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unity 结合kinect2.0如何做到动作识别。
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本帖最后由 敏江乔 于
09:24 编辑
要实现的功能大致是一个人对着kinect做动作然后屏幕上是一个模型人和人做着同样的动作。kinect2.0怎么识别骨骼旋转？
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本帖最后由 敏江乔 于
16:31 编辑
[size=13.3333px]这是Kinect V2 for Windows SDK案例，可以看看.有各种教程
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售价: 5 蛮牛币 &[]
kinectv2的例子
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额~~ 又是一个自己懒想等现成的问题。。。。 2.0的sdk里 最基本的 不就是Bones Vertex吗。。骨骼点都有了 在Unity里 指定一下骨骼点不就好了，算骨骼点坐标的脚本 一搜有都是，要不自己算也成 kinect的骨骼点位置倒还好算，旋转比较恶心一点而 是用四元素算的。
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本帖最后由 敏江乔 于
09:24 编辑
额~~ 又是一个自己懒想等现成的问题。。。。 2.0的sdk里 最基本的 不就是Bones Vertex吗。。骨骼点都有了&&...
虽然还是不懂，感谢一下你的回复
[]: 敏江乔 在论坛发帖时没有注意，被小偷偷去了 1
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本帖最后由 敏江乔 于
13:45 编辑
难者不会，会者不难，不是懒，是真心迷糊，不知从哪下手，求帮助
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有大神在提供点思路吗
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额~~ 又是一个自己懒想等现成的问题。。。。 2.0的sdk里 最基本的 不就是Bones Vertex吗。。骨骼点都有了&&...
网上说kinect SDK中有一个BoneOrientation类识别旋转，您知道在哪里吗？没找到
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Facebook相关行业专家现场解析国外游戏市场现状及开发者游戏出海大方向。kinect指尖识别 - CSDN博客
kinect指尖识别
kinect指尖识别
对于普通摄像头下的手指识别，大多是基于模板匹配，神经网络和统计分析甚至于借助颜色指套等进行，但因为环境干扰太多，识别效果不好，而且大多只能识别手整体的运动，而不能识别手指的运动。本文是基于kinect摄像头实现的，由于它支持深度图像，可以排除复杂的背景，而且支持例如openNI和win SDK中的骨骼识别，因此较易获取手掌位置。无法将代码贴出，见谅。算法主要基于opencv实现。识别大体步骤如下：
1.获得深度图像
2.通过nite等算法获取掌心位置
3.通过深度等策略判断获取手掌区域，排除干扰，对该区域进行处理
4.利用图像细化算法结合形态学开闭运算可去除手指，保留手掌
5。通过获取图像运算可获得细化的手指（见上）
6.结合canny和平滑运算，hough变换（PPHT算法），获取手指坐标。
7.经过结果筛选处理可得到最终结果。
因为最后只是对几个线段进行运算，速度很快，所以实时效果很好。
本文已收录于以下专栏：
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在可以透過 OpenNI 讀取到 Kinect 的...
参考台湾Heresy大神的程序:
//build_3d_point_cloud_via_openni/
kinect 2.0开发第一步，研究kinect2.0 API。
本文主要是翻译官方文档，另外加入自己的一点理解和实验
文档网址： /en-us...
读取深度图像
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讲师：吴岸城
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希望大牛指点一下我应该从何学起，谢谢了。
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unity3d能否接收即时画面？
小白，求罩啊
首先我做了，但是光是研究清楚Kinect在unity下的sdk就用了大半年课余时间，很复杂的一些逻辑结构，你可以去买一个Kinect for unity最新的sdk好好研究一下
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本文所属图书&>&
本书由微软资深企业架构师兼Kinect应用开发专家亲自执笔，既系统全面地讲解了Kinect技术的工作原理，又细致深入地讲解了Kinect交互设计、程序开发和企业应用展望。全书不仅包含大量实践指导意义极强的实战案例，...&&
动作识别的基础是骨骼跟踪，广义上识别的内容包含肢体运动、手势以及静态姿势。
美国著名心理学家艾伯特赫拉伯恩曾提出过一个公式：
信息交流的结果=7％的语言+38％的语调语速+55％的表情和动作
人们在人际交往中，多达93％的信息是通过非语言方式传递，其中又以肢体语言为主。比如在美剧《Lie to me》中，卡尔莱特曼博士无需测谎仪，无需确凿证据，即使嫌疑人保持沉默，也从其最终细微的表情变化和身体语言中洞察出端倪。因此，动作识别是&体感操作&的前提，引领着新一代的自然人机交互技术，也是Kinect for Xbox 360游戏的最大卖点，如图3-7所示。
我们可以把动作抽象为骨骼关节点的状态或运动序列。手语是一种较为复杂的手势，它的表达涉及动作的连续性和持续性，不同的组合可以表达丰富的词组或短句。
如何进行动作识别呢？最为朴素的算法是基于动作序列的算法分析。正如词组匹配算法那样，你会考虑准备一个足够长的队列，然后根据预设的算法不断地扫描，中间可以用一些决策树进行有效的删减；或者，你实现一个&有限状态机&，去触发你预先定义的动作事件。
我们这里谈的动作识别包含两个层次的概念：
1）骨骼在某一时间点的状态，是为静态的姿势。比如图3-8所示是Kinect的&通用暂停或退出&姿势，玩家的左手倾斜举起，并与脊柱保持45度。
2）骨骼中的某一关节或是多个关节点在空间的运动序列，是为动态的行为。比如人挥动左手，或是用手在空气中划一个圈，或者双脚离地跳起，如图3-9所示。
显然，动态的行为分析要比静态的姿势识别要复杂得多。这其中的区别，正如语音识别中&命令词识别&和&自然语义理解&一样。
Kinect游戏中的动作表达有大致可分为两类：
&大开大合的肢体运动，比如运动、舞蹈或者武术。
&手的运动，包括手指运动。
人体的各个关节从运动动力学的角度来看，有着不同的自由度。其中手是人体自由度最大的部位，它包含十根手指，除拇指外每根手指又有三个关节。通过手可以完成许多动作，简单的如挥手以引起别人的注意或表示再见，复杂点的如用手来控制镜像的机械手臂。翻译聋哑人的手语无疑是最具挑战的。Kinect手语识别示意图如图3-10所示。
第6章会具体谈Xbox Kinect Hub的一些设计，其理念就是通过简单的手势来浏览信息、翻阅信息、暂停播放、返回主界面或是确定下一步的操作。
目前，Kinect for Window SDK v1.0中并不包含手势识别的部分，整个手在骨骼建模中只有一个点。但这并不意味着当前的Kinect版本不能进行相应的手势识别，你可以从最为原始的深度数据做起。这其中会有很多挑战，比如手指深度图像的精度不够，手指间的交替或是手指与身体的重叠都会产生很多噪声数据等。
微笑、害羞的表情、唇语，属于人脸识别的命题，虽不属于动作的范围，但又有共同之处。相信随着技术和硬件的提升，Kinect除了可以理解人类的行为外，也可以洞察人类的内在情感。
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