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，這次介紹的手部 ...

　　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 　　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 ...

　前言 　　這篇文章主要是介紹多個手部的分割，是在前面的博文：不需要骨骼跟蹤的人體手部分割 的基礎上稍加改進的。因為識別有的一個應用場合就是手勢語言識別，而手勢一般都需要人的2只手相配合完成，因此很有必要對人體的多個手部來進行分割。 　實驗說明 　　其實本文 ...

　　 　　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 　　本文來結合下opencv的highgui功能顯示kinect采集得來的顏色圖和深度圖。本來在opencv中自帶了VideoCapture類的，使用該類可以直接驅動kinect設備，具體的可以參考下面的文章：http://blog.csdn.net/moc062066 ...