前言MS的kinecSDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在kinect的一系列应用中非常有用

前言MS的kinecSDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在kinect的一系列应用中非常有用

  　　前言 　　MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在ki

  　　前言 　　网上有不少使用Qt做界面，OpenNI为库来开发kinect。或许大家的第一个问题就是询问该怎样使用Kinect来获取颜色信息图和深度信息图呢？这一节就是简单来回答这个问题的。 　　开发环境：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.0+Qt4.8.2   　　实验说明： 　　在使用OpenNI来驱动读取kinect数据时，我们需要了解

   　　前言  　　一般的普通摄像机获取的是RGB彩色图像，在计算机视觉领域，很大一部分都是基于颜色图像来做处理的，取得了不少研究成果。最近几年的深度图研究给计算机视觉和图像处理带来了更多的信息，因为所获取的图像多了一个维度的，通常也称之为RGBD图。比较物美价廉的深度信息获取传感器有MS的Kinect，同时还有ASUS的Xtion。这2种传感器都能较为准确的获

  　　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。本类的设计也开始慢慢遵循一些C/C++编程规范，这里采用的是google的编程规范。 　　本

  　　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

  　　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

  　　前言 　　由于最近要研究kinect采集到的深度信息的一些统计特征，所以必须先对kinect深度信息做进一步的了解。这些了解包括kinect的深度值精度，深度值的具体代表的距离是指哪个距离以及kinect深度和颜色扫描范围等。经过查找资料可以解决这些问题，并且后面通过实验也验证了这些问题的答案。 　　开发环境：开发环境：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.

其实在前面已经有不少文章涉及到了这3部分的设计，比如说：Kinect+OpenNI学习笔记之3(获取kinect的数据并在Qt中显示的类的设计),

  　　前言 　　这篇文章是本人玩kinect时做的一个小实验，即不采用机器学习等类似AI的方法来做简单的手势数字识别，当然了，该识别的前提是基于本人前面已提取出手部的博文Robert Walter手部提取代码的分析的基础上进行的。由于是纯数学形状上来判别手势，所以只是做了个简单的0~5的数字识别系统，其手势的分割部分效果还不错(因为其核心代码是由OpenNI提供的)，手势数字识别时

  　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 　　其实本文中使用的还是OpenNI自带的一些算法实现的，因为OpenNI中自己本身就对每个手部有一个Us

  　　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几何方法，画出手指和手指凹陷处的点，以及手的轮廓线，并在图像中显示出来。文章所有代码都是网友R

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有一个大的缺点

　　 　　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：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.0+Qt4.8.2+OpenCV2.4.2   　

  　　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/article/details/6949910，也可以参考opencv提供的官方文档：http://

最近在研究Kinect，在网上看了下利用OpenNI也可以驱动Kinect，所以就想着手研究下。一、OpenNI在VS2012下配置1、下载OpenNI首先，去OpenNI官网下载最新的OpenNI，我下的是OpenNI2.232bit的。下载完后直接砂锅是安装。2、环境变量安装好后，环境变量中会自动加入：1）OPENNI2_INCLUDE2）OPENNI2_LIB3）OPENNI2_REDIST

转载：http://blog.csdn.net/chenxin_130/article/details/6703301小斤的博客贴出了源码，手势识别转载：http://viml.nchc.org.tw/blog/paper_info.php?CLASS_ID=1&SUB_ID=1&PAPER_ID=234heresy大神详细描述了原理通过函数xn::GestureGenerator的函式Enume

文章转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/10/18/2728896.html谢谢大牛的分享。准备安装Kinect进行开发~~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

Kinect+OpenNI学习笔记之14(关于Kinect的深度信息) Kinect+OpenNI学习笔记之13(Kinect驱动类，OpenCV显示类和手部预分割类的设计) Kinect+OpenNI

Kinect+OpenNI开发    Kinect开发教程一：OpenNI的安装与开发环境配置    K