成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
2025/5/1 14:23:14
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unity连接kinectSDk，人体动作识别，附带报错所需的资源，以及一些整理的案列，直接导入unity，连接kinect，案列即可运行
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本书桥接了数字角色造型与交互技术，引导读者运行先进的建模工具，自主进行原创造型的数字化设计和形态塑造，之后在Unity多元化交互引擎发布平台，结合Arduino开源开发板平台，以及当前流行的Kinect体感外设，进行传感信号交互与动作实时遥控角色的艺术创作，具有跨平台和多学科协同创新特点。
2025/1/20 7:21:31
30.9MB
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下载文件中主要提供配置文档，源码已经挂载到Github（提供下载链接）。
python机器学习不用kinect骨架检测，检测效果可参见网址：http://blog.csdn.net/ZOU19900101
python机器学习不用kinect骨架检测，检测效果可参见网址：http://blog.csdn.net/ZOU19900101
2024/12/27 18:45:11
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本资源Kinect火柴人程序，便于更好的理解骨骼，关节等信息资源包含源代码、可执行程序，项目。
本资源与Blog《Kinect开发之获取骨骼关节数据并绘制成图形》配套。
如果您下载到了本资源。
请去blog上看原文，方便一起学习交流。
本资源对应博文地址为：http://yacare.iteye.com/blog/1950085
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2024/12/25 3:01:58
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AzureKinectDK相机的开发工具包，包括AzureKinectSDK1.4.0和AzureKinectBodyTrackingSDK1.0.0
2024/12/18 4:38:12
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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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