我一直都計畫著購買乙個3d攝像頭，開始vr輸入方面的探索。之前只從計算機視覺中影象方面學習，感覺有侷限性，應該在初學的階段拓寬知識面，之後再從中選擇重點來深入。 本來計畫是九月份時購買kinect開發套件的，之前實驗室的老師購買過kinect，感覺效果很好，這邊的易博士也高度評價kinect的技術。我現在購買的是asus 的xtion pro，並且比原計畫提前了兩個月，這也是有原因的，以後再講吧。或許一段時間之後，等我準備乙個windows開發平台，我再買乙個kinect。 現在購買xtion 或者 kinect 都還是很方便的，在京東和tmall 上都有銷售。另外還有creative senz3d，只不過這個東西現在amazon.com 也不送到中國來了，有點坑，而且與xtion pro 相比，不知優劣如何。
裝置一拿到手，我就嘗試了一下，執行的是primesense 的 example 程式，看起來有點怪異，這個程式小的視角非常小，兩公尺範圍基本上只有半身，而前一段時間看過kinect程式在這個距離下，全身的骨骼都能出來。 而且，這個程式下的骨骼識別好挫啊，精度太低了。 可能是這個程式編碼的問題，關於xtion pro 的各種效能，我之後會些一些文章來分析。
關於xtion pro 和 kinect， 不可否認，微軟在演算法研究方面還是非常厲害的，而且他們現在的演算法還是公開免費的，對廣大開發者來說，這是非常令人高興的。但是，我認為，3d攝像頭將來一定會被廣泛使用。我們可以看到，一般而言，在某乙個領域，開源lib和商業lib之間的的各項指標也並會相差很多，特別時間越長，開源lib 還會逐漸占領優勢。所以，我們現在多花些時間關注這些開源的lib還是有價值的。
現階段，主流的深度攝像頭都是640 * 480 這種規格，我相信，跟普通的攝像頭一樣，有需求，硬體技術還是會發展很快的。伴隨更加高效的移動端處理器，高效的演算法，這些裝置會逐漸應用到移動端。說到這裡，不得不提高乙個裝置： structure sensor。這是乙個非常小巧的3d 攝像頭，能直接掃瞄物體並獲取點雲，而且精度也不錯，只是**現階段讓人難以接受。這個東西非常吸引我，再等一段時間，或許就能夠買乙個了。
本來，openni 已經幾近停止開發了，這家公司為了讓自己的產品能夠在多個平台上使用，還是積極的推動openni 的發展。
我們接下來看看各種硬體的原理。
kinect 一代使用的是結構光，2代使用tof，精度提高為一代的3倍。 xtion pro、primesensor
使用的是結構光。《
kinect應用開發實戰》的說明如下：
光學測距方法是tof目前較為精確可行的技術，也有諸如ldm雷射測距、idm紅外測距等具體產品，但都**不菲。因此，該項技術對於kinect 這種消費電子產品來說不適用：一方面是測量環境的限制，更主要的是成本因素。這樣看來，微軟收購3dv systems，只是為了動作感測的專利權、並取得領先地位。最近真是忙的很，創業公司的要求每乙個員工的付出就是多。這邊王教授對美國的學生團隊也是同樣的要求：每天早九晚九，每週六天，果然是聰明人對自己的要求更高呢。或許，努力也是聰明的表現之一吧。「結構光」指一些具有特定模式的光，其模式圖案可以是點、線、麵等。結構光掃瞄法的原理是首先將結構光投射至物體表面，再使用攝像機接收該物體表面 反射的結構光圖案，由於接收圖案必會因物體的立體型狀而發生變形，故可以試圖通過該圖案在攝像機上的位置和形變程度來計算物體表面的空間資訊。普通的結構 光方法仍然是部分採用了三角測距原理的深度計算。
結構光測量技術作為一種快速、便攜、高精度的三維測量技術，在汽車、航空、模具、醫療等領域均得到了廣泛的應用。相位計算是基於相位測量的結構光三維測量中的關鍵技術之一，最終輸出是三維點雲，進行相關的三維建模和測量。
參考：
《kinect應用開發實戰：用最自然的方式與機器對話》
（10）檢視RGB攝像頭和深度攝像頭
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