使用 Asus Xtion Pro 从天花板进行 OpenNI 人体跟踪
OpenNI human tracking from the ceiling with Asus Xtion Pro
我想用（后来用很多）从天花板向下看的 Asus Xtion 来追踪人类的路径。
OpenNI 的名为 UserTracker 的示例程序（它使用 User Generator 节点）将是完美的，如果它从顶视图识别物体，但它不能。因为我不需要精确的骨架跟踪，只是基本上跟踪屏幕上的任何移动物体，我想有一种比重写用户生成器的识别更简单的方法，因为我看到这很难。
也许 Scene Analyzer 节点对此有好处，但我不知道如何。
所以有人知道我应该从哪里开始，我应该使用哪个 OpenNI 类 以及如何使用？
我对此进行了很多搜索并尽可能地进入了 OpenNI，但是我'我对它有点陌生，而且它很深。
谢谢，Ts.
OpenNI UserTracker 并非设计用于从俯视图检测物体。它检测运动，然后根据深度值 "moving blob" 的阈值设置，一些内部算法将移动 object 分类为 body，但不是从俯视图。
如果你确定在相机下方移动的 object 都是人体，你可以简单地开发类似的算法。您可以在深度图像上设置一个阈值，并将不同的斑点标记为不同的人体，并对其进行跟踪。例如，问题可以按照 here.
所述解决
OpenNI: 要了解如何使用 OpenNI，请查看 OpenNI Cookbook, and if you don't want to buy the book, you still can use the source codes implemented in the book here。
OpenNI + OpenCV:如果想一起使用OpenNi和OpenCV，可以关注this documentation. If you want a sample code, you can use this source code.
标记 + 跟踪： 对于标记和跟踪对象（在您的案例主体中），网上有很多实现。例如，对于标签，请查看 this thread。
对于跟踪，您可以使用 this example。
要同时使用标签和跟踪，您可以使用 this one。
您还可以查看 OpenPTrack 项目。
OpenPTrack 是一个于 2013 年启动的开源项目，旨在为人员跟踪创建可扩展的多摄像头解决方案。
它使许多人能够在大范围内被实时跟踪。
它专为教育、艺术和文化领域的应用而设计，作为开始
我想用（后来用很多）从天花板向下看的 Asus Xtion 来追踪人类的路径。
OpenNI 的名为 UserTracker 的示例程序（它使用 User Generator 节点）将是完美的，如果它从顶视图识别物体，但它不能。因为我不需要精确的骨架跟踪，只是基本上跟踪屏幕上的任何移动物体，我想有一种比重写用户生成器的识别更简单的方法，因为我看到这很难。
也许 Scene Analyzer 节点对此有好处，但我不知道如何。
所以有人知道我应该从哪里开始，我应该使用哪个 OpenNI 类 以及如何使用？
我对此进行了很多搜索并尽可能地进入了 OpenNI，但是我'我对它有点陌生，而且它很深。
谢谢，Ts.
OpenNI UserTracker 并非设计用于从俯视图检测物体。它检测运动，然后根据深度值 "moving blob" 的阈值设置，一些内部算法将移动 object 分类为 body，但不是从俯视图。
如果你确定在相机下方移动的 object 都是人体，你可以简单地开发类似的算法。您可以在深度图像上设置一个阈值，并将不同的斑点标记为不同的人体，并对其进行跟踪。例如，问题可以按照 here.
所述解决OpenNI: 要了解如何使用 OpenNI，请查看 OpenNI Cookbook, and if you don't want to buy the book, you still can use the source codes implemented in the book here。
OpenNI + OpenCV:如果想一起使用OpenNi和OpenCV，可以关注this documentation. If you want a sample code, you can use this source code.
标记 + 跟踪： 对于标记和跟踪对象（在您的案例主体中），网上有很多实现。例如，对于标签，请查看 this thread。 对于跟踪，您可以使用 this example。
要同时使用标签和跟踪，您可以使用 this one。
您还可以查看 OpenPTrack 项目。 OpenPTrack 是一个于 2013 年启动的开源项目，旨在为人员跟踪创建可扩展的多摄像头解决方案。 它使许多人能够在大范围内被实时跟踪。 它专为教育、艺术和文化领域的应用而设计，作为开始