设计一种麦克纳姆轮全向行走运输平台的体感交互控制系统。
该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式，应用于不同场景。
基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据，然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点，并建立空间坐标系，最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。
基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割，然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。
实验表明，通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。
该系统应用kinect体感器提出骨骼运动信息识别和基于深度手势识别的两种控制方式，应用于不同场景。
基于骨骼运动信息识别控制方式通过kinect获取人体深度图像数据，然后利用骨骼追踪技术提取人体应用关节点，并建立空间坐标系，最后通过向量计算法来计算出人体关节转动角度实现动态的动作识别进而转换为控制指令实现平台控制。
基于深度手势识别控制方式利用kinect获取的深度信息实现手部从背景中分割，然后运用模板匹配的方式识别手势转换为控制指令实现平台控制。
实验表明，通过该控制系统能对全方位运输平台进行有效灵活的控制。
2024/6/6 9:27:18
1.15MB
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本文在VS2012开发平台上面配置PCL1.7.2+KinectV2.0SDK+opencv2.4.9，使用最新的KinectV2.0传感器设备获取场景中的深度图像和彩色图像，并将二者转换保存为PCL数据库所使用的PCD点云数据格式，然后借助编程算法，编写程序将保存的点云PCD格式数据，成功的保存到电脑Dist里面。
本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便，KinectV2.0使用范围更广阔吧。
本程序所使用的配件较多，自己起步一点点摸索的话，极费事、极费时间，这里将其拿出来供大家直接使用，也算是为致力于三维点云图像处理和PCL+KinectV2.0的同仁志士加了点催化剂，给予一点帮助吧。
让三维点云的获取更加方便，KinectV2.0使用范围更广阔吧。
2024/5/26 13:49:48
25.53MB
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用opencv来打开realsense,可以把realsense的彩色图像，深度图像，以及深度和彩色的配准图像以Mat的格式读入。
2024/5/8 19:47:39
28.7MB
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3D正当失真（JND）阈值本质上取决于人类视觉灵敏度（HVS）。
本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。
HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。
为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。
在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有类似的主观质量。
实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。
本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。
HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。
为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。
在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有类似的主观质量。
实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。
2017/8/27 6:39:25
2.12MB
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二代深度图：512*424，彩色图：1920*1080。
项目就是实现对于深度图上的一个像素，找到彩色图上的一个像素与之对应，在一个窗口中显示，而且经过鼠标获得视频中像素点的坐标以及对应的深度值。
项目就是实现对于深度图上的一个像素，找到彩色图上的一个像素与之对应，在一个窗口中显示，而且经过鼠标获得视频中像素点的坐标以及对应的深度值。
2020/2/14 21:15:09
22.61MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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