ओपनकिनेक्ट परिपक्वता

Question

मुझे माइक्रोसॉफ्ट किनेक्ट कंसोल के लिए कुछ होमब्रू कोड लिखने में दिलचस्पी है। मेरे पास कुछ एप्लिकेशन हैं जो मुझे लगता है कि मंच पर अच्छी तरह से अनुवाद करना होगा। मैं OpenKinect drivers and libraries का उपयोग करके इसे शॉट देने के विचार से टकरा रहा हूं। जाहिर है यह बहुत काम होगा, लेकिन मैं सोच रहा हूं कि कितना। क्या किसी को ओपनकिनेक्ट के साथ अनुभव है? क्या आपको डिवाइस से केवल कच्चा वीडियो/ऑडियो डेटा मिलता है, या क्या किसी ने सामान्य कार्यों को आसान बनाने के लिए उच्च स्तर के अबास्ट्रक्शन लिखे हैं?

Answer 1

OpenKinect लाइब्रेरी मूल रूप से एक चालक है - कम से कम अब तक - से बहुत अधिक कार्यों की अपेक्षा न करें। गहराई और वीडियो कैमरों से कच्चे डेटा को कम या कम मिलेगा।
यह मूल रूप से एक फ्रेम आने पर कॉलबैक फ़ंक्शन में प्राप्त एक सरणी है।

आप OpenKinect website पर दिए गए निर्देशों का पालन करके इसे आज़मा सकते हैं, यह वास्तव में स्थापित करने और इसे आजमाने के लिए त्वरित है, और आप glview एप्लिकेशन के साथ थोड़ा सा खेल सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि क्या संभव है। मैंने opencv का उपयोग करके कुछ डेमो सेट अप किए हैं, और मुझे बहुत अच्छे परिणाम मिल गए हैं, भले ही मेरे पास कंप्यूटर दृष्टि में अधिक पृष्ठभूमि न हो, इसलिए मैं आपको केवल इसे स्वयंमाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता हूं!

 
वैकल्पिक रूप से, आप और अधिक उन्नत कार्यों के लिए देख रहे हैं, OpenNI framework सिर्फ इस हफ्ते रिलीज और इस तरह के कंकाल पर नज़र रखने और कुछ इशारे से पहचान के रूप में कुछ प्रभावशाली उच्च स्तर एल्गोरिदम प्रदान करता था। ढांचे का हिस्सा प्राइमसेन से मालिकाना एल्गोरिदम है (जैसे शक्तिशाली कंकाल ट्रैकिंग मॉड्यूल ...)। मैंने अभी तक यह कोशिश नहीं की है और यह नहीं पता कि यह किनेक्ट और विभिन्न ओएस के साथ कितनी अच्छी तरह एकीकृत है, लेकिन चूंकि अलग-अलग समूहों के लोगों का समूह (ओपनकिनेक्ट, विलो गैरेज ...) इस पर कड़ी मेहनत कर रहे हैं कि ' एक सप्ताह के भीतर एक मुद्दा नहीं है।

Answer 2

जोल्स ओलियॉन ने लिखा था, उस पर आगे विस्तार करते हुए, मैंने ओपनएनआई (http://www.openni.org) और इसके ऊपर एल्गोरिदम (नाइट) के साथ काम किया है, और मैं इन ढांचे का उपयोग करने की अत्यधिक अनुशंसा करता हूं। दोनों ढांचे अच्छी तरह से प्रलेखित हैं, और कई नमूने के साथ आते हैं जिनसे आप शुरू कर सकते हैं।

असल में, OpenNI सेंसर और आप के लिए अपने ड्राइवर के साथ काम करने का कम स्तर के विवरण एब्सट्रैक्ट, और आप प्राप्त करने के लिए आप क्या एक "जनरेटर" से चाहते हैं (उदाहरण के लिए xn :: DepthGenerator लिए एक सुविधाजनक तरीका देता है कच्चे गहराई डेटा)। ओपनएनआई ओपन-सोर्स और किसी भी एप्लिकेशन में उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। ओपनएनआई आपके लिए मंच-अमूर्तता भी संभालता है। आज तक, ओपनएनआई समर्थित है और विंडोज 32/64 और लिनक्स के लिए ठीक काम करता है, और ओएसएक्स को पोर्ट करने की प्रक्रिया में है। बाइंडिंग कई प्रोग्रामिंग भाषाओं (सी, सी ++, .NET, पायथन, और कुछ अन्य लोगों में विश्वास करने के लिए उपलब्ध हैं) में उपयोग के लिए उपलब्ध हैं।

नाइट में ओपनएनआई के ऊपर बनाए गए अतिरिक्त इंटरफेस हैं, जो आपको उच्च स्तरीय परिणाम देते हैं (उदाहरण के लिए एक हाथ-बिंदु, कंकाल, दृश्य विश्लेषण आदि ट्रैक करें)। आप इसका उपयोग कब/कहां कर सकते हैं, इसके बारे में आप नाइट के लाइसेंस की सूक्ष्मताओं को देखना चाहेंगे, लेकिन अब भी यह संभवतः विश्लेषण (उदाहरण के लिए कंकाल) प्राप्त करने का सबसे आसान और तेज़ तरीका है। नाइट बंद स्रोत है, इसलिए प्राइमसेन को आपके उपयोग के लिए एक बाइनरी संस्करण प्रदान करने की आवश्यकता है। वर्तमान में विंडोज़ और लिनक्स संस्करण उपलब्ध हैं।

Answer 3

मैंने ओपनकिनेक्ट के साथ काम नहीं किया है, लेकिन मैं अपने शोध के लिए कुछ महीनों के लिए ओपनएनआई और सेंसरकिनेक्ट के साथ काम कर रहा हूं।यदि आप किनेक्ट से कच्चे डेटा के साथ काम करने की योजना बना रहे हैं, तो वे आपको गहराई और वीडियो देने में बहुत अच्छा काम करते हैं (वे मोटर नियंत्रण का समर्थन नहीं करते हैं)। मैंने इसे विंडोज 64 बिट और उबंटू 32 बिट दोनों में सी ++ और ओपनजीएल के साथ इस्तेमाल किया है जिसमें कोड में लगभग कोई संशोधन नहीं है। यदि आप मूल सी ++ जानते हैं तो यह सीखना बहुत आसान है। इसे स्थापित करना थोड़ा सिरदर्द हो सकता है।

कंकाल का पता लगाने, इशारा पहचान इत्यादि जैसी अधिक उन्नत सुविधाओं के लिए, मैं ओपनएनआई के साथ नाइट जैसे मध्यस्थों का उपयोग करने की सलाह देता हूं या यहां प्रदान किए गए लोगों को सलाह देता हूं: Middlewares developed around OpenNI पहिया को फिर से आविष्कार करने के बजाय। ओपनएनआई काम करने के बाद नाइट का उपयोग करना बहुत आसान है; जैसे संयुक्त मान्यता कोड की लगभग 10-20 अतिरिक्त लाइनों में कुछ है।

कुछ जो मैं अपने छोटे से आत्म को अनुशंसा करता हूं वह ओपनजीएल के साथ सीधे मूल गेम इंजन (जैसे एकता) के साथ सीखना और काम करना होगा। यह आपको बहुत बेहतर और अधिक आनंददायक ग्राफिक्स, कम परेशानी देगा और आपको PhysX जैसे अन्य टूल के साथ आसानी से अपने प्रोग्राम को एकीकृत करने में सक्षम करेगा। मैंने किसी की कोशिश नहीं की है, लेकिन मुझे पता है कि यूनिटी में किनेक्ट ड्राइवरों का उपयोग करने के लिए कुछ प्लगइन्स हैं।