Low-Cost-Mocap 项目使用教程

Low-Cost-Mocap 项目使用教程

Low-Cost-Mocap Low cost motion capture system for room scale tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/Low-Cost-Mocap

1. 项目介绍

Low-Cost-Mocap 是一个低成本的运动捕捉系统，专为室内空间跟踪设计。该项目利用开源硬件和软件，构建了一个经济实惠且功能强大的运动捕捉解决方案。通过使用多个摄像头和ESP32设备，系统能够实时捕捉和处理运动数据，适用于无人机、机器人等多种应用场景。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖：

• Python 3.x
• Node.js
• Yarn
• OpenCV (需从源码编译)
• pseyepy 库 (用于摄像头控制)

2.2 安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/jyjblrd/Low-Cost-Mocap.git
   cd Low-Cost-Mocap
   

2. 安装 Python 依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 Node.js 依赖

   cd computer_code
   yarn install
   

4. 启动 Web 服务器

   yarn run dev
   

5. 启动后端服务器

   在另一个终端窗口中运行：

   python3 api/index.py
   

2.3 配置摄像头

根据项目文档，配置您的摄像头参数，并确保所有摄像头能够正常工作。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 无人机室内飞行

Low-Cost-Mocap 系统可以用于无人机的室内自主飞行。通过捕捉无人机的运动轨迹，系统能够实时调整无人机的飞行路径，确保其在室内空间的安全飞行。

3.2 机器人导航

该系统还可用于机器人的室内导航。通过捕捉机器人的运动数据，系统能够帮助机器人避开障碍物，实现精确的室内导航。

3.3 最佳实践

• 摄像头布局：确保摄像头布局合理，覆盖整个工作区域。
• 参数调整：根据实际环境调整摄像头参数，以获得最佳的捕捉效果。
• 系统优化：定期检查系统性能，优化代码以提高捕捉精度。

4. 典型生态项目

4.1 OpenCV

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理和视频分析。Low-Cost-Mocap 项目依赖于 OpenCV 的 SFM (Structure from Motion) 模块，用于处理摄像头捕捉的数据。

4.2 ESP32

ESP32 是一款低成本、低功耗的 Wi-Fi 和蓝牙双模芯片。在 Low-Cost-Mocap 项目中，ESP32 用于接收和发送摄像头数据，实现实时的运动捕捉。

4.3 pseyepy

pseyepy 是一个用于控制 PS3 Eye 摄像头的 Python 库。该项目使用 pseyepy 库来控制摄像头，获取高质量的视频流。

通过以上模块的结合，Low-Cost-Mocap 项目提供了一个完整的低成本运动捕捉解决方案，适用于多种室内应用场景。

Low-Cost-Mocap Low cost motion capture system for room scale tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/Low-Cost-Mocap