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首先来看一下Kinect设备：1. Kinect设备黑色的Kinect设备如下图：基座和感应器之间有一个电动的马达，通过程序能够调整俯仰角度，在上面的感应器中有一个红外投影仪，两个摄像头，四个麦克风和一个风扇。打开外面的盖子可以看到里面的构造：这些感应器用来捕捉RGB和深度数据，面对Kinect，从左往右看。最左边是红外光源，其次是LED指示灯，再次是彩色摄像头，用来收集RGB数据，最右边

1. Kinect传感器基于Kinect开发的应用程序最开始需要用到的对象就是KinectSensor对象，该对象直接表示Kinect硬件设备。KinectSensor对象是我们想要获取数据，包括彩色影像数据，景深数据和骨骼追踪数据的源头。本文将详细介绍ColorImageStream，后面的文章将详细讨论DepthImageStream和SkeletonStream。从KinectSen

Kinect传感器的最主要功能之一就是能够产生三维数据，通过这些数据我们能够创建一些很酷的应用。开发Kinect应用程序之前，最好能够了解Kinect的硬件结构。Kinect红外传感器能够探测人体以及非人体对象例如椅子或者咖啡杯。有很多商业组织和实验室正在研究使用景深数据来探测物体。本文详细介绍了Kinect红外传感器，景深数据格式，景深图像的获取与展示，景深图像的增强处理。1. Ki

1. 性能改进上文的代码中，对于每一个彩色图像帧，都会创建一个新的Bitmap对象。由于Kinect视频摄像头默认采集频率为每秒30幅，所以应用程序每秒会创建30个bitmap对象，产生30次的Bitmap内存创建，对象初始化，填充像素数据等操作。这些对象很快就会变成垃圾等待垃圾回收器进行回收。对数据量小的程序来说可能影响不是很明显，但当数据量很大时，其缺点就会显现出来。改进方法是使用Wr

1. 简单的景深影像处理在上篇文章中，我们讨论了如何获取像素点的深度值以及如何根据深度值产生影像。在之前的例子中，我们过滤掉了阈值之外的点。这就是一种简单的图像处理，叫阈值处理。使用的阈值方法虽然有点粗糙，但是有用。更好的方法是利用机器学习来从每一帧影像数据中计算出阈值。Kinect深度值最大为4096mm，0值通常表示深度值不能确定，一般应该将0值过滤掉。微软建议在开发中使用1220mm（4

Kinect产生的景深数据作用有限，要利用Kinect创建真正意义上交互，有趣和难忘的应用，还需要除了深度数据之外的其他数据。这就是骨骼追踪技术的初衷，骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分，如那部分是手，头部，以及身体。骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点。在上文中，我们讨论了景深图像处理的一些技术。骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂