자신에 대한 고찰

오랫동안 기다리던 책이 왔습니다. 현존하는 Kinect 공식 SDK 관련 책 중에서 가장 정리가 잘 되있는 책입니다. 물론 시중에 나온 책은 이 한권밖에 없지만요..(비공식적으로는 우리나라에 한권 있습니다) 교보문고에서 구입하니까 배송은 한 5일정도 소모된 거 같네요.( 홈페이지상에는 14일로 되어 있습니다. 책 수급이 잘 안되고 있는 것 같습니다..) 가격은 4만원 내외에서 구입할 수 있었네요. 뭐 대충 읽어보니까 공식 SDK에서 제공하는 모든 API의 정보와 응용방법에 대한 내용들이 가득 들어있습니다. 정말 샘플 코드와 수식에 대한 설명이 잘되어 있는 책인 듯 합니다. 공식 SDK로 공부하실 분은 반드시 구매해야 될 듯한 책입니다. 추천드립니다!!

요 근래에 바쁜일이 많았습니다. 물론 이 공부도 중요한데 다른 일들을 미룰 수가 없더군요. 일단 이번 포스팅에서는 XNA를 통해서 Voice Recorder를 만드는 프로젝트를 해보고자 합니다. 물론 이 내용은 Rob Miles 교수님이 쓰신 Using Kinect for Windows with XNA 의 내용입니다. 우선 들어가기에 앞서서 키넥트에서의 음성처리를 언급해보고자 합니다.앞에서도 이야기 했었지만 키넥트에는 4개의 마이크 어레이가 내장되어서 이로써 소리가 나는 방향과 강도를 정확하게 측정할 수 있습니다. 그리고 키넥트를 연결하면 기본적으로 다음과 같이 인식됩니다. 여기서도 마이크 배열로 존재한다는게 보이네요. 참고로 마이크이기 때문에 우리가 말하는 것도 다 인지가 됩니다. 키넥트는 이렇게 받아..

지난 포스팅까지 ColorStream을 통해서 이미지를 뽑아오는 작업을 했습니다. 하지만 ColorStream을 뽑아오는 것 자체로는 Player를 인식할 수 없습니다. 우리 눈으로 들어오다시피 2D로 들어오기 때문이지요. 그래서 필요한게 바로 이 depthStream입니다. 물체와 센서간의 거리를 측정할 수 있기 때문에 이를 바탕으로 Player를 인지할 수도 있는 거지요. 만약 ColorStream에 이 Depthstream을 필터형식으로 입힐수만 있다면 컬러에서도 사용자만 인식하는게 가능하겠지요? 우선 예제로 들어가겠습니다. 프로젝트를 생성하고 필요한 참조파일을 삽입합니다. 이번에도 삽입해야할 요소는 Image입니다. 역시 xaml상에도 image1이란 항목으로 생겼습니다. 사실 DepthStrea..

1주일간의 키넥트 프로그래밍 교육을 마치고 다시 정리해보고자 합니다. 이번 프로젝트도 역시 wpf로 작성합니다. 들어가기에 앞서서 이전 포스팅에서 언급된 사전작업을 해주셔야 합니다. 일단 디자인뷰를 보면 횡합니다. 여기에 이번 시간의 목적인 FrameCount를 출력하는 TextBlock이 필요하겠지요. 물론 키넥트에서 받아올 이미지를 뿌릴 이미지 컨트롤도 삽입해야 하고요. 그냥 toolbox에서 해당 컨트롤들을 드래그엔 드롭 형식으로 가져오면 됩니다. 이제 코드를 볼 차례군요. 우선 MainWindow 상에서 Nui를 초기화시키는 과정이 필요합니다. 이를 initializeNui란 메서드로 정의가 필요하고 이를 구성하는 함수를 작성합니다. 여기도 역시 Colorstream을 뽑아내는 것이 필요합니다. ..

지난 포스팅에서 Kinect Paint에 관한 내용을 다루려고 했는데 생각보다 복잡하네요. 대신 기본적인 컬러스트림을 뽑아오는 내용에 대해서 다루고자 합니다. QuickStart 강의에서 다룬것과 달리 이번 내용에서는 순전히 Microsoft.Kinect 레퍼런스만 가지고 컬러스트림을 뽑아보려고 합니다. 우선 기본적으로 전제해야 할 사항은 앞으로 진행될 모든 프로젝트가 WPF에 맞춰서 것이라는 겁니다. 그래서 모든 프로젝트를 하기에 앞서서 기본적으로 세팅해줘야할 사항이 있습니다. 우선 아래와 같이 WPF Application을 선택해주고 하단부에 있는 솔루션 디렉토리를 만드는 것을 체크해제합니다. 별로 필요가 없는 것 같습니다. 이제 만들어집니다. 다음으로 해야될 것은 reference에 Microsof..

QuickStarts 마지막편인 AudioFundamentals 부분입니다. 여기까지만 제대로 들었으면 기본적인 키넥트의 기능을 코드로 또는 xaml로 간단하게 구현하는 건 쉬울 겁니다. 이번 시간에 다뤄볼 내용은 주로 소리 녹음과 언어 인지에 관한 항목입니다. 기존에 윈도용 키넥트 SDK를 정확히 설치했다면 이런게 깔릴거고 여기서 Speech Recognition 항목이 언어 인지를 가능하게끔 합니다. 물론 영어만요.. 우선은 키넥트에서 소리를 인지하는 상황을 보겠습니다. 첫번째 시간에도 말했었지만 키넥트에는 총 4개의 Microphone Array가 존재합니다. 그리고 그 4개를 이용해서 소리의 발원지를 찾아냅니다. 크게 키넥트에서 소리의 위치를 찾는데 이용하는 정보는 두가지입니다. 첫번째는 Soun..

지난 포스팅까지는 카메라와 개체와의 거리를 정보로 인지하는 Depth에 관한 내용을 다뤘었는데 이번에 하는 내용은 인체의 골격을 이용해서 이미지를 붙이고 정보를 얻는 Skeletal Tracking에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 키넥트에선 인간의 골격을 총 20개의 부분으로 나눠서 인지합니다. 그걸 하나의 집합처럼 묶어서 처리하는 것이지요. 그래서 x,y,z 이렇게 3축으로 나눠진데 센서 인지범위에 따라 각 골격과 센서간의 거리가 결정됩니다. 그리고 각 관절에 대한 정보를 세가지 상태로 나눠서 받을 수 있습니다. 그 관절을 따라가면서 또는 따라가지 않고, 아니면 적외선 방식으로 따라가는 방식이 있다고는 합니다. 그런데 사실 샘플을 돌려보신 분은 아시겠지만 적외선 방식은 사람의 위치를 정확히 인지하는 반..

이번시간에는 지난 시간 컬러 정보를 받아오는데 이어서 깊이 정보까지 받아들이는 것을 해보기로 하겠습니다. 이번 프로젝트는 기존에 완성되 프로젝트를 따라가면서 어떤 내용인지를 따라가보고자 합니다. 우선 동영상 앞에도 나와있는 것처럼 깊이에 대한 정보입니다. 지난 시간에 다뤘던 컬러정보는 bgr32이란 규격을 써서 한 픽셀당 4가지 색에 대한 출력을 표현했었는데 이번 깊이정보는 그렇게 다뤘던 픽셀에서 거리와 키넥트를 사용하는 사용자에 대한 정보를 받아옵니다. 거리에 대한 정보는 바로 뒤에서도 언급하겠지만 최대 8미터까지 인지가능하고, 최소 범위는 40cm입니다. 이는 기존 엑박용 키넥트의 인지범위가 최소 1.5m였다는 점에서 많은 차이를 나타냅니다. 기존에는 컴퓨터 모니터위에 키넥트를 올려놔도 동작시키기 위..

원본: http://channel9.msdn.com/Series/KinectQuickstart/Setting-up-your-Development-Environment 우선 키넥트의 기능을 쓰기 위해서는 그 개발할 수 있는 환경에 대해서 설정해줘야 합니다. QuickStart의 두번째 강좌였고, 동영상에서 다루는 내용을 직접 따라해보고자 합니다. 우선 VS2010을 열고 WPF 어플리케이션으로 KinectSetupDev이라고 짓습니다. 참 그전에 Kinect관련 툴킷을 깔아야 합니다. 지금 당장은 필요없는데 일단 프로젝트를 만들기전에 압축을 풀어놓는게 좋습니다. 우선 만들면 가운데에는 큰 창이 하나 떠 있습니다. 바로 디버깅시 우리가 한 결과가 뜨는 창이라고 보시면 됩니다. 일단 지금 만든건 WPF이기 때..