VREP中直接设置物体姿态的函数有3个: simSetObjectOrientation:通过欧拉角设置姿态 simSetObjectQuaternion:通过四元数设置姿态 simSetObjectMatrix:通过旋转矩阵设置姿态(同时也可以设置位置) 通过设置物体矩阵可以同时改变其位置与姿态,参数matrix是一个包含12个元素的列表: 12 simFloat values (the last row of the 4x4 matrix (0,0,0,1) is not needed).

https://bbs.csdn.net/topics/391080654 在Matlab中调用Kinect教程:https://jingyan.baidu.com/article/af9f5a2d10724343140a45da.html Kinect将彩色图像映射到MATLAB中的深度图像(Kinect mapping color image to depth image in MATLAB):http://www.it1352.com/900484.html Kinect 获取深度图计算距

接OpenCV中Kinect的使用(1),主要讲述OpenCV中关于Kinect接口(类 VideoCapture )的一些使用介绍. 类 VideoCapture 支持Kinect传感器.使用 VideoCapture 里的接口,可以从Kinect获取深度图,RGB图像和其他格式的输出,主要包括: 1)来自深度传感器的数据: OPENNI_DEPTH_MAP - 以毫米为单位的深度值 (CV_16UC1) OPENNI_POINT_CLOUD_MAP - 以米为单位的XYZ点云 (CV_32F

上的安装说明如下: 官网上明确写了如果安装windows kinect还需要安装一个驱动,但是有些ROS的书上并没有这么做,只提到了使用如下两步进行安装即可使用: sudo apt-get install ros-<rosdistro>-openni-camera sudo apt-get install ros-<rosdistro>-openni-launch       我仅使用如上两步安装时候,会发生如下的错误: "No Device Connected, Wai

HoloLens 是什么? HoloLens 是微软发布的可穿戴式增强现实计算设备,它拥有这么几个关键要素: 它是增强现实产品,即 Augmented Reality(AR),AR 技术将计算机生成的图像与真实的世界相叠加.类似的产品有图像投射到视网膜上的 Google Glass,以及叠加在手机摄像头画面上的手机 AR 应用. 它拥有是独立的计算单元,自带 CPU + GPU + HPU,不需要外接计算机.它的 CPU 和 GPU 基于英特尔的 14 纳米工艺的 Cherry Trail 芯片

HoloLens 是什么? HoloLens 是微软发布的可穿戴式增强现实计算设备,它拥有这么几个关键要素: 它是增强现实产品,即 Augmented Reality(AR),AR 技术将计算机生成的图像与真实的世界相叠加.类似的产品有图像投射到视网膜上的 Google Glass,以及叠加在手机摄像头画面上的手机 AR 应用. 它拥有是独立的计算单元,自带 CPU + GPU +HPU,不需要外接计算机.它的 CPU 和 GPU 基于英特尔的 14纳米工艺的 Cherry Trail 芯片,H

最近调试三个个厂家的体感设备,第一个是Intel的RealSense R200(参数规格:分辨率:1080p,深度有效距离:0.51-4,USB3.0),第二个是乐视LeTV Pro Xtion(参数规格:深度有效距离:0.8m 至 3.5m,USB2.0),第三个是Orbbec Astr(参数规格:分辨率720p,深度有效距离:0.5 至 8m,USB2.0/USB3.0)这个s三个都是远距离的体感摄像头.Intel还有另外一款RealSense F200(参数规格:分辨率:1080p,深度有

       这一节的内容就是把深度图转换为彩色图,然后不再使用硬解码,而是继续采用sdk里面封装好的功能来减少测量的误差,以及避免转换为灰度图时,出现绿巨人时候的掉针的bug.       下面直接贴代码吧. private byte[]convertDepthFrameToColorFrame2(short[] depthFrame,DepthImageStream depthSteam) { byte[] depthFrame32 = new byte[depthSteam.FrameWi

//#include "duiqi.hpp" #include "kinect.h" #include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <fstream> using namespace c

~ 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

上一篇里讲到了Kinect可以从环境中区分出人体来.因此可以利用这个功能,来把摄像头前的人合成进照片里,和利用Photoshop不同的是,这样合成进去的人是动态且实时的. 简单的思路 BodyIndex用的是深度数据,只能用来判断画面中的点属不属于人体而不能用来直接显示画面,Color图里的数据只能用来显示而没有其他功能.所以如果深度数据能和彩色数据配合的话,就能利用深度数据来识别出彩色数据中的哪些点属于人体.但是深度帧的分辨率是512 x 424,而彩色帧的分辨率是1920 x 1080,无法

kinect深度视频去噪 kinectmod32.dll http://pan.baidu.com/s/1DsGqX 下载后改名kinect.dll 替换掉Redist\OpenNI2\Drivers\kinect.dll 代码: /* * ===================================================================================== * * Filename: first_auoto_record.cpp * * De

文章转自http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/16106271 Kinect中深度值最大为4096mm (0x0fff) 微软建议在开发中使用1220mm~3810mm范围内的值. USHORT    realDepth = (depthID & 0xfff8) >> 3; //提取距离信息,高13位 USHORT    player =  depthID & 0x07 ;  //提取ID信息,低3位 在对OpenCV进行

用C++来实现手势识别是比较困难的,所以在这个例子,我们只实现了握拳和松手的手势识别,其他没有实现. 先上个效果图: 在这个程序里,我们打开了kinect的RGB流,深度流,骨骼数据流和手势识别流.其中手势识别接口需要骨骼数据流和深度流来进行计算. 代码如下: /******************************************************************* * Copyright(c) 2014-2015 传智播客 * All rights reserve

何为手势识别,就是电脑认识人手的自然动作.自然动作包括摆手,握拳,双手合十等等.如果电脑能认识我们这些手势,将来的人机交互将会变得简单而有趣.这里手势不等同于某些规定的动作,比如按鼠标左键,则不属于手势,这个动作的结果是固定的,而手势有一定的随意性,容易被电脑误会,但是也有一定的规律可循,这些手势在现实生活中也表示一些特定的意义. kinect在v1.7.0的开发包的工具包中,新增了手势识别的功能.手势识别的框架如下: 最底层是KinectInteraction1.7.0_*.dll,提供C++

首先看骨骼追踪例子代码的结构:

之前的文章介绍了深度图的获取,但是深度图只是提供了一些数据,这些数据给上层应用使用还是偏底层一些,我们希望在这个基础上,获取一些信息,比如手挥动,人跑步,或者运动等等,那么这个文章开始我们来讲述kinect 骨骼跟踪的技术.在例子程序里,有一个例子叫做SkeletonBasics-D2D的程序,我们基于这个程序来学习骨骼跟踪. 在说骨骼跟踪之前,我们先看看效果图吧 这个是我的小伙伴在kinect前摆的pos截下来的图,是不是很高深呢.kinect产生的深度数据作用有限,要利用kinect创建真正

Depth在kinect中经常被翻译为深度图,指的是图像到摄像头的距离,这些距离数据能让机器知道物理距离有多远.kinect通过两个红外摄像头来实现这个功能的.在这个例子里,就实现了深度图的提取和现实功能. 下面我们来研究下这个例子的代码,让我们对kinect for windows的开发包有个粗浅的认识. 代码结构:

引自:http://blog.csdn.net/itcastcpp/article/details/20282667 Depth在kinect中经常被翻译为深度图,指的是图像到摄像头的距离,这些距离数据能让机器知道物理距离有多远.kinect通过两个红外摄像头来实现这个功能的.在这个例子里,就实现了深度图的提取和现实功能. 下面我们来研究下这个例子的代码,让我们对kinect for windows的开发包有个粗浅的认识. 代码结构:

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