Kincet相关介绍

1、实用标准文案Kincet相关介绍景深数据1 *m5如图,红外摄像机的视场是金字塔形状的. 离摄像机远的物体比近的 物体拥有更大的视场横截面积.这意味着影像的高度和宽度,比方640X480 和摄像机视场的物理位置并不一一对应.但是每个像素的深度值是和视场中物体离摄像机的距离是对应的.深度帧数据中,每个像素占16位,这样BytesPerPixel属性,即每一个像素占2个字节.每一个像素的深度值 只占用了 16个位中的13个位.如下列图：0000 1010 1101 011115211187430II_ID叩th BitsPlayer Index获取每一个像素的距离很容易, 但是要直接使用还需要做一

2、些位操作.如上图所示,深度值存储在第 3至15位中,要获取能够直接使用的深度数 据需要向右移位,将游戏者索引 (Player Index) 位移除.骨骼追踪骨骼数据来自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“拉模式两种方式.在本例中我们采用基于事件的方式,由于这种方式简单,代码量少,并且是一种很普通根本 的方法.KinectSensor 对象有一个名为SkeletonFrameReady 事件.当精彩文档实用标准文案SkeletonStream 中有新的骨骼数据产生时就会触发该事件.通过AllFramesReady事件也可以获取骨骼数据.在

3、下一节中,我们将会详细 讨论骨骼追踪对象模型,现在我们只展示如何从SkeletonStream流中获取骨骼数据.SkeletonStream产生的每一帧数据都是一个骨骼对象集合. 每一个骨骼对象包含有描述骨骼位置以及骨骼关节的数据.每一个关节有一个唯一标示符如头 head、肩shoulder、肘dlbow等信息和3D向量 数据.手势识别应该用不到 什么是景深图：将目标离传感器的距离通过图片的形式表现出来 xyz xy表示在图片上的坐标,z表示该点的深度.什么是骨骼图：将人物的关节点抽象出来,用线连接起来的骨架图片采集数据的方式：基于事件的模式和轮询的模式目前为止我们都是使用KinectSens

4、or对象的事件来获取数据的.事件在WP冲应用很广泛,在数据或者状态发生变化时,事件机制能够通知应用程序.对于大多数基于Kinect开发的应用程序来说基于事件的数据获取方式已经足够；但它不是唯一的能从数据流中获取数据的模式.应用程序能够手动的从 Kinect数据流中获取到新的帧数据.“拉数据的方式就是应用程序会在某一时间询问数据源是否有新数精彩文档实用标准文案据,如果有,就加载.每一个Kinect数据流都有一个称之为 OpenNextFrame 的方法.当调用OpenNextFrame的方式时,应用程序可以给定一个超时的 值,这个值就是应用程序愿意等待新数据返回的最长时间,以毫秒记.方 法试图在

5、超时之前获取到新的数据帧.如果超时,方法将会返回一个 null值.当使用事件模型时, 应用程序注册数据流的frame-ready事件,为其 指定方法.每当事件触发时,注册方法将会调用事件的属性来获取数据帧. 例如,在使用彩色数据流时,方法调用ColorlmageFrameReadyEventArgs对象的 OpenColorImageFrame方法来获取 ColorImageFrame对象.程序应 该测试获取的 ColorImageFrame对象是否为空,由于有可能在某些情况 下,虽然事件触发了,但是没有产生数据帧.除此之外,事件模型不需要 其他的检查和异常处理.相比而言,OpenNextFr

6、ame方法在KinectSensor 没有运行、Stream没有初始化或者在使用事件获取帧数据的时候都有可 能会产生InvalidOperationException异常.应用程序可以自由选择何种数据获取模式,比方使用事件方式获取ColorImageStream产生的数据,同时采用"拉的方式从SkeletonStream 流获取数据.但是不能对同一数据流使用这两种模式.AllFrameReady事件包括了所有的数据流一意味 着如果应用程序注册了AllFrameReady事件.任何试图以拉的方式获取流中的数据都会产生 InvalidOperationException 异常.在展示如何以拉的模式从数据流中获取数据之前,理解使用模式获取数据的场景很有必要.使用“拉数据的方式获取数据的最主要原因是性 能,只在需要的时候采取获取数据.他的缺点是,实现起来比事件模式复 杂.除了性能,应用程序的类型有时候也必须选择“拉数据的这种模式.SDK也能用于XNA他不同与WPF它不是事件驱动的.当需要使用XNA开发游戏时,必须使用拉模式来获取数据.使用SDK也能创立没有用户界 面的限制台应用程序.设想开发一个使用Kinect作为眼睛的机器人应用程序,他通过源源不断的主动从数据流中读取数据然后输入到机器人中进 行处理,在这个时候,拉模型是比拟好的获