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Microsoft KINECT : Programmierung des Sensorsystems.
Hauptbeschreibung Microsofts Kinect-Sensor erlaubt faszinierende und nie dagewesene Möglichkeiten zur Interaktion zwischen Mensch und Maschine, z. B. durch Mimik und Gestik. Richtig eingesetzt, erweitert diese Technologie Ihre Produkte um spannende neue Einsatzszenarien. Dieses Buch bietet eine Ein...
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Alemán |
| Publicado: |
Heidelberg :
Dpunkt.verlag,
2013.
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
Tabla de Contenidos:
- Vorwort; An wen richtet sich dieses Buch?; Aufbau und Lesehinweise; Beispielcode; Über den Autor; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; 1 Kinect
- was ist das?; 1.1 Entfernungen messen; 1.2 Doing it the Microsoft Way; 1.3 Reverse Engineering zugunsten von Unix; 1.4 Innereien; 1.5 Fazit; 2 Erste Schritte; 2.1 Der Kinect-Zoo; 2.1.1 Kinect-Bundles; 2.1.2 Kinect für Xbox 360; 2.1.3 Kinect für Windows; 2.2 Das offizielle SDK; 2.2.1 Windows 7 und Co.; 2.3 Kinect unter Linux; 2.4 Fazit; 3 Farbdaten; 3.1 Der Farbdatenstrom; 3.2 Kinect mit Windows Forms; 3.3 Kinect mit WPF; 3.4 Höhere Auflösung.
- 3.5 Kinect mit freenect3.5.1 Die Projektstruktur; 3.5.2 Die Klasse QFreenect; 3.5.3 Konfiguration des Farbdatenstroms; 3.5.4 Das GUI-Design; 3.5.5 Den Farbdatenstrom mit dem GUI-Formular verbinden; 3.6 Fazit; 4 Beispielprojekt I: Webcam; 4.1 Bitmaps
- was ist das?; 4.2 Kontrastverstärkung mit Kurven; 4.2.1 Vorüberlegungen zur Kontrastverstärkung; 4.2.2 Kontrastverstärkung, real; 4.2.3 Die magischen 5 %; 4.3 Schärfe steigern; 4.3.1 Transformationsmatrix anwenden; 4.3.2 Eile mit Weile!; 4.3.3 Arbeit im Hintergrund; 4.3.4 Parallelisierung, zum Zweiten; 4.4 Und jetzt alle zusammen; 4.5 Fazit.
- 5 Tiefendaten5.1 Der Tiefendatenstrom; 5.2 Reichweite; 5.3 Tiefendaten für WPF; 5.4 Schönere Auswahl; 5.5 Daten auswerten; 5.6 Verbesserte Korrelation; 5.7 Korrelation mit Version 1.6; 5.8 Erhöhte Tiefenreichweite; 5.9 Tiefendaten mit freenect; 5.10 Schatten und Genauigkeit; 5.10.1 Schatten; 5.10.2 Ungenaue Messung; 5.10.3 Korrelationsfehler; 5.10.4 Rauschen; 5.11 Fazit; 6 Beispielprojekt II: Tiefenhistogramm mit Rauschunterdrückung; 6.1 Rauschunterdrückung durch Durchschnittsbildung; 6.2 Gleitender Durchschnitt in der Praxis; 6.3 Das Histogramm; 6.4 Fazit; 7 Skelettverfolgung.
- 7.1 Die Skeletterkennung und -verfolgung7.2 Skelett, 2D; 7.3 Wer ist wo?; 7.4 Skelett, sitzend; 7.5 Einschränkungen der Funktionalität; 7.6 Ein praktisches Beispiel; 7.7 Skelett aus der Nähe; 7.8 Fazit; 8 Gesichtsverfolgung; 8.1 Gesichtserkennung vs. Gesichtsverfolgung; 8.2 Strukturelles; 8.3 Erste Schritte; 8.4 Kopfbewegungen; 8.5 Emotionen erfassen; 8.6 Gesichtskoordinaten; 8.7 Mehrere Gesichter erfassen; 8.8 Fazit; 9 Spracherkennung; 9.1 Wo bist du?; 9.2 Spracherkennungs-Engines; 9.3 Grammatikbasierte Erkennung; 9.4 Grammatik aus Code; 9.5 Achtung, Skelettdaten!; 9.6 Winkel limitieren.
- 9.7 Fazit10 Weitere Sensoren, Hardwarefunktionen und hilfreiche Tools; 10.1 Infrarotsensor; 10.2 Anpassung des Blickwinkels; 10.3 Accelerometer; 10.4 Kinect in Konserve; 10.5 Beispielprogramme; 10.6 Runtime für Endanwender; 10.7 Human Interface Guidelines; 10.8 Fazit; 11 OpenNI; 11.1 OpenNI auf einen Blick; 11.2 Plattformen für OpenNI; 11.3 Installation; 11.4 OpenNI in Qt; 11.5 Fazit; 12 Kinect, der Zweite; 12.1 Kinect 2; 12.2 Kinect Interactions; 12.2.1 Bewegung nach Zahlen; 12.2.2 Wrapper für Interaktion; 12.2.3 Steuerelemente nach Maß; 12.2.4 Interaktion von Hand; 12.3 Kinect Fusion.