我正在使用 kinect 做计算机视觉软件。我有我的程序设置，以便它过滤掉超出一定距离的所有东西，一旦有东西进入足够近的地方，大到足以成为一只手，我的程序就会假设它是。
但是，我想扩展此功能。目前，如果手离开深度过滤区域，软件将不再跟踪它的位置。认出手后，无论深度如何，如何跟随手？
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我没有使用过 Kinect 控制器，但是一旦我使用激光扫描仪返回范围，但仅限于水平面。但我们使用的技术也可以应用于 Kinect。
当我们找到想要识别的对象时，我们计算了对象的中心点[X,Y]（将[X,Y,Z]用于 Kinect）。对于下一个“帧”，我们从 寻找给定半径内的所有点r，[X,Y]对于我们找到的那些点，我们计算了一个新中心[X,Y]，我们将其用于下一个“帧”，依此类推。
我们使用最大可能的对象速度和帧速率来计算r确保对象不会从两个测量帧之间的跟踪中逃脱的最小可能。
于 2011-02-18T20:45:14.760 回答
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您可以查看平均偏移跟踪： http: //www.comp.nus.edu.sg/~cs4243/lecture/meanshift.pdf
然后，即使 blob 变小或变大（更远或更近），也可以跟踪它。
于 2011-02-20T22:29:22.100 回答
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我没有使用过 Kinect 控制器，但您可以尝试在以下位置实现的快速模板匹配算法： https ://github.com/dajuric/accord-net-extensions
只需使用您的深度图像而不是标准灰度图像。样品包括在内。
PS 这个库还提供了其他的跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、JPDAF、Camshift、Mean-shift（包括样本）。
于 2014-08-18T14:07:29.607 回答