hand_tracking_samples 的安装和配置教程
2025-05-22 04:47:39作者:廉彬冶Miranda
1. 项目基础介绍和主要的编程语言
hand_tracking_samples 是一个开源项目,由 Intel 开发,用于演示如何通过深度数据(特别是 Intel® RealSense™ 深度相机)进行手部姿态估计。该项目展示了卷积神经网络(CNN)在实时手部跟踪管道中的关键作用。项目包含了多种工具和应用程序,例如一个展示从安装在第一视角的深度相机中进行手部跟踪的 OpenVR 演示。
该项目主要使用 C++ 编程语言,并且包含了与 OpenGL 和 OpenVR 的集成。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 深度相机数据采集:使用 Intel® RealSense™ 深度相机进行手部深度数据的采集。
- 卷积神经网络(CNN):用于从深度图像中直接估计关节位置。
- 动态跟踪:基于 Melax 等人提出的动态跟踪方法,结合 CNN 进一步约束姿态估计。
- OpenGL:用于渲染和显示 3D 手部模型。
- OpenVR:用于集成虚拟现实环境中的手部跟踪。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细的安装步骤
准备工作
- 确保操作系统为 Windows(该项目主要在 Windows 系统上开发)。
- 安装 Visual Studio 2015 或 Visual Studio 2017。
- 安装 Intel RealSense SDK。
- 安装 CMake(如果需要在 Linux 或 MacOS 上编译)。
安装步骤
步骤 1:克隆项目
首先,使用 Git 克隆项目到本地目录:
git clone https://github.com/IntelRealSense/hand_tracking_samples.git
步骤 2:配置 Visual Studio 项目
进入项目目录,找到 Visual Studio 的解决方案文件(.sln
文件),用 Visual Studio 打开它:
- 对于 Visual Studio 2015:
hand_tracking_samples_vs2015.sln
- 对于 Visual Studio 2017:
hand_tracking_samples_vs2017.sln
打开后,Visual Studio 会自动配置项目依赖和编译环境。
步骤 3:编译项目
在 Visual Studio 中,选择合适的编译配置(例如 Debug 或 Release),然后编译项目。确保在编译之前安装了所有必要的依赖项。
mkdir build
cd build
cmake ..
make
如果使用的是 Linux 或 MacOS,可以使用 CMake 进行编译。
步骤 4:运行示例应用程序
编译完成后,运行任意一个示例应用程序,例如 realtime-hand-tracker
,来测试手部跟踪功能。
确保连接了 Intel RealSense 深度相机,并按照应用程序的要求进行操作。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置 hand_tracking_samples 项目,并开始探索手部跟踪技术。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-TerminusDeepSeek-V3.1-Terminus是V3的更新版,修复语言问题,并优化了代码与搜索智能体性能。Python00
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AudioFly
AudioFly is a text-to-audio generation model based on the LDM architecture. It produces high-fidelity sounds at 44.1 kHz sampling rate with strong alignment to text prompts, suitable for sound effects, music, and multi-event audio synthesis tasks.Python00- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
146
1.94 K

deepin linux kernel
C
22
6

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
554

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

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
965
395

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
513