我正在使用Kinect传感器识别物体，以便获得物体的x,y,z坐标。
我试图找到相关的信息，但不能找到太多。我也看过视频，但没有人分享信息或任何示例代码?这就是我想要实现的https://www.youtube.com/watch?v=nw3yix3XomY
可能很少有人会问同样的问题，但由于我是Kinect和这些库的新手，因此我需要更多的指导。
我在某个地方读到，使用Kinect v1无法进行物体检测。我们需要使用第三方库，如open CV或点云(pcl)。
有人可以帮助我，即使使用第三方库，我如何准确地通过Kinect传感器识别物体?
这真的很有帮助。
谢谢。
正如你在评论中所链接的视频的作者所说，遵循这个PCL教程将对你有所帮助。正如您已经发现的那样，使用独立SDK可能无法实现这一点。依靠PCL将帮助您不必重新发明轮子。
这个想法是:
- 对云进行下采样，以便在接下来的步骤中处理更少的数据(这也减少了一点噪声)。
- 确定关键点/特征(即点，区域，纹理在某些转换中保持不变)。
- 计算关键点描述符，这些特征的数学表示。
- 对于每个场景关键点描述符，在模型关键点描述符云中找到最近的邻居，并将其添加到对应向量中。
- 对关键点进行聚类，检测场景中的模型。
教程中的软件需要用户手动输入模型和场景文件。它不会像你链接的视频那样在实时feed中这样做。
这个过程应该非常相似。我不确定检测的cpu密集程度，因此可能需要额外的性能调整。
一旦你有了逐帧检测，你就可以开始考虑跨帧跟踪对象。但那是另一个话题了