定位輪廓中與手部有關的點，在該點的周圍提取出滿足一定要求的區域，對該區域進行濾波后得到的區域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的數學 ...

中使用的還是OpenNI自帶的一些算法實現的，因為OpenNI中自己本身就對每個手部有一個UserID的標志，所以我們每當檢 ...

　　 　　前言 　　因為OpenNI可以獲取到kinect的深度信息，而深度信息在手勢識別中有很大用處，因此本文就來使用OpenNI自帶的類來做簡單的手勢識別。識別的動作為4種，揮手，手移動，舉手，往前推手。通過后面的實驗可以發現，其實提供的類的效果非常不好。 　　開發環境 ...

　　前言 　　本文所設計的類主要是和人體的手部打交道的，與人體的檢測，姿勢校正，骨架跟蹤沒有關系，所以本次類的設計中是在前面的OpenNI+Kinect系列博文基礎上去掉那些與手勢無關的驅動，較小代碼量負擔。類中保留下來有手勢識別，手部跟蹤，以及手部跟蹤的軌跡和多個手部的位置坐標等信息 ...

　　前言 　　在上一篇文章Kinect+OpenNI學習筆記之2(獲取kinect的顏色圖像和深度圖像) 中,已經介紹了怎樣使用OpenNI來獲取Kinect的深度數據和顏色數據,並將獲取到的結果在Qt中顯示，不過那個代碼是寫在同一個cpp文件中，以后用到的時候不能講這些顯示的基本過程單獨 ...

　　前言 　　由於最近要研究kinect采集到的深度信息的一些統計特征，所以必須先對kinect深度信息做進一步的了解。這些了解包括kinect的深度值精度，深度值的具體代表的距離是指哪個距離以及kinect深度和顏色掃描范圍等。經過查找資料可以解決這些問題，並且后面通過實驗也驗證 ...