最近在微博上看到这样一条 微博  >点这看< 看起来非常有意思,就去Google了一下如何制作. 没想到这是一个开源项目,而且还告诉你如何安装 OK,接下来就说说我的制作过程. 首先,先放出这个开源项目所有教程.资源的网站 https://arsandbox.ucdavis.edu/instructions/ 上面说了各种要求,大家可以自己去看,我这截个图吧 都是英文,我开着翻译一点点看,但是在校准那,都是英文而且没有字幕,所以看着头疼. 前期软件非常简单,只需要复制粘贴就可以了,难就难在校准

http://www.luohanjie.com/2017-04-05/the-problem-of-calibration-data-in-orb-slam2.html ORB_SLAM2中标定数据的问题 在使用ORB_SLAM2的过程中,我使用Kinect v2作为摄像机,而在使用之前需要对Kinect进行标定的工作.幸好iai_kinect2这个驱动提供了标定的工具[1].按照说明操作,获得了标定的数据,如calib_color.yaml文件中包含了摄像机的内参和畸变等参数: %YAML:

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 本文将会介绍Kinect V2怎样在Ubuntu上进行配置. 首先我们针对的是Kinect的第二代产品,与一代产品有着明显的不同,所以不用担心会认错. 1 安装libfreenect2 因为官方没有给出Kinect v2在Linux系统上

~ 软件下载地址 openni https://structure.io/openni https://github.com/OpenNI/OpenNI2 其他软件建议直接下载或通过某宝购买配套的 ~ 按照顺序安装openni, sensor, nite,之后可以到文件夹(openni默认) C:\Program Files\OpenNI2\Samples\Bin 中进行测试 ~ rgb图和深度图联合标定可参考如下网址 http://www.360doc.com/content/15/1220/

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如

http://www.ituring.com.cn/article/196144 作者/ 吴国斌 博士,PMP,微软亚洲研究院学术合作经理.负责中国高校及科研机构Kinect for Windows学术合作计划及微软精英大挑战Kinect主题项目.曾担任微软TechEd2011 Kinect论坛讲师,微软亚洲教育高峰会Kinect分论坛主席,中国计算机学会学科前沿讲习班Kinect主题学术主任. 骨骼追踪技术是Kinect的核心技术,它可以准确标定人体的20个关键点,并能对这20个点的位置进行实

1.安装的一些包  kinect用的freenect: $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-launch $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-camera $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-stack 驱动安装好后,首先在终端输入“roscore”,启动节点,然后在新的终端输入“roslaunch freenect_launch freenect

尝试进行Kinect2.0相机进行标定 1. Color镜头标定 $(u_{rgb},v_{rgb},1)=W_{rgb}*(x,y,z)$ Calibration results after optimization (with uncertainties): Focal Length: fc = [ 1094.03583 1087.37528 ] +/- [ 55.02816 51.42175 ] Principal point: cc = [ 942.00992 530.35240 ] +

我用的是ubuntu14.04LTS,ROS 版本是indigo,kinect v2,我是用双系统装的ubuntu,关于怎么使用安装kinect2的安装以及使用的都在github上有着详细的说明 Kinect2 开源驱动:libfreenect2 kinect2--> ros的bridge:iai_kinect2 安装 安装libfreenect2,这个libfreenect2据说是它的驱动包,希望是稳定的,放在home目录下: git clone https://github.com/Open

   单个kinect的人体重建,在Kinect SDK 1.8中,Kinect Fusion的效果已经很不错了.其缺点显而易见,一是扫描时间长,重建对象也需要长时间保持静态:二是需要人体或者kinect转动以实现全方位扫描,操作起来繁琐.而运用三个kinect来进行人体重建,只需要将三个kinect按照一定方位(比如两两相距120°角度)固定位置,人体即使不动也能实现对人体的全身扫描,相比之下时间花销短. 基于三个kinect的人体重建,首先要对三个kinect相机进行标定,得到相机内外参数.

一.对比介绍: 1. OpenCV:开源跨平台,OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持. 2. OpenNI:OpenNI组织创建于2010年11月.主要成员之一是PrimeSense公司(以色列一家公司,被苹果收购(2013年11月25),Kinect1核心芯片,华    硕Xtion).其他成员还有开发ROS的机器人公司Willow Garage,以及游戏公司Side-Kick.(因此OpenNI完全支持华硕,而不完全支持kinect2) 3. P

"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

后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式.这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图格式. 总结:OpenNI已经有了一个专门的语句对标定进行了封装,我们不需要再费力去使用自己的代码了. 原文链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/27/2706417.html 系列文章,作者相当给力! 不过有一个更为强大的文章:

前言: PCL使用点云作为数据格式,Kinect可以直接作为三维图像的数据源产生三维数据,其中的桥梁是OpenNI和PrimeSense.为了方便地使用Kinect的数据,还是把OpenNI获取的基础数据格式转换为点云格式.并且PCD格式的数据操作起来更为直观. 切记:理论自己慢慢看,代码是最重要的,且测试可行且正确 (1):Microsoft Kinect SDK 和 PrimeSense OpenNI 的区别 原文链接:http://blog.csdn.net/wdxzkp/article/

Kinect for Windows SDK 骨骼追踪 —— 对在Kinect视野范围内移动的一个或两个人进行骨骼追踪,可追踪到人体的20个节点 深度摄像头 —— 通过深度传感器获取到视野内的环境三维位置信息 (深度图像 —— 每个像素为距离Kinect传感器的距离) —— 利用Kinect红外发射器发出的红外线对空间进行编码,无论环境光线如何都不会影响测量结果 音频处理 —— 与 Microsoft Speech 语音识别API集成 Kinect 彩色和红外图像数据的处理 彩色图像质量 ——

Kinect for Xbox: 360 不支持“近景模式” 三只眼睛 —— 红外投影机,RGB摄像头,红外深度投影头  —— 色彩影像中的每个像素分别与深度影像中的一个像素对应 四只耳朵 —— L形布局的麦克风阵列 —— 过滤背景噪声,定位声源 —— 根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向 Moving Touch 传动马达电动机 —— 用于仰角控制 PS 1080 Soc 芯片 —— 深度图像获取能力 Xbox 360 (有效视距  1.2 ~~ 3.5)  最近距离 —— 2.26米

OpenNI(开放自然交互)是一个多语言,跨平台的框架,它定义了编写应用程序,并利用其自然交互的API.OpenNI API由一组可用来编写通用自然交互应用的接口组成.OpenNI的主要目的是要形成一个标准的API,来搭建视觉和音频传感器与视觉和音频感知中间件通信的桥梁. OpenNI(开放式的自然交互)是一个由业界领导的非营利组织.该组织专注于提高和改善自然交互设备,应用软件的互操作能力.通过使用这些硬件和中间件(软件)来很方便的访问和使用一些设备. 该组织创建于2010年11月,网站于12月

众所周知,线上商家可以通过淘宝平台的大量前端“埋点”轻松获取商品的加购率.收藏率.转化率.成交额等大量基础信息,甚至商家能够在更精细的层面,获取商品关键字变化或者上新/爆款带来的流量变化数据,更甚者商家能够获取竞品的流量结构,从而不断调整自己的商品结构以及经营策略.那么如何让实体商家拥有淘宝一样的数据化运营能力呢?下面,我们主要以大型综合体为例,来看看为了实现我们伟大的使命——让商业更智能, 我们如何应用视觉智能引擎以及数据决策引擎来打造商业“智能沙盘”系统,从而帮助线下的商家在“智能沙盘”上通

一.简介 我们要做的是怎样一款游戏? 在前不久成都TGC2016展会上,我们开发了一款<火影忍者手游>的体感游戏,主要模拟手游章节<九尾袭来 >,用户化身四代,与九尾进行对决,吸引了大量玩家参与. 表面上看,这款游戏与其它体感体验无异,实际上,它一直运行于浏览器Chrome下,也就是说,我们只需要掌握前端相应技术,就可以开发基于Kinect的网页体感游戏.   二.实现原理 实现思路是什么? 使用H5开发基于Kinect的体感游戏,其实工作原理很简单,由Kinect采集到玩家及环境

整理了一下去年为止到现在写的和翻译的Kinect的相关文章,方便大家查看.另外,最近京东上微软在搞活动, 微软 Kinect for Windows 京东十周年专供礼包 ,如果您想从事Kinect开发,没有设备的话,有兴趣可以上去看看. 如果您在开发中遇到问题,可以到微软MSDN K4W板块提问,那儿有专门的工程师回答您的问题,另外我新建了一个QQ群 254015296 ,如果您有兴趣也可以加一下一起讨论共同学习.以下所有和Kinect开发相关的文章,希望对您有所帮助. 1. [译]Kinect