OpenNI体感应用开发实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:任侃

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2014-7-1

价格:59.00

装帧:平装

isbn号码:9787111470168

丛书系列:

图书标签:

openNI
Kinect
体感
动作捕捉
计算机科学
程序设计
科学
产品设计
OpenNI
Kinect
体感交互
开发实战
C++
传感器
游戏开发
人机交互
计算机视觉
3D建模
应用开发

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具体描述

本书是国内首本关于OpenNI的实战性著作，也是首本基于Xtion设备的体感应用开发类著作。具有权威性，由国内体感应用开发领域的专家撰写，华硕官方和CNKinect社区提供支持；具有针对性，深入调研OpenNI社区开发者的需求，据此对内容进行编排；全面且系统地讲解了Xtion和OpenNI的功能使用、技术细节和工作原理，以及体感应用开发的各种知识和技巧；实战性强，包含多个有趣的综合性案例，详细分析和讲解案例的实现过程，确保读者通过本书掌握体感应用开发的技术和方法是本书的宗旨。

全书共19章，分为五个部分：基础篇（第1～3章）介绍了自然人机交互技术、Xtion硬件设备的功能和原理、OpenNI的功能和应用；准备篇（第4～6章）讲解了如何搭建OpenNI+Xtion的体感应用开发环境，以及OpenNI的一些基本功能；进阶篇（第7～13章）详细讲解了人体骨骼追踪、手势识别、手部追踪、录制与重播、生产节点的建立、声音数据的获取和使用、彩色图像数据的获取和贴图等OpenNI的重要功能及其应用方法；实战篇（第14～17章）详细讲解了4个有趣且具有代表性的案例，通过这部分内容读者将能掌握体感应用开发的流程与方法；高级篇（第18～19章）讲解了体感应用开发中会用到的多种高级功能，如运动捕捉和OpenNI Unity工具包等。

《深度学习在计算机视觉中的前沿进展与实践》本书导读：在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉（Computer Vision, CV）已不再是科幻小说的情节，而是渗透到我们日常生活方方面面的核心技术。从自动驾驶的精准导航，到医疗影像的辅助诊断，再到工业生产线的质量检测，CV技术正以前所未有的速度改变着世界。而驱动这场变革的最强引擎，无疑是深度学习（Deep Learning, DL）。本书并非关注特定硬件接口或低层级传感器数据的处理，而是将目光聚焦于如何利用大规模神经网络模型，解决计算机视觉领域中那些最具挑战性、最前沿的复杂问题。我们旨在为读者提供一个系统化、深入且高度实用的知识框架，帮助工程师、研究人员和高阶爱好者掌握当前最先进的深度学习技术在图像和视频理解中的落地策略。第一部分：深度视觉骨干网络的演进与优化本部分将深入剖析驱动现代视觉系统的核心架构。我们将从经典的卷积神经网络（CNN）讲起，细致探讨LeNet、AlexNet、VGG等奠基性工作，但重点将迅速过渡到更高效、更深层的结构。 1.1 深度网络的结构创新：我们将详细解析残差网络（ResNet）如何解决梯度消失问题，空洞卷积（Dilated Convolutions）在保持分辨率和扩大感受野之间的精妙平衡，以及Inception模块的多尺度特征融合策略。更进一步，本书将专题介绍Transformer架构在视觉领域的革命性应用——Vision Transformer（ViT）及其变体，如Swin Transformer。我们将对比分析卷积与自注意力机制的优劣，并指导读者如何在特定任务中选择最优的骨干网络。 1.2 网络效率与轻量化设计：在实际部署，尤其是在资源受限的移动设备或边缘计算平台中，模型的大小和推理速度至关重要。本章将详述MobileNet系列（v1到v3）、ShuffleNet以及GhostNet等轻量化网络的设计哲学。我们将不仅展示如何构建这些网络，还会深入探讨知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等模型压缩技术，确保模型在保持高精度的同时，满足实时性要求。第二部分：前沿视觉任务的深度解析本部分将聚焦于当前研究热点和工业应用中最具价值的几个视觉任务，并提供基于最新论文的实现细节和调优技巧。 2.1 语义理解与实例分割的精细化：超越简单的图像分类，我们深入研究目标检测（Object Detection）。从两阶段方法（如Faster R-CNN的优化）到效率更高的一阶段方法（YOLO系列最新的迭代，如YOLOv7/v8的改进点），我们将对比分析其精度、速度和对小目标的处理能力。在实例分割（Instance Segmentation）方面，我们将详细拆解Mask R-CNN的工作原理，并探讨如何利用Query-based方法（如Mask2Former）实现更统一的分割范式。 2.2 三维重建与深度估计：随着三维感知需求的增加，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）成为关键。本书将探讨如何利用自监督学习（Self-Supervised Learning）和立体匹配网络（Stereo Matching Networks）来生成高分辨率、高精度的深度图。同时，我们将介绍NeRF（Neural Radiance Fields）的原理及其在复杂场景新视角合成中的应用，并讨论其实时化面临的挑战与优化方向。 2.3 视频理解与时空建模：视频数据包含了丰富的时间维度信息。本部分将讲解如何有效地在深度网络中编码时间信息，包括使用3D卷积、光流估计（Optical Flow Estimation）和时序注意力机制。我们将覆盖动作识别（Action Recognition）和视频目标跟踪（Video Object Tracking）中的SOTA方法，重点分析如何平衡空间特征提取与时间序列的关联性建模。第三部分：深度学习模型的鲁棒性、可解释性与对抗性研究仅仅训练出一个高精度的模型是远远不够的，在关键应用中，模型的可靠性和透明度至关重要。 3.1 提升模型鲁棒性：我们将探讨深度学习模型对数据噪声、域漂移（Domain Shift）的脆弱性。重点介绍域适应（Domain Adaptation）技术，如何通过对抗性训练、生成模型（如GANs）或元学习（Meta-Learning）的方法，使模型能够稳定地泛化到未见过的新数据集或传感器配置上。 3.2 可解释性（XAI）在视觉中的应用： “黑箱”模型难以被关键领域所信任。本章将系统介绍主流的可解释性工具，例如Grad-CAM、Integrated Gradients等，并指导读者如何利用这些工具来可视化模型的决策依据，诊断模型错误。理解模型“看到了什么”，是实现可靠AI的前提。 3.3 对抗性攻击与防御策略：研究模型如何被“欺骗”是检验其安全性的重要手段。我们将分析FGSM、PGD等主要的对抗性攻击方法，并深入讨论如何通过对抗性训练（Adversarial Training）和防御性蒸馏等技术，构建对恶意扰动具备抵抗力的视觉系统。第四部分：高效的工程实践与工具链理论需要工程实践来支撑。本部分将侧重于将复杂的深度学习模型转化为可部署、高性能的生产级代码。 4.1 框架选型与性能调优：我们将对比PyTorch和TensorFlow在研发与部署方面的优劣，并提供详尽的性能分析技巧。内容包括：如何使用Profiler工具发现性能瓶颈；如何高效地利用GPU内存；以及如何正确配置混合精度训练以加速收敛。 4.2 模型部署与边缘计算：本书将详细介绍模型部署的生命周期，从模型导出（如ONNX格式）到利用推理引擎（如TensorRT、OpenVINO）进行优化。我们将提供从训练代码到C++推理服务的完整流程示例，帮助读者掌握如何在服务器端和嵌入式设备上实现低延迟推理。总结：本书不仅仅是一本技术手册，更是一份通往下一代计算机视觉应用的行动指南。它不涉及对特定传感器的底层驱动编程，而是专注于利用数据驱动和模型驱动的范式，解决视觉智能的核心问题。读者在完成本书的学习后，将能熟练驾驭当前最先进的深度学习模型，设计出兼具高性能与高鲁棒性的视觉解决方案。

作者简介

任侃

国内体感应用开发领域的先驱，毕业于英国萨利大学（University of Surrey），就职于南京理工大学电光学院。精通体感应用开发，对人机交互技术、体感技术、体感应用、体感设备等都有非常深入研究。在C++语言、视频和图像处理、用户体验研究等领域的实践经验也比较丰富。

目录信息

前　言
第一部分　基础篇
第1章　自然人机交互 2
1.1　什么是自然交互 2
1.2　科幻电影场景的人机交互 3
1.3　自然人机交互技术发展现状 4
1.4　本章小结 8
第2章　Xtion硬件设备 9
2.1　Xtion设备简介 9
2.1.1　Xtion设备的类型 9
2.1.2　Xtion设备的功能 10
2.1.3　Xtion设备的规格 10
2.2　Xtion设备的优势 11
2.2.1　Xtion和Kinect的区别 11
2.2.2　硬件设备的软件支持 12
2.3　深度感应器原理 14
2.3.1　感应器架构 14
2.3.2　深度感应器工作原理 15
2.3.3　深度精确度分析 16
2.3.4　无法侦测物体深度 17
2.4　本章小结 19
第3章　OpenNI开发方案 20
3.1　初识OpenNI 20
3.1.1　OpenNI架构 20
3.1.2　OpenNI支持的模块 22
3.1.3　OpenNI的功能 23
3.1.4　OpenNI中的对象 24
3.1.5　OpenNI版本更新说明 25
3.2　OpenNI生产节点 27
3.2.1　生产节点的类型 28
3.2.2　生产节点概念图 28
3.2.3　生成和读取数据 30
3.2.4　OpenNI接口的配置 31
3.3　OpenNI应用 31
3.3.1　Xtion Controller应用 31
3.3.2　INOUT应用 31
3.3.3　Artec Studio应用 31
3.3.4　体感技术在初音未来上的应用 33
3.4　本章小结 33
第二部分　准备篇
第4章　Xtion开发准备工作 36
4.1　下载OpenNI及相应程式 36
4.1.1　下载SDK 36
4.1.2　下载Middleware 37
4.1.3　下载OpenNI以及相应的NITE 38
4.2　安装OpenNI 38
4.2.1　Windows环境下的准备工作 38
4.2.2　OpenNI档案及相关环境 39
4.2.3　加载设备驱动 40
4.2.4　检测Xtion设备 40
4.2.5　NiViewer基本控制方法 41
4.3　使用Xtion的注意事项 41
4.4　本章小结 42
第5章　搭建基础的Xtion体感开发环境 43
5.1　创建控制台工程 43
5.2　配置工程OpenNI环境 45
5.3　本章小结 49
第6章　初识Xtion体感开发 50
6.1　OpenNI基础应用 50
6.1.1　上下文对象初始化 50
6.1.2　创建生产节点 51
6.1.3　使用XML文档中的生产节点 52
6.1.4　错误信息返回 53
6.1.5　开始产生数据 54
6.1.6　停止产生数据 54
6.1.7　上下文对象资源释放 55
6.1.8　更新数据 55
6.1.9　镜像设置 56
6.1.10　图像位置校正 57
6.2　图生成器 58
6.2.1　获取支持图输出模式 58
6.2.2　图生成器输出模式 59
6.2.3　获取和设置图输出模式 59
6.2.4　获取图像素字节数 60
6.3　深度生成器 61
6.3.1　获取深度元数据对象 61
6.3.2　获取深度图 61
6.3.3　获取设备最大深度 62
6.3.4　获取设备视野范围 62
6.3.5　绝对坐标和相对坐标转换 63
6.3.6　获取用户位置功能 64
6.4　用户生成器 64
6.4.1　获取用户数量 65
6.4.2　获取用户 65
6.4.3　获取用户质心 66
6.4.4　获取用户像素 66
6.4.5　注册用户回调函数 67
6.4.6　获取骨架功能 68
6.4.7　获取姿势侦测功能 68
6.5　场景分析器 69
6.5.1　获取场景元数据对象 69
6.5.2　获取场景地板 69
6.5.3　获取场景标识段 70
6.6　图生成器的概念及功能 70
6.6.1　图元数据对象 71
6.6.2　输出模式设定 72
6.7　OpenNI程序流程 73
6.7.1　初始化Context 75
6.7.2　建立Production Node 75
6.7.3　开始产生资料 75
6.7.4　更新、读取资料 76
6.7.5　处理读取的资料 76
6.7.6　结束和错误侦测 76
6.8　本章小结 77
第三部分　进阶篇
第7章　人体骨架追踪 80
7.1　坐标系 80
7.1.1　绝对坐标 80
7.1.2　相对坐标 81
7.1.3　相对坐标和绝对坐标的转换 81
7.2　关节 82
7.2.1　OpenNI可侦测的关节点 82
7.2.2　读取关节资料函数 83
7.2.3　关节位置的平滑化 84
7.3　人体骨架追踪流程 85
7.3.1　需要特定姿势的骨架追踪 85
7.3.2　不需要特定姿势的骨架追踪 86
7.3.3　使用现有校正资料 87
7.4　人体骨架追踪程序搭建流程 87
7.4.1　创建并初始化设备上下文 88
7.4.2　创建并设定生产节点 88
7.4.3　注册回调函数 89
7.4.4　开始侦测数据 92
7.4.5　更新数据 92
7.4.6　得到用户信息 93
7.5　人体骨架识别范例 94
7.6　本章小结 97
第8章　手势识别与手部追踪 98
8.1　手势识别原理 99
8.1.1　OpenNI支持的手势 99
8.1.2　遍历NITE支持的手势 99
8.1.3　添加手势与回调函数 99
8.1.4　手势识别范例 102
8.2　NITE控制 104
8.2.1　NITE Control函数详解 104
8.2.2　NITE Control范例 106
8.3　手部追踪原理 110
8.3.1　手心生成器回调函数注册 110
8.3.2　手部追踪初始化 110
8.4　本章小结 111
第9章　录制与重播 112
9.1　录制 112
9.1.1　创建录制器 113
9.1.2　设置录制目标档案 113
9.1.3　获取录制目标档案 113
9.1.4　添加录制节点 114
9.1.5　删除录制节点 114
9.2　重播 115
9.2.1　设置重复播放 115
9.2.2　设置和获取播放源资料 115
9.2.3　设置重播起始时间 116
9.2.4　获取当前播放位置信息 117
9.2.5　检索播放器中的节点 118
9.2.6　判断是否播放结束 118
9.2.7　注册播放到结尾事件回调函数 118
9.2.8　设置回放速率 119
9.3　本章小结 119
第10章　限制生产节点的建立条件 120
10.1　有条件地建立生产节点 120
10.1.1　添加限制条件 121
10.1.2　设置限制条件 121
10.1.3　建立生产节点 121
10.2　通过限制条件列举符合条件的生产节点 122
10.3　根据节点信息建立生产节点 122
10.4　本章小结 123
第11章　使用XML文档初始化 124
11.1　XML文档设定参数 124
11.1.1　XML文档基本架构 124
11.1.2　XML文档中的节点 126
11.1.3　XML文档使用范例 127
11.2　使用XML文档配置功能 128
11.2.1　强制录制ONI文档的XML配置 128
11.2.2　资料产生 129
11.3　本章小结 129
第12章　声音数据的获取与使用 130
12.1　声音生成器 130
12.1.1　创建声音生成器 130
12.1.2　获取声音数据 131
12.1.3　设置声音设备的输出模式 132
12.1.4　注意事项 132
12.2　声音数据的处理 132
12.2.1　声音录制 133
12.2.2　声音播放 134
12.3　本章小结 136
第13章　彩色图像的获取和贴图 137
13.1　OpenNI框架支持的图像格式 137
13.2　图像生成器 138
13.2.1　创建图像生成器 138
13.2.2　获取图像数据 139
13.2.3　设置及获取图像生成器的输出格式 140
13.3　获取RGB影像及贴出RGB影像 141
13.4　本章小结 143
第四部分　实战篇
第14章　体感鼠标模拟 146
14.1　手部追踪与鼠标模拟 146
14.2　程序编写前的准备工作 146
14.2.1　环境准备 146
14.2.2　界面准备 149
14.2.3　鼠标相关参数配置准备 149
14.3　初始化 149
14.3.1　对话框初始化 150
14.3.2　载入ini文档中的配置 151
14.3.3　OpenNI程序环境初始化 151
14.4　程序设计 154
14.4.1　获取深度图 154
14.4.2　获取用户数据 155
14.4.3　鼠标左右手模式的选择及切换 156
14.4.4　滚轮控制放大和缩小 157
14.4.5　左手控制鼠标 158
14.4.6　右手控制鼠标 159
14.4.7　鼠标事件指令发送 161
14.4.8　悬停状态设计 163
14.5　本章小结 165
第15章　Xtion玩《街头霸王》 166
15.1　用身体控制游戏人物 166
15.1.1　人物基本操控动作 167
15.1.2　通用招式动作设计 167
15.1.3　游戏人物的特有招式设计 168
15.2　创建工程、配置工程环境 169
15.3　初始化 171
15.3.1　读取深度数据 172
15.3.2　处理深度数据 172
15.3.3　获取骨架 173
15.3.4　骨架数据的初步处理 174
15.4　Ken人物动作的表述 176
15.4.1　轻拳 176
15.4.2　跳起 178
15.4.3　波动拳 180
15.4.4　神龙拳 183
15.5　虚拟按键机制 186
15.6　本章小结 188
第16章　体感方向盘玩赛车类游戏 189
16.1　体感方向盘设计 189
16.1.1　操控方向盘基本动作 189
16.1.2　虚拟线性手柄模拟方向盘 189
16.2　体感方向盘程序开发初始化 191
16.2.1　环境初始化 191
16.2.2　虚拟手柄初始化 193
16.3　模拟方向盘操控 196
16.3.1　获取用户信息 196
16.3.2　左右方向的控制 197
16.3.3　油门与刹车 199
16.3.4　发送指令给虚拟线性手柄 200
16.4　本章小结 201
第17章　Xtion控制机器人 202
17.1　体感控制机器人需求分析 202
17.1.1　了解机器人构造 202
17.1.2　如何用身体操控机器人 203
17.1.3　机器人操控程序界面设计 203
17.2　初始化 204
17.2.1　界面初始化 204
17.2.2　体感追踪初始化 206
17.2.3　回调函数 207
17.3　控制机器人 207
17.3.1　连接机器人 207
17.3.2　发送指令 208
17.4　机器人程序代码实现 209
17.4.1　骨骼数据的初步获取 209
17.4.2　左肩的体感控制 211
17.4.3　大臂转动的控制 213
17.4.4　肘部角度计算 215
17.4.5　手部角度计算 215
17.4.6　小手臂转动 222
17.5　本章小结 222
第五部分　高级篇
第18章　BVH骨架转换 224
18.1　运动捕捉技术简介 224
18.1.1　典型的运动捕捉设备组成 225
18.1.2　传统捕捉技术 225
18.1.3　运动捕捉技术应用 228
18.1.4　运动捕捉技术优缺点 229
18.2　动作捕获数据 230
18.2.1　解析BVH文件 230
18.2.2　骨架结构 231
18.2.3　解读数据 232
18.3　旋转 233
18.3.1　基础2D旋转 233
18.3.2　3D坐标轴旋转 234
18.4　欧拉角 237
18.4.1　从欧拉角转换到矩阵 238
18.4.2　从矩阵转换到欧拉角 238
18.4.3　从骨架数据中提取欧拉角 239
18.5　本章小结 241
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

应该是中文OpenNI第一本技术书籍,从体感原理工程配置开始逐渐深入介绍了OpenNI的开发过程. 书中用到的体感器设备是primeSense芯片的华硕公司的Xtion 入门推荐啊啊啊啊啊啊啊~~~~

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望探索前沿交互技术的开发者，我一直在寻找一本能够真正指导我入门并深入理解OpenNI的权威书籍，而《OpenNI体感应用开发实战》无疑满足了我所有的期待。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走上体感开发的道路。我被书中详尽的原理阐述和实际案例深深吸引。从最初对深度摄像头原理的陌生，到理解点云数据、RGB-D图像的意义，再到掌握如何利用OpenNI SDK进行各种数据的捕获和处理，整个过程都被安排得井井有条。作者在书中不仅讲解了“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，对每一个关键技术点的背后逻辑都进行了深入的剖析，这对于我这种喜欢刨根问底的开发者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

对于想要涉足体感交互领域，但又不知从何下手的开发者而言，《OpenNI体感应用开发实战》绝对是一本不可多得的入门宝典。书中从最基础的OpenNI SDK安装和配置讲起，循序渐进地引导读者理解深度传感器的工作原理，以及如何获取RGB和深度数据。我尤其喜欢作者在讲解骨骼追踪算法时，没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过形象的比喻和逐步分解的方式，将复杂的概念变得生动有趣。书中提供的多个实战案例，涵盖了从简单的手势识别到复杂的全身姿态控制，这些都为我提供了丰富的开发思路和实践素材。我尝试着复现了书中的一些案例，发现代码质量非常高，而且注释详尽，这极大地节省了我独立开发的时间。

评分☆☆☆☆☆

我一直对体感技术在游戏、医疗康复、工业设计等领域的应用前景充满热情，但苦于缺乏系统性的学习资料。偶然间发现了《OpenNI体感应用开发实战》，这本书如同及时雨，让我看到了将理论转化为实践的可能性。书中对于OpenNI框架的介绍非常全面，从安装配置到核心API的使用，都进行了详细的介绍。我特别喜欢书中关于骨骼追踪的部分，作者通过图文并茂的方式，清晰地展示了如何从深度图像中提取人体的关键骨骼点，并实时追踪其运动轨迹。这让我对如何实现类似Kinect的体感交互有了质的飞跃。书中的案例涵盖了多种应用场景，例如通过肢体动作控制虚拟角色、实现手势交互的界面导航等，这些都极大地激发了我进行项目开发的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是为我量身打造的！作为一名对新兴技术充满好奇心的学生，我一直想深入了解体感应用开发的具体实现。这本书的内容非常充实，从OpenNI框架的介绍、开发环境的搭建，到深度图像与RGB图像的融合，再到骨骼追踪、手势识别等核心技术的讲解，每一个章节都环环相扣，逻辑清晰。我尤其喜欢书中关于实时姿态估计的讲解，作者用浅显易懂的语言解释了复杂的算法原理，并且提供了可执行的代码示例，让我能够亲手实践，深刻理解算法的运作过程。通过这本书的学习，我对体感交互的理解不再停留在表面，而是能够真正地将其应用到自己的项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了体感交互新世界的大门！在阅读之前，我对于OpenNI和体感应用开发的概念还停留在模糊的想象阶段，甚至觉得这可能是门高不可攀的技术。然而，这本书以一种非常亲切且循序渐进的方式，将我从技术小白一步步引向了能够独立进行体感应用开发。作者的叙述逻辑清晰，从最基础的OpenNI框架搭建、传感器数据获取，到高级的骨骼追踪、手势识别，每一个环节都讲解得详尽入微。我尤其欣赏书中对于概念的类比和解释，能够将复杂的算法和API调用变得易于理解。比如，当讲解到深度图像的处理时，作者通过生动的例子，让我瞬间明白了像素值背后的距离信息是如何被提取和应用的。更让我惊喜的是，书中提供的代码示例都非常完整且可执行，我可以直接在我的开发环境中运行，然后根据自己的需求进行修改和扩展，这极大地缩短了我的学习周期，也让我对开发过程有了更直观的感受。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《OpenNI体感应用开发实战》之前，我对体感开发的概念还停留在“黑盒子”的阶段，只知道它能实现神奇的交互，却不清楚内部运作的细节。这本书就像一位经验丰富的工程师，耐心地为我解构了这个“黑盒子”。作者在讲解OpenNI框架时，并没有止步于API的罗列，而是深入剖析了其背后的原理，包括深度传感器的原理、数据采集流程、骨骼追踪的数学模型等等。我尤其对书中关于手势识别部分的讲解印象深刻，作者详细介绍了如何通过机器学习的方法来训练手势模型，并将其应用于实际的交互场景，这让我对如何实现更智能化的体感交互有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对能够捕捉和理解人体动作的体感技术充满兴趣，但苦于缺乏系统的指导。这本《OpenNI体感应用开发实战》为我提供了一个非常完美的起点。《OpenNI体感应用开发实战》的作者在本书中，以一种非常细致和清晰的方式，将OpenNI框架的方方面面展现在读者面前。从最基本的安装配置，到深度数据的获取与处理，再到复杂的骨骼追踪和手势识别，每一个知识点都讲解得透彻而易懂。我尤其喜欢书中对于深度图像可视化和点云数据处理的讲解，作者通过生动的图示和代码示例，让我能够直观地理解三维空间的构建过程，并学会如何从中提取有用的信息。这本书不仅是技术的介绍，更是一种思维方式的启迪。

评分☆☆☆☆☆

在人工智能和物联网技术日益发展的今天，体感交互作为一种自然、直观的交互方式，其应用前景广阔。《OpenNI体感应用开发实战》这本书正是抓住了这一趋势，为读者提供了一条通往体感开发世界的便捷通道。本书在内容上涵盖了OpenNI框架的方方面面，从入门级的环境配置，到进阶级的骨骼追踪、手势识别，再到实际应用场景的开发，都做了详尽的阐述。我个人特别喜欢书中对深度数据处理的讲解，作者将复杂的点云数据转化为易于理解的三维信息，并演示了如何利用这些信息进行物体检测和场景理解，这为我打开了新的思维角度。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是想深入了解OpenNI体感应用开发的读者的必读之作。作者以一种非常系统化的方式，从OpenNI框架的基础概念讲起，逐步深入到各种高级的应用技术。我最欣赏的是，书中不仅仅提供了理论知识，更重要的是提供了大量实践性的代码示例和开发技巧。例如，在讲解如何进行骨骼追踪时，作者不仅给出了详细的代码实现，还解释了各种参数的含义以及如何根据实际需求进行调整，这对于我这种希望快速上手并解决实际问题的开发者来说，非常有价值。书中的案例也足够丰富，涵盖了从游戏交互到工业监控等多个领域，让我看到了体感技术在不同场景下的强大潜力。

评分☆☆☆☆☆

在接触《OpenNI体感应用开发实战》之前，我对体感技术仅限于“隔岸观火”的程度，知道它很酷，但具体如何实现却是一头雾水。这本书彻底颠覆了我的认知，让我从一个门外汉变成了一个能够动手实践的开发者。作者在讲解时，非常注重基础知识的铺垫，从OpenNI库的安装配置、开发环境的搭建，到基础的数据流获取，每一步都讲解得非常细致，确保读者能够顺利地迈出第一步。我印象最深刻的是关于深度传感器数据处理的章节，作者用通俗易懂的语言解释了深度图像的原理，以及如何从中提取有用的信息，这让我一下子就明白了“看到”三维世界的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

对体感开发的讲解比较清晰，对openNI的讲解也算是比较清楚的容易理解，没有很深入，算是一本不错的体感、openNI开发类入门书籍

评分☆☆☆☆☆

对体感开发的讲解比较清晰，对openNI的讲解也算是比较清楚的容易理解，没有很深入，算是一本不错的体感、openNI开发类入门书籍

评分☆☆☆☆☆

不错的体感开发入门书籍

评分☆☆☆☆☆

不错的体感开发入门书籍

评分☆☆☆☆☆

废话多，贴出的源码里多次出现明显的函数名错误