关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion有没有人有很好的教程或信息如何开始使用Kinect编写C#应用程序？我一直在搜索，但我找到的都是视频，没有真正的文章。
我试了一下Kinectv2和C#，并尝试获得一个512x424像素大小的图像阵列，其中包含深度数据以及相关的颜色信息(RGBA)。因此，我使用MultiSourceFrameReader类接收一个MultiSourceFrame，从中我得到了ColorFrame和DepthFrame。使用方法ColorFrame.CopyConvertedFrameDataToArray()和DepthFrame.CopyFrameDataToArray()我收到了包含颜色和深度信息的数组://Contains4*1920*1080entriesofcolor-info:BGRA|BGRA|BGRA.
我正在使用来自kinect的rgb数据跟踪一个球。在此之后，我查找相应的深度数据。这两者都非常出色。现在我想要实际的x、y、z世界坐标(即骨架空间)而不是x_screen、y_screen和深度值。不幸的是，kinectsdk(http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh973078.aspx)给出的方法对我没有帮助。基本上我需要一个函数“NuiImageGetSkeletonCoordinatesFromColorPixel”，但我不存在。所有的功能基本上都是反方向的我知道这可能可以用openNI完成，但由于其他原因我不能使用它。是否有一个功能
我正在寻找一种方法来创建Boost.Fusion序列包装器，它本身就是一个Fusion序列，并将所有“调用”转发到它的包装序列。行内的东西templatestructsequence_wrapper{explicitsequence_wrapper(Sequenceconst&s):seq(s){}Sequenceseq;};哪里sequence_wrapper也是一个Fusion序列，并且与Sequence一样工作将。我需要这个的原因是我有几个函数可以在Fusion序列上运行(其中所有元素都满足一些特殊要求)，我想添加一些语法糖，我需要一个自定义类型来将重载运算符添加到。我不需要对s
我正在尝试将通用lambda函数传递给boost::fusion::fold函数，以便我可以迭代boost::fusion::vector的所有元素。我的目标是从vector中的每个元素调用一个非常量成员函数。问题在于，即使vector包含非常量值，由通用lambda推导的类型也是一个const引用。这导致我的gcc-4.9.0编译器(使用CygWin)提示我放弃了const限定符。#include#include#include#includeclassSilly{public:Silly(intx):x_(x){}intincrement(inti){returnx_+=i;}pr
NVIDIAJetsonXavierNX部署VINS-fusion-GPU一、环境配置（Ubuntu18.04）1、Cuda10.2的安装sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcuda-toolkit-10-2安装好之后，在.bashrc中配置环境变量。source之后，nvcc–version即可查看cuda版本。exportPATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.08195.pdf1.引言 目前的方法主要基于两种融合方式：早期融合（融合数据）和中期融合（融合特征）。 但是，由于数据增广通常是针对单一模态的；且一个点云体素可能对应多个图像像素，这些像素特征不是对3D检测同等重要的。因此，寻找图像和点云之间的特征对应关系是一个挑战。 本文提出InverseAug和LearnableAlign进行有效的中期融合。前者反转与几何相关的数据增广，然后使用相机和激光雷达的原始参数关联两个模态；后者使用交叉注意力动态学习两模态特征关系。 本文的多模
文章目录0前言1算法细节1.1Naive1.1.1主要思想1.1.2权重计算1.1.3融合1.2Multi-resolution2实验3参考0前言在曝光融合（ExposureFusion）算法问世之前，多曝光序列合成用于显示的HDR需要两个步骤，第一步是将多张不同曝光的低动态范围图像合成为HDR（例如Debevec提出的加权融合方法），通常HDR为12bit或者16bit；第二步是通过tonemapping对高动态范围HDR进行压缩以支持低动态范围显示设备（例如Durand提出的基于双边滤波的tonemapping算法），一般会压缩至8bit。曝光融合算法的优势在于不需要标定相机响应曲线，并且
所以我正在尝试使用任何必要的方式将Kinect连接到Android平板电脑。我最好避免在中间使用Windows机器或arduino板。我已经尝试过的方法是让一个C#程序(kinectsdk使用C#)与android设备进行通信。我试图弄清楚如何通过usb发送消息，并决定进行端口转发。这有效，但比我希望的要慢。我想问题是我可以将它作为USB设备或附件连接到Android并通过JNI进行通信吗？ 最佳答案 理论上，您应该能够使用OpenNIforARM。我看过Hirotaka'sdemoOpenNI在LinaroAndroid上运行，但
我正试图想出某种Android环境用于在MacOSX上进行开发。这被证明是相当困难的(AndroidemulatorlaggyonMac)。在我的macbook上，Android模拟器太慢了，无法使用。请注意，我正在尝试构建一个平板电脑应用程序，这似乎让事情变得更糟。到目前为止，我发现的最佳性能只是通过VMWare融合运行Android的x86端口。唯一的问题是该死的东西一直给出“无网络连接”消息。我不太了解VMWare，但我猜测Android想要使用虚拟wifi适配器，但VMWarefusion只提供了一个虚拟以太网适配器。我目前测试的镜像是android-x86-3.2-RC2-e
