本文是作者学习Kinect的初步记录，主要探讨了Kinect的三大数据——深度数据（用于骨骼追踪）、彩色视频（人脸识别）和原始音频（语音识别）。通过对深度数据的分析，解释了Kinect如何识别人体并进行骨骼追踪，同时澄清了Kinect并非依赖人体体温红外识别的误解。此外，简要提及了彩色视频和音频数据在人脸识别和语音识别中的应用。
最近因为微软创新杯想做个kinect的游戏，所以开始从头研究kinect。上网呀，借书呀，找了一些资料。
接下来会记录下kinect的学习进展，供和我有同样兴趣的一个参考吧。过程中如果有什么不当的地方，欢迎评论指正。
因为学习kinect是为了开发相关应用，所以原理部分不会涉及太深，个人认为只要能理解kinect运作的一些基础东西就够了
首先kinect传感器设备为机器运作提供三种数据，分别是：深度数据、彩色视频、音频数据。下面将围绕这三个数据介绍kinect对这三中数据进行的处理细节。
一.深度数据 &nb
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
850
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
