Kinect - Getting Started

最新推荐文章于 2019-03-18 14:58:03 发布

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此博客是一篇Kinect编程的入门文章，为读者提供了Kinect编程的相关入门知识，有助于对Kinect编程感兴趣的人开启学习之旅。

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飞行机器人专栏（十五）-- Kinect DK 多机联合标定

Techblog of HaoWANG

04-26

2136

飞行机器人专栏（十四）-- Kinect DK 人体骨骼点运动提取方法_kinect怎么捕捉骨骼-优快云博客Azure Kinect DK 是一款开发人员工具包，配有先进的 AI 传感器，提供复杂的计算机视觉和语音模型。Kinect 将深度传感器、空间麦克风阵列与视频摄像头和方向传感器整合成一体式的小型设备，提供多种模式、选项和软件开发工具包 (SDK)。用于访问低级别传感器和设备的传感器 SDK。用于跟踪 3D 人体的人体跟踪 SDK。

kinect二次开发_Kinect for Windows SDK开发初体验（二）操作Camera

weixin_39922868的博客

12-20

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作者：马宁Kinect SDK出来之后，不到24小时，很多Geek们已经将自己的示例发布到网上去了。可见，好东西肯定会被大家认可的，不好的东西投入再多的宣传也没用。这一篇我们就要正式进入Kinect的编程世界了，介绍我们如何从Camera获取图像信息。先来介绍一下Kinect的整体结构，省得大家在后边的介绍中被某些名词弄晕。 Kinect一共有三个Camera，其中中间的一个是RGB Camer...

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Getting Started with Kinect and Processing

Tan

09-23

1647

http://code.google.com/p/simple-openni/wiki/Installation http://www.shiffman.net/p5/kinect/ Processing Download Processing for your platform and install it Windows Installstion In

移动端实时三维重建KinectFusion-ios(1)——项目介绍

sjy234sjy234的博客

03-18

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博主的源码地址：https://github.com/sjy234sjy234/KinectFusion-ios 原论文："KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking." KinectFusion算法是三维视觉里面一个经典的基于深度相机的入门级实时静态场景重建算法，算法的流程简单...

1. A "Getting Started" Guide for ROS and TurtleBot

guo50102的博客

01-25

426

About what ? test hardware and ROS / set up network / creat a map (analysis the scripts that can control the turtleBot go forward, avoid obstacles and go to a specific location on your map ) T

ubuntu14.04下安装kinect1的驱动libfreenect

jchsns007的博客

10-17

1065

最近在ubuntu 14.04下使用kinect1，随手写下驱动libfreenect的手动安装过程，与大家分享. 按顺序输入以下指令(1)sudo apt-get install git-core cmake libglut3-dev pkg-config build-essential libxmu-dev libxi-dev libusb-1.0-0-dev 安装一些依赖如果您的ubu

MSDN--Kinect for Windows SDK

Tan

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Below I've plucked out some additional MSDN resources that might help you, with the final one being something new in 1.8. As you know, one of the new cool things available in the latest SDK is the HTM

Kinect Fusion

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12-29

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Kinect Fusion https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dn188670.aspx Kinect for Windows 1.7, 1.8 2代的fusion What is Kinect Fusion? KinectFusion provides 3D object scan

Kinect 开发 —— Kinect studio

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This tool can record all the data coming into an application from a Kinect unit. You can then view, review and store the data. Kinect Studio lets you inject the captured data streams back into a Kinec...

wpf代码与kinect

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`GettingStarted`可能是一个教程或者起点项目，指导开发者如何开始使用Kinect与WPF的结合。它可能包含基本的设置步骤、代码示例以及如何处理Kinect数据的说明。最后，`KinectChooserExTest`可能是单元测试或集成...

解读Kinect For Windows SDK 2.0开发手册

3. **Getting Started**：提供了 Kinect for Windows SDK 2.0 的入门指南，帮助开发者快速上手开发。 4. **API Reference**：提供了 Kinect for Windows SDK 2.0 的 API 参考，帮助开发者了解 Kinect 的 API 和使用...

基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料

12-07

本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）

12-07

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

12-07

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。

云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx

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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）

12-07

基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）

12-07

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。

FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip

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