通过Kinect获取到关节的三维坐标点后可以根据向量点积或叉积公式计算出关节角度: $$\vec{a}\cdot \vec{b} = |\vec{a}||\vec{b}|cos\theta$$ vector1.Normalize(); vector2.Normalize(); double cosinus = DotProduct(vector1, vector2); double angle = (Math.Acos(cosinus) * (180.0 / Math.PI)); 在Direct

/// 计算三点之间的角度 /// /// - Parameters: /// - p1: 点1 /// - p2: 点2(也是角度所在点) /// - p3: 点3 /// - Returns: 角度(180度制) func getAnglesWithThreePoints(p1:CGPoint,p2:CGPoint,p3:CGPoint) -> Double { //排除特殊情况,三个点一条线 if (p1.x == p2.x && p2.x == p3.x) || ( p1.y

M_PI 是一个宏定义,圆周率的定义           C/C++ code #define M_PI 3.14159265358979323846 此宏定义和编译器有关,TC中M_PI宏就定义在<math.h>里面. 但vc的<math.h>中没有了M_PI的宏定义.因此编译时会出错,提示:“M_PI”: 未声明的标识符. 解决方法:自己定义.   角度转弧度: #define AngleToRadian(angle) (M_PI/180.0f)*angle 以正东面为0度起点

角度转弧度: #define AngleToRadian(angle) (M_PI/180.0f)*angle 以正东面为0度起点计算指定角度所对应的圆周上的点的坐标: float radian = AngleToRadian(angle); float x = center.x + cos(radian)*currentAdius; float y = center.y + sin(radian)*currentAdius;  CGPoint point = CGPointMake(x, y)

Bones Hierarchy 骨骼层次结构从SpineBase作为根节点开始,一直延伸到肢体末端(头.指尖.脚): 层级结构如下图所示: 通过IBody::GetJointOrientations函数可以获取到关节的姿态: HRESULT = pBody -> GetJointOrientations(_countof(joints), jointOrientations); 关节姿态是一个结构体,其中包含了代表姿态的四元数部分: typedef struct _JointOrientatio

姿势和手势通常会混淆,但是他们是两个不同的概念.当一个人摆一个姿势时,他会保持身体的位置和样子一段时间.但是手势包含有动作,例如用户通过手势在触摸屏上,放大图片等操作. 通常,游戏者很容易模仿指定姿势并且比较容易编写算法来识别指定的姿势.例如,如果开发一个用户在天上飞的游戏. 一种控制游戏的方式是,游戏者像鸟一样挥动手臂.挥动的频率越快游戏角色飞的越快,这是一个手势.还有一种方法是,展开双臂,双臂张得越快开,飞的越快.双臂离身体越近,飞的越慢. 身体以及各个关节点的位置定义了一个姿势.更具体的来

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^

"You are the Controller",Kinect for Xbox的广告词.明白说明了Kinect体感的交互方式.作为一款集成了诸多先进视觉技术的自然交互设备,Kinect在学术和游戏业界均享有非常高的关注度.此外,Kinect硬件的研发与生产综合了声.光.电和机械学等多方面的技术.其主要零部件近百个,是眼下市场上大批量生产中的最为复杂的电子消费产品. Kinect 的关键技术有四点:骨骼跟踪.动作识别.人脸识别.语音识别.本文关注的是基于前两者,骨骼跟踪和动作识别.这是

骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分,如那部分是手,头部,以及身体.骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点.骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂的算法如矩阵变换,机器学习及其他方式来确定骨骼点的坐标. 获取骨骼数据 彩色影像数据,景深数据分别来自ColorImageSteam和DepthImageStream,同样地,骨骼数据来自SkeletonStream.访问骨骼数据和访问彩色影像数据.景深数据一样,也有事件模式和 “拉”模式两种方

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

原文来自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2012/04/06/KinectSDK_Skeleton_Tracking_Part1.html Kinect产生的景深数据作用有限,要利用Kinect创建真正意义上交互,有趣和难忘的应用,还需要除了深度数据之外的其他数据.这就是骨骼追踪技术的初衷,骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分,如那部分是手,头部,以及身体.骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到

由于最近要使用atan2函数,但是时间上消耗比较多,因而网上搜了一下简化的算法. 原帖地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三

Conmajia © 2012 Updated on Mar. 5, 2018 简介 Adobe Photoshop有两个非常专业的控件:角度选择器和角度与高度选择器,如图1所示. 图1 两种控件外观 这么可爱的控件,当然要拿来了. 仿制这两个控件很简单,一点点基本的数学知识就足够应付. 基础知识 勾股定理 勾股定理是老祖宗传下的数学神器. 以图2的直角三角形为例,它可以通过对边 \(c\).邻边 \(b\) 计算斜边 \(a\),\(a^2=b^2+c^2\). 图2 一个直角三角形 单位圆

Torque or force mode When the joint motor is enabled and the control loop is disabled, then the joint will try to reach the desired target velocity given the maximum torque/force it is capable to deliver. When that maximum torque/force is very high,

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实

 『教程』L0.L1与L2范数 一.L0范数.L1范数.参数稀疏 L0范数是指向量中非0的元素的个数.如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话,就是希望W的大部分元素都是0,换句话说,让参数W是稀疏的. 既然L0可以实现稀疏,为什么不用L0,而要用L1呢?一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解.所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数. 总结:L1范数和L0范数可以实现稀疏,L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用.

halcon代码: 1: *读取并截取图片 2: dev_close_window() 3: read_image (Image, 'D:/MyFile/halcon/长度和角度测量/图.png') 4: crop_rectangle1 (Image, ImagePart, 75, 0, 400, 400) 5: get_image_size (ImagePart, Width, Height) 6: dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black',

CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)坐标旋转数字计算机,是数学与计算机技术交叉产生的一种机器算法,用于解决计算机的数学计算问题.发展到现在,CORDIC算法及其扩展算法大致有三种计算模式:圆周旋转模式.线性旋转模式和双曲线旋转模式,分别用来实现不同的数学运算. 本文介绍圆周旋转模式下的CORDIC算法原理及实现过程,另两种模式将分期介绍. 简单来讲,CORDIC利用近似逼近的思想,将计算机中三角函数.开根号.求对数等复杂运算,转化为简单的加减和

在写第三人称控制的时候,一开始在电脑测试是用WASD控制角色 后来需要发布到手机上,于是就加了一个摇杆 键盘控制角色的代码已经写好了,角色八方向移动 如果按照传统的大众思路来控制的话,是达不到我想要的效果的,传统控制思路代码如下: //当摇杆处于移动状态时,角色开始奔跑 void OnJoystickMove(MovingJoystick move) { if (move.joystickName != "EasyJoystick") { return; } //获取摇杆偏移量 flo