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 　　本文主要介紹使用OpenNI中的HandsGenerator來完成對人體手部的跟蹤，在前面的文章Kinect+OpenNI學習筆記之5(使用OpenNI自帶的類進行簡單手勢識別)中已經介紹過使用GestureGenerator這個類來完成對幾個簡單手勢的識別，這次介紹的手 ...

　　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 ...

　　 　　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 ...

在unity中使用kinect識別手勢等，我在這里用的是卡耐基梅隆的插件 網址　　https://pan.baidu.com/s/19XbE7CLA64c1K6jrK9wf9g 密碼 e4uw　　或　　鏈接：https://pan.baidu.com/s ...

　　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 ...

　　前言 　　為了減小以后項目的開發效率，本次實驗將OpenNI底層驅動Kinect，OpenCV初步處理OpenNI獲得的原始數據，以及手勢識別中的分割(因為本系統最后是開發手勢識別的)這3個部分的功能單獨做成類，以便以后移植和擴展。其實在前面已經有不少文章涉及到了這3部分的設計，比如說 ...