为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的Kinect对场景内的信息进行实时检测。通过对Kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息。利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划,并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化,求解关节轨迹。机械臂按照关节角运动时,可完成目标的抓取。通过设计一套实时桌面清理实验系统,验证了该方法的有效性。

用Kinect获取彩色视频的cpp源码.

1.人机交互系统搭建与数据采集。首先通过Kinect体感摄像机采集深度信息和人体骨骼数据，然后利用计算机视觉的相关知识处理信息，从而完成用户和计算机之间的互动。关于深度数据的采集，Kinectv2采用的是飞行时间测距技术，相比v1，精度提高，效果更佳； 2.在骨骼关节点信息的基础上实现了人体摔倒行为检测。Kinectv2可以根据深度图像数据确定人体25个骨骼关节点。我们从骨骼关节点信息中提取脊柱中心点和两骻中心点作为关键点，计算每10帧的中心点下降速度和当前帧两骻中心的高度，当满足阈值条件时，则可判定检测到摔倒行为，进而进行报警提示； 3.在深度图像的基础上实现了实时抠像，并实现了基于肢体动作交互的背景切换和拍照功能。首先根据Kinectv2提供的深度图像、彩色图像、骨骼数据等原始数据流，确定是否出现人体，当检测到人体后，进行彩色图像和深度图像映射，“剥离”人像并与背景融合。同时，根据手势动作，可执行背景切换和拍照保存的操作；

基于Kinect开发的PPT手势控制器，可以鲁棒的完成翻页和退出，代码是用C#写的，平台是VS2013。

基于kinect v2的人体动作识别，配套博客（http://blog.csdn.net/baolinq/article/），基于mfc，可以识别左移右移、上蹦下跳等，也可以自己自定义其他动作，加一些判定代码即可。使用的时候可能需要自己新建一个工程，为了上传文件小一点，我只上传了主要的代码文件~~

此插件用于体感交互开发，包含MS_SDK，有需要的尽管拿走！

kinect标定的程序非常重要，由于光学畸变的影响，使得彩色图和深度图对应的像素点不一致，故用kinect摄像头标定的方法可以校正二者对其，这里提供源代码，供大家分享

Kinect彩色相机与深度相机的标定与配准，何富多，胡燕祝，Kinect能够获取空间中的人体骨骼节点的三维坐标，对于研究人体动作识别具有重大的意义。本文意在通过对Kinect相机的标定获取其相机的

opencv-kinfu：MS Azure Kinect kinfu示例，其中包含为Windows x64编译的dll（为我们节省了为35MB应用程序处理25GB依赖项的所有麻烦）

本代码功能是利用kinect的图像采集功能和骨骼信息对实时视频的手势进行识别，可以识别手掌的伸开和紧握