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’）~3810mm(12.5’)范围内的值。在进行其他深度图像处理之前，应该使用阈值方法过滤深度数据至1220mm-3810mm这一范围内。 使用统计方法来处理深度影像数据是一个很常用的方法。阈值可以基于深度数据的平均值或者中值来确定。统计方法可以帮助确定某一点是否是噪声、阴影或者是其他比较有意义的物体，比如说用户的手的一部分。有时候如果不考虑像素的 …
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. Kinect传感器 和许多输入设备不一样，Kinect能够产生三维数据，它有红外发射器和摄像头。和其他Kinect SDK如OpenNI或者libfreenect等SDK不同，微软的Kinect SDK没有提供获取原始红外数据流的方法，相反，Kinect SDK从红外摄像头获取的红外数据后，对其进行计算处理，然后产生景深影像数据。景深影像数据从 …
上篇文章介绍了Kinect开发的环境配置，这篇文章和下一篇文章将介绍Kinect开发的基本知识，为深入研究Kinect for Windows SDK做好基础。 每一个Kinect应用都有一些基本元素。应用程序必须探测和发现链接到设备上的Kinect传感器。在使用这些传感器之前，必须进行初始化，一旦初始化成功后，就能产生数据，我们的程序就能处理这些数据。最后当应用程序关闭是，必须合理的释放这些传感器。 本文第一部分将会介绍如何探测初始化几释放传感器，这是非常基础的话题，但是对于基于Kinect开发的应用程序非常重要。一旦初始化好了之后，Kinect的各种传感器就能够产生数据。我们的程序可以读取这些数据流。Kinect产生的数据流类类似于System.IO命名空间下面的IO数据流。 第二部分将详细介绍数据流的基础，并演示如何从Kinect中使用 …