OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开放的中间件框架，用于构建自然交互应用。它允许开发者使用多种类型的传感器和摄像头来实现3D图像捕捉和手势识别等功能。OpenNI通过定义一套统一的应用程序接口（API）来促进不同的传感器设备之间的互操作性。这种框架对于开发者而言极具吸引力，因为它简化了自然用户界面的开发流程，使得开发者不必直接处理底层硬件的复杂性。 OpenNI的主要目标是创建一个标准化的平台，以便各种类型的计算机视觉和传感器技术能够协同工作。OpenNI支持多种3D深度相机和传感器，比如PrimeSense公司的技术（曾被微软 Kinect 一代所采用）和其他兼容的硬件。通过OpenNI提供的工具包，开发者可以访问深度数据、视频流、跟踪人体骨架等高级功能。 OpenNI-Linux-Arm64-2.3.0.66是OpenNI框架的一个特定版本，专为Linux操作系统下的ARM64架构设计。版本号2.3.0.66代表了这个软件包的特定更新。这个版本号表明了它所包含的更改和改进，例如可能包括bug修复、性能提升或者对新传感器的支持。对于开发人员而言，选择正确的OpenNI版本对于确保应用在特定硬件上运行的兼容性和稳定性至关重要。 Linux操作系统，尤其是基于ARM64架构的版本，广泛应用于嵌入式系统、物联网设备、移动和便携式设备。ARM64架构因其高效的能量消耗和出色的性能受到开发者的青睐，适合用在需要长时间运行但能耗低的设备上。因此，OpenNI-Linux-Arm64-2.3.0.66版本的发布对于需要实现自然交互功能的嵌入式系统开发者来说是一个重要里程碑。 由于OpenNI是开源的，这意味着它是由社区驱动的，并且会不断进化。社区开发者会持续提供新的功能和改进，同时修复发现的问题。这样的发展模式有助于保持OpenNI的前沿地位，并确保它能够适应不断变化的技术环境和用户需求。 此外，OpenNI的跨平台特性意味着开发人员可以构建一次应用程序，然后在支持的任何设备上运行，这大大降低了开发和测试的工作量。支持ARM64架构的版本意味着开发者可以将他们的应用程序部署到广泛的设备上，包括Raspberry Pi这样的单板计算机。 OpenNI-Linux-Arm64-2.3.0.66版本是为在Linux系统上运行于ARM64架构的硬件设计的OpenNI框架的更新版。它提供了跨平台和硬件的自然交互能力，是物联网、嵌入式系统以及各种需要深度感测功能应用的重要开发工具。开发者可以利用这个框架来构建创新的应用程序，这些应用程序能够识别和响应用户的动作和手势，为用户带来更丰富、更直观的交互体验。

在计算机视觉领域，OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源框架，用于与传感器设备交互，如Kinect，以获取和处理深度图像和彩色图像。OpenNI提供了API，使得开发者能够轻松地读取和显示这些图像数据。另一方面，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的图像处理库，它支持多种图像分析和计算机视觉任务。在这个项目中，OpenCV被用来调用OpenPose模型，这是一个实时的人体姿态估计算法，可以识别出图像中人体的关键关节位置。 我们需要了解OpenNI的工作原理。OpenNI通过与硬件设备通信，能够获取到原始的深度图像和彩色图像数据。深度图像是由红外传感器生成的，表示每个像素点在空间中的距离，而彩色图像是RGB摄像头捕获的，用于提供色彩信息。OpenNI提供了接口，使得开发者可以通过编写代码来读取这些图像，并进行进一步的处理，例如显示在屏幕上。 接下来，OpenCV被用于处理OpenNI获取的彩色图像。OpenCV拥有丰富的图像处理函数，可以进行图像预处理，如灰度化、直方图均衡化等，为OpenPose的输入做好准备。OpenPose模型是基于深度学习的，它可以处理多个关键点检测任务，包括人体姿态估计。这个模型能够识别出图像中人物的各个关节，如肩、肘、腕、髋、膝和踝等，并以2D坐标的形式输出。 在调用OpenPose模型时，我们需要先将其集成到OpenCV项目中。这通常涉及到将模型的权重和配置文件加载到内存，然后创建一个推理引擎来运行模型。OpenCV的dnn模块可以方便地实现这一点。一旦模型准备就绪，我们就可以通过OpenCV的`imread`函数读取OpenNI的彩色图像，然后传递给OpenPose进行姿态估计。OpenPose会返回每个关键点的位置，这些信息可以用来绘制关节连线，从而可视化人体姿态。 为了实现这一功能，你需要编写一段代码，大致分为以下几个步骤： 1. 初始化OpenNI，连接到设备，设置数据流（深度和彩色）。 2. 在OpenNI数据流回调函数中，获取深度图像和彩色图像数据。 3. 使用OpenCV的函数显示深度图像和彩色图像。 4. 对彩色图像进行预处理，如调整尺寸以匹配OpenPose模型的输入要求。 5. 使用OpenCV的dnn模块加载OpenPose模型，运行模型并获取关键点坐标。 6. 在原始彩色图像上绘制关键点和关节连线，然后显示结果。 通过这个项目，你可以深入理解OpenNI、OpenCV以及OpenPose在实际应用中的工作流程，同时也能掌握人体姿态估计的实现方法。这不仅有助于提升你的编程技能，还有助于你对计算机视觉领域的深入理解。

找了很久的资源，openni1,nite1,sensorkinect,sensorwin32打包下载，up主亲试可用。注意64位最好也下32位防止报错。文件太大分为3份，请一定用好压打开，用好压打开，用好压打开。用processing1，java7可用，其余版本会有问题。。。比起我来可以少走很多弯路。。。

利用 OpenCV 调整了 Kinect 的深度摄像头视角，使得深度图像和彩色图像可以很好地重合，并用 OpenGL 绘制出环境的三维点云，可通过鼠标左右键的拖曳来调整观察角度和观察距离。 平台：OpenCV SVN 版 + VS2008 OpenNI版本：1.0.0.23 程序说明：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2011/03/26/6279762.aspx

详细讲述了如何用OpenNI读取多个Kinect数据，并且可以测试一台PC最多可以连接多少个Kinect

pcl常用于点云处理、三维重建及机器人、SLAM场景 这个包已将一些必要的步骤的结果直接归拢到一起，直接在VS上配置属性就可以，无需再去下载子包，比较适合小白或者想节省时间、提高效率的人用 配置流程可自行百度，我已将.lib动态库的名字提取到txt,方便大家配置使用 一起加油！

OpenNI_2.3.0.43.zip

openNI primesense驱动，用于windows系统32位的安装，负责primesense的驱动

Openni Android sdk

奥比中光摄像头驱动所需的OPENNI，可以很好的为奥比中光摄像头提供驱动。驱动之后既可以使用ros的例子开始做自己的算法了。