Intel RealSense 手势追踪样本项目启动与配置教程
2025-05-22 08:44:17作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目目录结构及介绍
Intel RealSense 手势追踪样本项目的目录结构如下:
hand_tracking_samples/
├── annotation-fixer/ # 用于修正异常手势捕捉的工具
├── assets/ # 存放资源文件
├── dataset-exporter/ # 数据集导出工具
├── datasets/ # 存放数据集
├── include/ # 包含项目所需的头文件
├── openvr-hand-tracker/ # OpenVR 手势追踪演示应用
├── realtime-annotator/ # 实时标注工具
├── realtime-hand-tracker/ # 实时手势追踪应用
├── synthetic-hand-tracker/ # 使用合成数据演示的基本手势追踪
├── third_party/ # 第三方依赖库
├── train-hand-pose-cnn/ # 训练手部姿态卷积神经网络的应用
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── COPYING # 项目复制政策文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── Makefile # Makefile 文件,用于构建项目
├── README.md # 项目自述文件
├── appveyor.yml # Appveyor 配置文件
└── hand_tracking_samples_vs2015.sln # Visual Studio 2015 解决方案文件
每个子目录都包含与特定功能相关的代码和应用。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要包括以下两个:
hand_tracking_samples_vs2015.sln:Visual Studio 2015 的解决方案文件,用于在 Visual Studio 中打开和构建项目。Makefile:用于在命令行中构建项目的 Makefile 文件。
以 Visual Studio 为例,启动项目的方法如下:
- 打开 Visual Studio。
- 选择“文件”菜单中的“打开”选项。
- 选择“项目/解决方案”并导航到包含
hand_tracking_samples_vs2015.sln文件的目录。 - 打开解决方案文件,Visual Studio 会自动加载项目。
在命令行中启动项目的方法如下:
- 打开终端或命令提示符。
- 切换到包含
Makefile的目录。 - 运行
make命令以构建项目。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括以下两个:
appveyor.yml:Appveyor 配置文件,用于在 Appveyor CI 服务上自动构建项目。Makefile:Makefile 文件,包含构建项目的指令和依赖关系。
appveyor.yml 文件的内容主要涉及自动构建的设置,例如构建环境、依赖安装和构建命令等。以下是 appveyor.yml 的基本结构:
clone_depth: 10
environment:
matrix:
- PYTHON: "3.6.x"
install:
- pip install -r requirements.txt
build_script:
- make
test_script:
- make test
Makefile 文件包含了一系列的构建规则,用于指定如何编译项目中的各个文件和模块。以下是一个简化的 Makefile 示例:
all: app
app: main.o helper.o
gcc -O3 main.o helper.o -o app
main.o: main.c
gcc -O3 -c main.c
helper.o: helper.c helper.h
gcc -O3 -c helper.c
在使用前,您可能需要根据项目的具体需求和环境对配置文件进行相应的修改。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
226
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310