자 다시 돌아왔습니다만.. 그냥 이 부분은 빨리 끝내야 될거 같아서 정리해봅니다. 아마 이 내용이 끝나고 나면 당분간은 올릴 시간이 없을 듯하네요. 무엇보다도 읽으시는 분들이 자료를 직접 찾으시고 스스로 해보는게 중요한 것 같습니다. 지난 시간에 구름을 만드는 것까지 해봤습니다. 그리고 배경으로 KinectVideotexture까지 만들어서 보여지는 걸 해봤지요. 이번에 할일은 사람의 골격을 인식해서 그 주변만 따 오는 과정을 구현하려고 합니다. 물론 변수 선언이 먼저 되어야 하겠지요. 그 후에 이전에 만들었던 AllFrameReady 이벤트 안에 전에 생성했던 코드 밑으로 skeletalTracking에 관한 구문이 생성되어야 합니다. 이전에 한번 다룬적이 있지요. 이렇게 하면 카메라로부터 받아오는 정..
지난 포스팅에서는 순전히 게임에 대한 이야기만 다루고 Kinect의 기능을 활용하는 것은 없었었는데 이번 포스팅에서 한번 다뤄보도록 하겠습니다. 물론 지난 시간에 생성한 프로젝트를 그대로 활용해서 말이지요. 우선 다들 알다시피 Kinect를 활성화시키기 위해서는 Kinect 변수를 초기화시켜줘야 합니다. 이제 LoadContent 부분에서 쓸 기능들에 대한 활성화를 시켜줘야 합니다. 지난 포스팅에서 잠깐 언급했었지만 이번 프로젝트에서는 Color, Depth, Skeleton에 대한 정보를 모두 사용한다고 했습니다. 따라서 그에 따른 기능들을 활성화시켜주면 됩니다. 이제는 각 기능에 대한 활성화단계를 거쳤으니 어떤 이벤트를 사용하느냐를 결정해줘야 합니다. 사실 정식버전이 나오기 이전 베타버전에서는 위와 ..
증강 현실이란 개념이 등장한 것은 얼마 안됬습니다. 하지만 오늘날에는 이를 구현한 어플들이 많이 등장하고 있습니다. 가까운 예로는 오브제라는 앱이 있습니다. 카메라를 이용해서 건물을 비추면 건물에 입주해있는 상점에 대한 정보를 보여주는 기능을 하는데 현실 공간속에 임의의 정보를 실시간으로 띄워주면서 조금더 삶을 풍성하게 해주지요. 이런 걸 키넥트로도 할 수 있습니다. 이번 프로젝트의 이름은 CloudGame입니다. 사람이 게임속에 직접 들어가서 구름을 움직일 수 있는 프로젝트이죠. 물론 매우 복잡한 프로젝트이기에 여러차례로 나눠서 언급하고자 합니다. 참고로 여기에는 앞 포스팅에서 언급했던 ColorFrame, DepthFrame, SkeletonFrame이 전부 사용됩니다. 일단 XNA 프로젝트로 게임을..
- Total
- Today
- Yesterday
- arduino
- windows 8
- End-To-End
- dynamic programming
- PowerPoint
- RL
- Off-policy
- Kinect SDK
- reward
- DepthStream
- TensorFlow Lite
- SketchFlow
- Gan
- Expression Blend 4
- 강화학습
- 파이썬
- processing
- Kinect
- bias
- 딥러닝
- Policy Gradient
- Windows Phone 7
- ai
- Offline RL
- Kinect for windows
- Pipeline
- ColorStream
- Variance
- Distribution
- 한빛미디어
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |