kinect SDK 与 OpenNI

本文提供了一步一步的指导,教你如何在Windows系统中安装OpenNI和Kinect,包括硬件需求、软件需求、最低开发环境、以及安装步骤。同时,介绍了KinectSDK的安装教程和与OpenNi包的兼容性问题解决方法。

OpenNI与kinect安装(windows下)安装教程:http://www.cnkinect.com/article-299-1.html

openni是利用PrimeSence公司放出的驱动,在PC平台上安装Kinect。

硬件需求:

Kinect一台(价格:1200RMB左右)

连接Kinect和PC的USB转换接口

电脑一台

推荐安装环境:
Windows7  32位系统

VS 2008

软件需求:
Kinect驱动
OpenNI
NITE
 

kinect SDK 安装教程http://www.cnblogs.com/aawolf/archive/2011/06/17/2083249.html

最低开发环境:

Windows 7

.NET Framework 4.0

Visual Studio 2010 (最低Express版本)

对pc硬件要求:

双核,2.66GHz或更快的处理器

Microsoft DirectX9.0c兼容的显卡

至少一个USB2.0接口

至少2GB内存

Kinect传感器设备(包括USB和电源线)

 

两个是相互独立的安装方法,且kinect sdk包与OpenNi包相互排斥,互不兼容。

但可通过 更改驱动程序实现兼容:http://www.cnkinect.com/article-6449-1.html

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/weilin1216/archive/2013/05/17/3083747.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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