有没有办法流式传输(最好用 JS,但任何语言都可以)来自 Leap Motion 的实际红外摄像机视频馈送?在 0:52 看到的演示似乎表明该设备可以提供更多的数据,而不仅仅是点的骨架,我希望能够在我的一个项目中显示实际的“Leap-View”数据,这我会假设本质上是一个灰度图像。
谢谢!
有没有办法流式传输(最好用 JS,但任何语言都可以)来自 Leap Motion 的实际红外摄像机视频馈送?在 0:52 看到的演示似乎表明该设备可以提供更多的数据,而不仅仅是点的骨架,我希望能够在我的一个项目中显示实际的“Leap-View”数据,这我会假设本质上是一个灰度图像。
谢谢!
我是 Leap Motion 社区团队的 Edwin。不幸的是,我们早期视频中的“点云”是我们一些调试工具的可视化。因为它们在时间或空间上不一致,所以它们不能用作交互方法。目前没有点云。它可能是我们可以从我们拥有的 3D 信息中重建的东西,但可能不会是我们在短期内添加的功能。
我想你想要的是这个:https ://github.com/meyburgh/forirony/blob/master/misc/leap.cpp
这是一个非常简单的演示,它显示了跳跃运动的每个相机的灰度红外视频。
视频看起来有点奇怪,所以如果你想让它看起来“正常”,你需要纠正它——Leap 提供了 image.rectify(),但这发生在 cpu 上,所以为了性能最好使用着色器而不是image.rectify() 函数。
要获得“点云”,如果您对此感兴趣,您可以进行每像素视差映射(opencv 在 cpu/gpu 上具有),或者您可以查看 NVIDIA 的 CUDA 工具包,其中包含视差图演示样品。链接到 opencv 的立体对应(又名视差映射):http ://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/cudastereo/doc/stereo.html
我可以理解,通过视差映射的点云质量会非常粗糙和嘈杂,因此对于 Edwin 在他的帖子中所说的“交互”没有用,但是如果您有兴趣研究统计技术以理解隐藏在噪音中的信息,或者出于“艺术”原因想要点云,那么这就是我要说的方法。