信息锁定人体目标，将前位深度数据统转换为位的距离信息，并对人体目标和背景做不同的值处理，即将人物的位深度距离信息全部转换为，显示为白色，将环境的深度数据转换为，显示为黑色，实现深度图像的值化。

将起人体各个关节的坐标，而的突出功能就是处理深度图像，通过骨骼追踪技术来确定人体的各个部位。

深度图像指从观察者角度看，图像所包含信息与场景物体表面距离相关的种图像。

深度图像能直接反映物体表面的维特征，且不受光照阴影和色度等因素的影响。

分析深度图像比较接近的区域，逐点扫描这些深度区域，判断是否是‚人体‛目基于的深度图像采集与处理论文原稿音识别，动作识别，捕获彩色图像和深度数据。

通过开发算法能推算出人的骨骼结构。

基于的深度图像采集与处理给出了在开发环境中利用获取彩色图像和深度图的具體操作步骤利用深度图像进行骨骼追踪的原理和实现方法。

能较好地克服部位遮挡问题，获得高质量的跟踪图像。

基于的深生成两个视频输入的数据流。

设置为手动触发模式。

和设置每次触发采集多少帧图像数据。

摘要本文介绍了在开发环境中利用获取彩色图像和深度图像的具体操作步骤，以及利用获取深度图像进行骨骼追踪的原理和实现方法。

给出了摄像头获取深度信息和人在开发环境中利用获取彩色图像和深度图的具體操作步骤利用深度图像进行骨骼追踪的原理和实现方法。

能较好地克服部位遮挡问题，获得高质量的跟踪图像。

设置为手动触发模式。

和设置每次触发采集多少帧图像数据。

和分别显示出彩色和深度传感器详细信息。

摘要本文介绍了在开发环境中利用获取彩色图像和深度图像的具体操作步骤，以及利用获取深度图像进行骨骼追踪的原理和实现方法。

给出了摄像头获取深度信息和人体骨骼信息，将每个骨骼点的维信息转换成深度图上的维信息，通过滤波和人体像素分类部位识别，骨骼跟踪系统的个关节点坐标。

实践证明，这种方在家庭智能监控系统中的应用微型机与应用，李红波，丁林建，冉光勇基于深度图像的人体识别分析数字通信，余涛应用开发实践用最自然的方式与机器对话机械工业出版社，间被称为骨架空间。

深度数据由位组成，利用后位信息锁定人体目标，将前位深度数据统转换为位的距离信息，并对人体目标和背景做不同的值处理，即将人物的位深度距离信息全部转换为，显示为白色，将环境的深度数据转换为，显示为黑色，实现深度图像的值化。

将的骨骼追踪功能应用于视频监控，只要在侦测视角范围，即使在夜间也可以侦查到是否来确定人体的各个部位。

深度图像指从观察者角度看，图像所包含信息与场景物体表面距离相关的种图像。

深度图像能直接反映物体表面的维特征，且不受光照阴影和色度等因素的影响。

分析深度图像比较接近的区域，逐点扫描这些深度区域，判断是否是‚人体‛目标，图所示就是根据深度图像识别出人体的个骨骼点头部双肩中央脊柱中段臀部中央左臀部启动图像采集，点击停止图像采集。

在采集参数设置窗口可以设置如下参数每次触发采集的帧数，颜色空间，摄像头高低角度，每秒帧数。

在采集时可以设置导出数据，文件采用哪种格式保存，图像在显示器上显示的部分。

基于的深度图像采集与处理论文原稿。

显示那些骨骼被追踪基于的深度图像采集与处理论文原稿刘阳，尚赵伟基于骨架信息的交通警察手势识别计算机工程与应用，李吉，顾德，刘飞基于深度信息的手指及手部跟踪研究计算机应用与软件吴东艳，张凌志，冷爽，韩喜春基于传感器的音乐喷泉控制系统黑龙江工程学院学报，胡琼，秦磊，黄庆明基于视觉的人体动作识别综述计算机学报，。

下了良好的基础。

但是仍存有许多有待改进的地方，识别精度不高，速度还不太快，相信下代或相关开发工具功能更强，使开发者将精力主要投入到应用上。

参考文献吴国斌，李斌，闫骥洲人机交互开发实践北京人民邮电出版社，王日海，汤振宇，吴新天互动开发实战北京机械工业出版社，陆奎，周锋刘阳，尚赵伟基于骨架信息的交通警察手势识别计算机工程与应用，李吉，顾德，刘飞基于深度信息的手指及手部跟踪研究计算机应用与软件吴东艳，张凌志，冷爽，韩喜春基于传感器的音乐喷泉控制系统黑龙江工程学院学报，胡有人在侦测视角范围内就可以被辨别。

还可以识别人的动作，如果被监控的对象有可疑动作，将会实时报警，对些特定的动作作出报警反应。

结束语本文主要介绍了在开发平台图像采集工具箱支持下，利用提取的深度图像进行人体部位识别的方法。

该方法对人体部位的区分提供了种可行的解决方案，为手势轨迹识别和人脸识别打右臀部左手右手左腕关节右腕关节左肘关节右肘关节左肩右肩左膝盖右膝盖左踝关节右踝关节左脚和右脚。

可以将这个关节位置是通过维坐标表示出来，通过这些关节的坐标来识别人所做的各种动作。

坐标系满足右手螺旋规则，处于原点位置，轴正向往上延伸，轴正向往左延伸，轴则与摄像头的方向相同，这个空了。

和用彩色顯示关节和关节的坐标。

骨骼追踪的实现深度图像对人体进行识别主要包括人体部位的静态识别对骨骼关节位置的判定以及人体动作的动态识别等。

的骨骼追踪技术是通过处理深度图像建立起人体各个关节的坐标，而的突出功能就是处理深度图像，通过骨骼追踪技术琼，秦磊，黄庆明基于视觉的人体动作识别综述计算机学报，。

预览是连续采集图像但不保存。

图像可以按帧采集并保存。

图像采集工具箱主用户界面如图所示。

利用此人机交互界面采集的彩色图像和深度图像如图所示。

点击启动图像预览，点击停止图像预览。

点击基于的深度图像采集与处理论文原稿汤振宇，吴新天互动开发实战北京机械工业出版社，陆奎，周锋在家庭智能监控系统中的应用微型机与应用，李红波，丁林建，冉光勇基于深度图像的人体识别分析数字通信，余涛应用开发实践用最自然的方式与机器对话机械工业出版社，的骨骼追踪功能应用于视频监控，只要在侦测视角范围，即使在夜间也可以侦查到是否有人在侦测视角范围内就可以被辨别。

还可以识别人的动作，如果被监控的对象有可疑动作，将会实时报警，对些特定的动作作出报警反应。

结束语本文主要介绍了在开发平台图像采集工具箱支持下，利用提取的深度图像进行人体部位识别标，图所示就是根据深度图像识别出人体的个骨骼点头部双肩中央脊柱中段臀部中央左臀部右臀部左手右手左腕关节右腕关节左肘关节右肘关节左肩右肩左膝盖右膝盖左踝关节右踝关节左脚和右脚。

可以将这个关节位置是通过维坐标表示出来，通过这些关节的坐标来识别人所做的各种动作。

坐标系满足右手螺旋规则，处于原点位置度图像采集与处理论文原稿。

显示那些骨骼被追踪了。

和用彩色顯示关节和关节的坐标。

骨骼追踪的实现深度图像对人体进行识别主要包括人体部位的静态识别对骨骼关节位置的判定以及人体动作的动态识别等。

的骨骼追踪技术是通过处理深度图像建立体骨骼信息，将每个骨骼点的维信息转换成深度图上的维信息，通过滤波和人体像素分类部位识别，骨骼跟踪系统的个关节点坐标。

实践证明，这种方法不易受外界环境因素的干扰，能较好地克服部位遮挡问题，从而获得高质量的跟踪图像。

关键词图像采集深度图像骨骼追踪引言是款性价比高的图像传感器，可用于目标跟踪，语和生成两个视频输入的数据流。

停止彩色和深度图像采集。

骨骼追踪常用命令从深度装置得到视频对象。

基于的深度图像采集与处理论文原稿。

和分别显示出彩色和深度传感器详细信息。

和方法不易受外界环境因素的干扰，能较好地克服部位遮挡问题，从而获得高质量的跟踪图像。

关键词图像采集深度图像骨骼追踪引言是款性价比高的图像传感器，可用于目标跟踪，语音识别，动作识别，捕获彩色图像和深度数据。

通过开发算法能推算出人的骨骼结构。

基于的深度图像采集与处理给出了