...住宅事情により、全身を捉えるだけのスペースを確保できませんでした。参考に作ってみたいと思います。付いているサンプルをひと通り確認しましょう。感動のあまり涙が...この充実度、素晴らしすぎる!それと、入門者は次の書籍を用意すると迷わず良いと思います。SDKプログラミングC#編とりあえず、ピクセルの距離値[mm]を最短で取得する手順を次に示します。]]>イベントにハンドラを登録して、イベント追加情報からフレームの情報を取得、後は良しなに...という流れです。やっているのか見てみます。面倒な座標変換は全て対応してくれる模様。座標(m)となっておりセンサごとに正確な情報が取得できるため、光軸やらピクセル幅やら気にせずに欲しい情報を取得できるとのこと。面倒な仕事をすべて担当してくれることがわかったので、さっそく簡単な位置合わせアプリを作ろうと思います。ケースの姿勢推定10指の姿勢推定の前に、1指から、もっと簡単な問題として一関節の直方体の箱をセンシングして、これの姿勢推定ができるか挑戦してみます。(というか...これさえ出来ないようなら、さっさと諦めて他のことをしようと思います。逆を行うだけなので特に解説はしません。いうものをお勉強...次のページの資料を参考にして、実装についての疑問が解消できました。ケースのトラッキングプログラムだけ作ってみようと思います。この時のパフォーマンスを測定し、どれだけ高速化できるか、これをモチベーションに作業を進めようと思います。使ってポイントスプライトを描画する仕組みを導入しました。これにセンサの計測値を代入することでリアルタイム距離画像が表示できます。実際に表示した結果を次に示します。距離が0.5m付近でスプライトが赤色になるよう設定しています。...はい、ごめんなさい。3D空間で表示した結果を次に示します。続いて、距離画像を表示している空間へ配置してみます。ケースを表示出来るようになっています。ここまでは誰でもできる内容ですが、ここから難易度が跳ね上がります。ケースを描画する、というものを作ってみたいと思います。...本日(2013/1/6)、父方の祖父が亡くなりました。年末、年越しと一緒に過ごせたのは良かったです。気を取り直して、続きを。ケースを配置するように作ってみました。全点検索して最近となる点を求めているのにリアルタイムで進行できたので、これだけで結構おもしろいです。振動するのが確認できましたので、感じづらいノイズが結構あることに気付かされます。成人の日、東京で雪が降りました。...はい、ひと通り動作するところまで書きました。(まだ玄関先に雪が残ってますよ。)実際に動かしながらバグを取り、実行した結果を次に示します。わかりやすくするためボックスの頂点と、距離画像における対応点に球体オブジェクトを配置しています。ケースの姿勢が求められていることを確認しました。ここまでのことは頭の中でできていたので、それほどすごいとは思っていませんが実際動くところを見ると感動するところがあります。いうことで、第一段階クリアですね。高速化、関節の導入、手の姿勢推定と発展させていきます。本当に手の姿勢推定ができるのならば、これはすごいことです。このまま、ここで作り方を示してしまうのはあまりに危険な(頭の悪い)おこないなので次の更新は手の姿勢推定が成功してから行いたいと思います。更新をストップすることになりますが、また更新できるよう密かに活動を続けていきます。半年ほどで結果が出る予定なので、その時にまた会いましょう。拍手、コメントなど、ありがとうございました。