Azure Kinect DK

博客介绍了人体跟踪相关内容,包括常用术语如NFOV、WFOV等,人体跟踪功能可提供图像分段、骨干及唯一标识等。还阐述了硬件规格,涵盖工作环境、深度相机和彩色相机工作模式、相机视场角等,最后提及人体关节跟踪,可同时跟踪多人关节及关节坐标系。

1. 简介

1.1 常用术语

  • NFOV (Narrow field-of-view depth mode)
  • WFOV (Wide field-of-view depth mode)
  • FOV (Field-of-view)
  • FPS (Frames-per-second)
  • IMU (Inertial Measurement Unit)\
  • FoI (Field of Interest)

1.2 人体跟踪功能

  • 提供人体图像分段
  • 包含 FOV 中每个不完整或完整人体的在解剖学上正确的骨干
  • 提供每个人体的唯一标识
  • 可跟踪人体在不同时间的位置

2. 硬件规格

2.1 工作环境

  • 温度:10-25℃
  • 湿度:8-90% (non-condensing) Relative Humidity

2.2 深度相机工作模式

  • Microsoft设计的1-Megapixel Time-of-Flight (ToF)
  • 全局快门(Global shutter):可改善日光下的性能
  • 多相位深度计算方法:即使在存在芯片,激光器和电源变化的情况下,也可以实现稳定的精度。
  • 1Mpixel 65nm BSI 320MHz Demodulated TOF Image Sensor with 3.5μm Global Shutter Pixels and Analog Binning
  • 工作模式
### Azure Kinect DK 深度摄像头及相关资源 #### 设备概述 Azure Kinect DK 是一款集成多种传感器的强大开发工具包,其中包括深度相机、红外摄像头以及麦克风阵列等组件[^2]。此设备专为构建具有环境感知能力的应用程序而设计,适用于诸如机器人导航、工业自动化检测等领域。 #### 深度摄像机特性 内置的深度传感模块能够提供高精度的距离测量数据,支持RGB-D视频流输出。通过配套软件开发包(SDK),开发者可以获得经过优化处理后的彩色图像与对应的三维空间坐标信息配准结果。 #### 官方文档获取途径 为了帮助用户更好地理解和利用这套硬件设施,微软官方提供了详尽的技术手册和API指南。访问[Azure Kinect Documentation](https://learn.microsoft.com/azure/Kinect-dk/)页面即可下载PDF版本的手册文件,并查阅在线教程资料。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的Python脚本来读取来自Kinect设备的数据并将其可视化: ```python import pykinect_azure as pk # 初始化传感器连接 device = pk.initialize_library() kf = device.start_device() while True: capture = kf.update() # 获取最新帧 depth_image = capture.get_depth_image_object().to_numpy()[..., np.newaxis] cv2.imshow('Depth', depth_image.astype(np.uint8)) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码片段展示了如何使用`pykinect_azure`库来捕获实时深度影像,并借助OpenCV库进行简单显示操作[^4]。
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