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 　　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 ...

定義 姿態估計：在人體關節連接的所有姿勢空間中搜索某個特定姿勢，本質為關節點的定位。 人體骨架以一種圖的方式表示了人的方位姿態，本質上是一組能被連接起來表示人體姿態的坐標。坐標點又稱為關節或關鍵點，兩坐標點之間的連接稱為肢體--limb 姿勢空間的子集： 骨架表示的示例： 准確的說左側 ...

近期幾年。realtime的人臉動畫開始風聲水起。不少圖形圖像的研究者開始在這個領域不斷的在頂級會議siggraph和期刊tog上面發文章。 隨着kinect等便宜的三維數據採集設備的運用。以及其功能強大的人臉識別和動作識別的功能，極大的推動了人臉數據驅動電腦中3D模型 的表情表演 ...

> Kinect中帶了一種數據源，叫做`BodyIndex`，簡單來說就是它利用深度攝像頭識別出最多6個人體，並且用數據將屬於人體的部分標記，將人體和背景區別開來。利用這一特性，就可以在環境中顯示出人體的輪廓而略去背景的細節。我采用了下面兩種方式來實現。 用OpenCV表示 代碼 ...

步驟1獲取深度圖 Kinect-V1（一款熱門的RGBD相機）：一種獲得物體深度和位置的方法：激光（光柵）+相機（結構光） 本質：光柵通過激光對整個測量空間進行編碼（不同位置對應不同的激光圖案，因為不同位置上激光通過光柵投射在目標物體上成像，在其上產生的圖樣會產生偏移），然后用紅外 ...

# 簡介 Kinect一個很強大的功能就是它可以偵測到人體的骨骼信息並追蹤，在Kinect V2的SDK 2.0中，它最多可以同時獲取到6個人、每個人25個關節點的信息，並且通過深度攝像頭，可以同時獲取到這些關節點的坐標。此時的坐標使用的是`Camera Space`，也就是`攝像機空間坐標系 ...

# 簡介 在上一篇[《偵測、追蹤人體骨架》](http://www.cnblogs.com/xz816111/p/5187424.html)里，介紹了關節點的使用辦法，這一篇記錄將關節點與`OpenCV`結合的繪圖方法。 代碼 詳細說明 不難發現代碼跟前面一篇非常類似，不同的地方 ...