問題タブ [simple-openni]

一種のドラムを実装したい。ヒットするたびに、曲をプレイしたい。したがって、すべての「ヒット」と位置を検出する必要があります。位置を分析して「ヒット」を検出する機能の実装を開始する前に、他に解決策がないことを確認したいので、それを検出できるイベント、ジェスチャー検出はありますか?

処理中に次のコードを実行していますが、白い背景しか得られません!!

処理2.2.1とsimpleOpenNI 1.96を使用しています。このコードは「ものを見る」という本からのものですが、//ユーザー追跡コールバックの下の最後の数行を変更しました! 元のコードの実行に問題があったため (処理により、いくつかの関数が存在しないことがわかりました)、(kinect.enableUser(SimpleOpenNI.SKEL_PROFILE_ALL);)to(kinect.enableUser();) help plz :) に変更しましたか?

Kinect で simpleOpenNI を使用しています。私は5色の配列と、kinectの前に1人ずつ来る特定の人数（12〜13人）を持っています。1 つの色を 1 人の人物に関連付ける必要があります。色の配列のインデックスが 5 になると、それは 0 にリセットされます。私の問題は、「新しいユーザー = インデックス ++」のようなことを行うことができないことです。私の問題は、新しいユーザーがいつ/どこで検出されるのかがわからないことです。

コードのこの部分で何かをする必要があると思いますが、どこにあるのかわかりません

ユーザーのシルエットを抽出して、画像の上に配置しようとしています。RGB画像からマスクとカットユーザーを作ることができました。でも輪郭がぐちゃぐちゃ。

問題は、マスクをより正確にする方法です（実際のユーザーに合わせて）。ERODE-DILATE フィルターを試してみましたが、あまり効果がありません。Photoshop のようなフェザー フィルターが必要かもしれません。または私は知りません。

これが私のコードです。

私たちのグループは現在、Kinect デバイスで体の動きを利用したログイン システムの実装を目指しているという問題に直面しています。つまり、私たちは体の動きをいわゆる「パスワード」として利用しています。ログインするには、ユーザーだけが知っている特定の動作を実行して「パスワード」を入力する必要があります。ステップ 1: 体の動きを検出して追跡します。ステップ 2: 分析します。ステップ 3: パスワードのようなデフォルトのものと比較します。一致する場合は、ログインに成功します。

2番目のステップで混乱することはありません。問題は、移動データをどのように保存するかです。Kinect を使用すると、頭、首などの体の関節を作成できることがわかっています。これらの関連データを保持または保存して特定のアルゴリズムで解析し、比較してログインが成功したかどうかを確認するにはどうすればよいでしょうか。

あなたの提案を前もって感謝します。