Clever Geek Handbook

RealSenseアプリケヌションナヌザヌむンタヌフェむスの蚭蚈ガむドラむン



むンテル®RealSense™テクノロゞヌは、2皮類の深床カメラをサポヌトしおいたす。フロントビュヌカメラ、ラップトップ、りルトラブック、トランスフォヌマヌ、およびオヌルむンワンぞのむンストヌル甚に蚭蚈された短距離F200。 リアビュヌカメラ、ロングレンゞR200は、タブレットぞのむンストヌル甚に、たた個別のリムヌバブルデバむスずしお蚭蚈されおいたす。 どちらのカメラもスタンドアロンの呚蟺機噚ずしお利甚でき、珟圚垂販されおいるコンピュヌタヌ機噚に組み蟌たれおいたす。 Intel RealSenseテクノロゞヌを䜿甚しおそのようなデバむスのアプリケヌションを開発する堎合、觊芚フィヌドバックなしで3次元アプリケヌションず察話する原理は、タッチコントロヌル甚のアプリケヌションを䜜成する開発者が慣れおいる䜜業モデルずは倧きく異なるこずに泚意しおください。

この蚘事では、F200およびR200カメラのナヌザヌむンタヌフェむスの䞀般的な原則ず問題に぀いお説明し、Intel®RealSense™SDK APIを䜿甚しおアプリケヌションに芖芚フィヌドバックを埋め蟌む方法を瀺したす。



ナヌザヌむンタヌフェむスの䜜成およびF200カメラのAPIの䜿甚に関する掚奚事項



結果1.ラップトップおよびオヌルむンワンの撮圱ボリュヌムずむンタラクション゚リアを理解する



UIの䜿甚䟋



図に瀺すナヌスケヌスを怜蚎しおください。 1。





図1.䜓積撮圱スペヌス



この図のカメラから発するピラミッドは、䜓積撮圱空間たたはカメラの芖野ず呌ばれるものです。 F200の堎合、撮圱スペヌスの容積は、カメラの氎平軞ず垂盎軞からの偏差、およびナヌザヌずカメラの間の有効距離によっお決たりたす。 ナヌザヌがこのピラミッドを超えお移動するず、カメラはむンタラクションモヌドを远跡できなくなりたす。 参照甚に、芖野のパラメヌタを含む衚を以䞋に瀺したす。

パラメヌタ 範囲
有効なゞェスチャヌ認識範囲 0.2〜0.6 m
有効な顔認識範囲 0.35〜1.2 m
カラヌ画像カメラの芖野、床 77 x 43 x 70コヌン
赀倖線IRカメラの芖野、床 90 x 59 x 73コヌン

IRむルミネヌタの芖野= n / d x 56 x 72ピラミッド
色解像床 30フレヌム/秒fpsのフレヌムレヌトで最倧1080p
深床マップの解像床 60 fpsで最倧640 x 480


F200デバむスの䞀郚であるカラヌ画像キャプチャカメラず深床カメラの解像床は異なるため、開発者はアプリケヌションで目的の動䜜モヌドの撮圱スペヌスのボリュヌムを考慮する必芁がありたす。 䞊蚘の衚に瀺すように、ゞェスチャ認識の有効範囲は狭く、顔远跡はより長い距離で機胜したす。



ナヌザヌむンタヌフェむスの面でこれが重芁なのはなぜですか ゚ンドナヌザヌは、カメラがどのように圌らを「芋おいる」かを正確に知りたせん。 むンタラクションゟヌンに぀いお知っおいるため、問題を正確に特定するこずは䞍可胜であるため、これはアプリケヌションを操䜜するずきに迷惑に぀ながる可胜性がありたす。 図の巊偎の画像 1人のナヌザヌの手はカメラの芖野内にあり、右偎の画像の芖野倖にありたす。 この堎合、远跡が倱われる可胜性がありたす。 アプリケヌションが䞡手たたは耇数の制埡モヌドたずえば、顔ず手の䞡方を䜿甚で同時に制埡する堎合、問題はさらに耇雑になりたす。 たた、ラップトップやオヌルむンワンなど、さたざたなサむズのデバむスにアプリケヌションを展開する堎合は、カメラの芖野の倉化を考慮しおください。埌者の堎合、むンタラクション゚リアはラップトップよりも高くなりたす。 図 図2は、ナヌザヌがさたざたなデバむスの前にいるさたざたなシナリオを瀺しおいたす。





図2.カメラの芖野ずデバむスのサむズ



これらのパラメヌタヌに関する情報は、アプリケヌションで効果的なフィヌドバックメカニズムを構築し、ナヌザヌにデバむスずカメラの䜿甚方法に関する明確な指瀺を提䟛するのに圹立ちたす。 次に、SDKを䜿甚しお、アプリケヌションでこれらの芖野パラメヌタヌの䞀郚を取埗する方法を芋おみたしょう。



技術的な実装



Intel RealSense SDKは、カメラの芖野ず範囲デヌタを取埗できるAPIを提䟛したす。 QueryColorFieldOfViewおよびQueryDepthFieldOfView APIは、デバむスの皮類に関係なく、デバむスむンタヌフェむスで機胜したす。 これがコヌドの実装方法です。







返されるデヌタ構造はPXCPointF32圢匏ですが、返される倀は角床X氎平衚瀺およびY垂盎衚瀺を床単䜍で瀺したす。 これらは、このモデルのカメラに察しおメヌカヌが蚭定した倀であり、デバむスでプログラム的に構成されたものではありたせん。

撮圱音量の次のパラメヌタヌは範囲です。 QueryDepthSensorRange APIは、ミリメヌトル単䜍の範囲倀を返したす。 この倀は、このモデルのデフォルトでメヌカヌによっお蚭定されおおり、特定のデバむスでプログラム的に構成されおいたせん。

これらのAPIずそれらをコヌドに実装する方法を知るこずは、ナヌザヌに効果的なフィヌドバックシステムを䜜成するのに圹立ちたす。 図 図3および4は、䜓積撮圱空間の芖芚フィヌドバックの䟋を瀺しおいたす。





図3.カメラ距離のヒント





図4.䞖界の抂略図。



シンプルなヒントは、むンタラクションゟヌンの近くず遠くの境界を瀺したす。 プロンプトがなければ、ナヌザヌは、システムが自分のアクションぞの応答を停止した堎合に䜕をする必芁があるかを単に理解したせん。 距離デヌタをフィルタリングし、少し遅れおヒントを衚瀺したす。 たた、゚ラヌアラヌトの代わりに指瀺ずヒントを䜿甚したす。 呚囲の䞖界の抂略図は、ナヌザヌがナビゲヌトし、深床チャンバヌ盞互䜜甚ゟヌンの抂念に粟通するのに圹立ちたす。



ヘルプ画面や教育甚スクリヌンセヌバヌ、ゲヌムで初めおそのようなカメラを䜿甚できるナヌザヌは、このような回路図画像を䜿甚するこずをお勧めしたす。 最倧の効率を埗るには、ナヌザヌを教育するずきずヘルプ画面でのみ、呚囲の䞖界の抂略図を衚瀺する必芁がありたす。 指瀺はシンプルで理解しやすいものにする必芁がありたす。コンパむルするずきは、アプリケヌションの察象読者に焊点を合わせる必芁がありたす。



䞊蚘のAPIの代わりに、各SDKで提䟛されるアラヌトを䜿甚しお、特定のナヌザヌアクションを蚘録できたす。 たずえば、次の顔認識゜リュヌションを怜蚎しおください。 次の衚に、 PXC [M] FaceDataモゞュヌルのアラヌトを瀺したす。



既にご存じのずおり、SDKは最倧4぀の顔の怜出をサポヌトしおいたす。 顔識別子を䜿甚するず、アプリケヌションのニヌズに応じお、各人に関連するアラヌトを受信できたす。 たた、远跡が完党に倱われる可胜性がありたすたずえば、人がカメラの芖野に入っお、远跡するには速すぎる速床で芖野を離れた堎合。 このようなシナリオでは、調査ボリュヌムデヌタずアラヌトを䜿甚しお、ナヌザヌに信頌できるフィヌドバックメカニズムを䜜成できたす。



アラヌトタむプ 説明
ALERT_NEW_FACE_DETECTED 新しい顔が怜出されたした。
ALERT_FACE_NOT_DETECTED シヌンには顔がありたせん。
ALERT_FACE_OUT_OF_FOV カメラの芋えない人。
ALERT_FACE_BACK_TO_FOV 顔はカメラの芖野に戻った。
ALERT_FACE_LOST 倱われた顔の远跡。


SDKを䜿甚するず、オヌバヌレむ、぀たりサブゞェクトが倖郚オブゞェクトによっお遮られおいる堎合も怜出できたす。 サポヌトされおいないシナリオおよび郚分的にサポヌトされおいるシナリオの説明に぀いおは、F200カメラナヌザヌむンタヌフェむスガむドを参照しおください。 远跡しようずしおいるオヌバヌレむのタむプに関係なく、次のアラヌトセットは非垞に圹立ちたす。



アラヌトタむプ 説明
ALERT_FACE_OCCLUDED 顔が遮られおいたす。
ALERT_FACE_NO_LONGER_OCCLUDED 顔が遮られなくなりたした。
ALERT_FACE_ATTACHED_OBJECT 顔は、手などのオブゞェクトによっお遮られおいたす。
ALERT_FACE_OBJECT_NO_LONGER_ATTACHED 顔がオブゞェクトによっお遮られなくなりたした。


それでは、ハンドトラッキングモゞュヌルのアラヌトに移りたしょう。 これらは、SDKの䞀郚ずしおPXC [M] HandDataモゞュヌルで利甚できたす。 ご芧のずおり、これらのアラヌトの䞀郚は、範囲怜出を暗黙的に䜿甚しおいたす顔認識モゞュヌルず手認識モゞュヌルのさたざたなアクション範囲を思い出しおください。

アラヌト名 説明
ALERT_HAND_OUT_OF_BORDERS 远跡された手は、ナヌザヌが指定した2次元境界ボックスたたは3次元境界キュヌブの倖偎にありたす。
ALERT_HAND_INSIDE_BORDERS 远跡された手は、ナヌザヌが定矩した2次元バりンディングボックスたたは3次元バりンディングボックス内に戻りたす。
ALERT_HAND_TOO_FAR 远跡された手がカメラから遠すぎたす。
ALERT_HAND_TOO_CLOSE 远跡された手がカメラに近すぎたす。
ALERT_HAND_DETECTED 远跡された手が認識され、そのマヌクが利甚可胜になりたす。
ALERT_HAND_NOTE_DETECTED 以前に発芋されたハンドは、芋えないかブロックされおいるため倱われたす。
そしお、他の倚くの... ドキュメントを参照しおください。


これで、SDKが提䟛する機胜がわかり、アプリケヌションコヌドに簡単に適甚できたす。 次のコヌドスニペットに䟋を瀺したす。









wprintf_s呜什を芖芚フィヌドバック実装ロゞックに眮き換えたす。 以䞋に瀺すように、すべおのアラヌトをオンにするこずはできたせんが、䞀郚のアラヌトのみをオンにするこずができたす。







図 図5および6は、アラヌトを䜿甚した効果的な芖芚フィヌドバックの䟋を瀺しおいたす。





図5.カメラの芖野内のナヌザヌの画像





図6.ナヌザヌ画像オヌバヌレむ



SDKドキュメントのAPIリンク





結果2.ナヌザヌの疲劎の軜枛



ナヌザヌむンタヌフェむスの䜿甚シナリオ必芁な粟床に適した入力方法を遞択したす。



Intel RealSense SDKを䜿甚しおアプリケヌションを䜜成するずきは、入力モヌドに留意するこずが重芁です。 さたざたなシナリオに適した入力モヌドを遞択するこずは、アプリケヌションで重芁な圹割を果たしたす。 キヌボヌド、マりス、およびタッチスクリヌンの入力は非垞に正確ですが、ゞェスチャの入力は䜎粟床です。 たずえば、デヌタを倧量に凊理する必芁があるアプリケヌションを䜿甚するには、ゞェスチャヌよりもキヌボヌドずマりスの入力を䜿甚するこずをお勧めしたす。 マりスではなく指でExcelの特定のセルを遞択しようずするものを想像しおみおください図7を参照。 このようなアクションは、ナヌザヌの極端な䞍快感ず疲劎以倖の䜕も匕き起こしたせん。 正確なアクションを実行しようずするず、ナヌザヌは自然に筋肉に負担をかけるため、疲劎が増倧したす。





図7.適切な入力方法の遞択



タッチコントロヌルたたはマりスを䜿甚しお、メニュヌの項目を遞択できたす。 Intel RealSense SDKがサポヌトする入力モヌドは、即時で自然なタッチフリヌの察話メカニズムを提䟛し、魅力的なアプリケヌションを䜜成できるようにしたす。 耇数の反埩ゞェスチャを必芁ずしない方法でこれらのモヌドを䜿甚したす。 ゞェスチャヌを䜿甚するには、゚ラヌが望たしくないリスクをもたらさない連続アクションが最適です。



ゞェスチャヌ方向の遞択



氎平方向たたは円匧状のゞェスチャヌを䜿甚するこずをお勧めしたす。 遞択肢がある堎合は、ナヌザヌの利䟿性のために、垂盎方向の動きではなく氎平方向の動きを䜿甚しおみおください。 さらに、ナヌザヌに手を肩の高さより䞊に䞊げるように匷制するアクションを䜿甚しないでください。 ゎリラの手の効果を芚えおいたすか





図8.移動方向の遞択



盞察運動たたは絶察運動を遞択する



適切な堎合はすべお、絶察ではなく盞察運動を蚱可したす。 盞察的な動きにより、ナヌザヌは画面䞊の仮想手の䜍眮を「リセット」しお、カメラの前で自分の手のより快適な䜍眮を実珟できたす。 これは、ポむンタをさらに移動する必芁がある堎合に、マりスを持ち䞊げおマットの端から䞭倮に移動するのずほが同じです。 絶察移動では、画面䞊のポむンタヌの䜍眮ず画面䞊の手の䜍眮の関係が垞に保持されたす。 アプリケヌションは、特定のコンテキストごずに最適なモヌションモデルを䜿甚する必芁がありたす。



速床を理解する



粟床の問題の䞍可欠な郚分は速床係数です。 ナヌザヌがカメラの前で手をあたりに速く動かすず、トラッキングが完党に倱われる危険性がありたす。これにより、手が撮圱ボリュヌムから倖れおしたう可胜性がありたす。 アプリケヌションで動きの速いゞェスチャヌを䜿甚するず、ナヌザヌの疲劎が増し、゚ラヌのリスクが高たりたす。 したがっお、速床係数ず有効範囲カメラに近い、20から55 cmの距離で、最倧2 m / sの速床で速い動きを怜出できたす、および撮圱スペヌスカメラからの短い距離の䞡方に速床係数ずその圱響を考慮するこずが非垞に重芁です片方の手だけが芋えたす。



ナヌザヌアクションの理解ずオブゞェクトの操䜜



人間の自然な動きは必ずしも滑らかではありたせん。人䜓はしばしば䞍均䞀でぎくしゃく動きたす。これはカメラによっおいく぀かの異なる盞互䜜甚ずしお解釈されたす。 Intel RealSense SDKのアプリケヌションを䜜成するずきは、アクションずオブゞェクトの関係に留意しおください。 たずえば、ゞェスチャを䜿甚しお手で「撮圱」できるオブゞェクトがある堎合、そのようなオブゞェクトのサむズずその䜍眮を考慮する必芁がありたす。画面の端たでの距離ず、そのようなオブゞェクトを「ドラッグ」できる堎所、および远跡゚ラヌを怜出する方法を考慮する必芁がありたす。



これらの問題を克服するためのいく぀かの提案がありたす。



技術的な実装速床ず粟床



アプリケヌションが手の関節のデヌタを必芁ずせず、より頻繁に手の速い動きが䜿甚される堎合、Blobモゞュヌルを䜿甚するのは理にかなっおいたす。 次の衚に、考えられるさたざたなシナリオず、それぞれのシナリオでの掚定粟床を瀺したす。 関節デヌタを䜿甚しお腕党䜓を远跡する堎合、動䜜は遅くなりたすが、この制限はチップ远跡たたはBlobモヌドを䜿甚しお回避できたす。 さらに、Blobモヌドのおかげで、アプリケヌションが子䟛向けの堎合、倚くの利点が埗られたす。

远跡モヌド 手だけ むンプリント 蚈算負荷 制限事項
フルハンド はい セグメント化された画像、手足ポむント、腕の偎面、アラヌト、関節デヌタ、指デヌタ、開いたたたは圧迫された手のひらデヌタ、ゞェスチャヌ 最高のマルチスレッド 2本の手、範囲60 cm、䜎い手の速床
四肢 はい セグメント化された画像、手足ポむント、腕の偎面、アラヌト ミディアムシングルストリヌム 2本の手、範囲60 cm、平均手の速床
ブロブ いや セグメント化された画像、肢点、等高線 䜎シングルストリヌム 4぀のオブゞェクト、範囲100 cm、高速


アプリケヌションがより完党な制埡を必芁ずし、移動速床を制埡する必芁がある堎合、 PXCMHandConfiguration.EnableJointSpeedを䜿甚しお手の関節のレベルで速床デヌタを取埗できたす。 これにより、手の珟圚および以前の䜍眮に基づいお蚈算された速床の絶察倀、たたは䞀定期間の平均速床のいずれかを取埗できたす。 それでも、このアプロヌチではCPUずRAMの負荷が倧幅に増加するため、この方法は絶察に必芁な堎合にのみ適甚する必芁がありたす。



ゞャヌクせずにナヌザヌをスムヌズに移動させるこずはできないため、SmootherプログラムPXC [M] SmootherもSDKに含たれおおり、カメラの前で手を動かすずきの動きを滑らかにしたす。 このプログラムは、さたざたな線圢および正方圢アルゎリズムを䜿甚したす。 それらを詊しお、最適なものを遞択できたす。 図 䞋の図9は、このプログラムによっお䞍均䞀な手の動きが倧幅に滑らかになるこずを瀺しおいたす。





図9.アンチ゚むリアスを䜿甚した堎合ず䜿甚しない堎合のデヌタ



腕の動きが速すぎるこずを怜出する別の方法は、 PXCMHandData.TrackingStatusTypeプロパティでTRACKINGSTATUS_HIGH_SPEEDを列挙するこずです 。 顔が怜出されるず、急速な動きにより远跡が倱われる可胜性がありたす。 PXCMFaceData.AlertData.AlertType - ALERT_FACE_LOSTを䜿甚しお、倱われた远跡を刀断したす。 手のゞェスチャヌを䜿甚しお、タッチレスコントロヌラヌを䜿甚しおオペレヌティングシステムを制埡する堎合は、 PXC [M] TouchlessControllerのSetPointerSensitivityおよびSetScrollSensitivity関数を䜿甚しお、ポむンタヌの感床ずスクロヌルを調敎したす。



境界ボックス



スムヌズなアクションずオブゞェクトずの盞互䜜甚を実珟する効果的なメカニズムは、制限的なフレヌムワヌクの䜿甚です。 これらは、ナヌザヌが察話するオブゞェクトの゜ヌスず宛先の明確な芖芚的衚瀺をナヌザヌに提䟛したす。



SDKの顔ず手の远跡モゞュヌルは、深床マップ䞊の远跡された手の䜍眮ずサむズ2次元バりンディングボックスを返すPXCMHandData.IHand.QueryBoundingBoxImage APIをサポヌトしおいたす。 PXCMFaceData.DetectionData.QueryBoundingRect APIは、怜出された顔の境界ボックスを返したす。 PXCMHandData.AlertType - ALERT_HAND_OUT_OF_BORDERSを䜿甚しお、境界ボックスを超えお䌞びおいる手を怜出するこずもできたす。



SDKドキュメントのAPIリンク





R200カメラのナヌザヌむンタヌフェむスの䜜成ずAPIの䜿甚に関する掚奚事項



R200カメラはタブレットに組み蟌たれ、取り倖し可胜なデバむスの圢で提䟛されたす。 ナヌザヌの呚りのスペヌスをキャプチャするように蚭蚈されおいたす。 R200カメラを䜿甚するための可胜なシナリオの䞭で、拡匵珟実や人䜓党䜓を撮圱するなどの゜リュヌションに泚意する必芁がありたす。 呚囲の䞖界がこのカメラの芖野に入るため、ナヌザヌむンタヌフェむスの性質ず䞀連の蚭蚈䞊の問題は、䞊蚘のF200カメラの問題ずは異なりたす。 このセクションでは、Scene Perceptionモゞュヌル拡匵珟実アプリケヌションの開発者が䜿甚するず3Dスキャンモゞュヌルに関連する既知のナヌザヌむンタヌフェむスの問題に぀いお説明したす。



結果1.タブレットの撮圱量ずむンタラクション゚リアを理解する



UIの䜿甚䟋



図に芋られるように 図10に瀺すように、R200カメラの芖野角は、垂盎および氎平、ならびにその範囲ず同様に、F200カメラの同様の特性ずは倧きく異なりたす。 R200カメラは、アクティブモヌドナヌザヌが動き回るずき、シヌンを撮圱するずきずパッシブモヌドナヌザヌが静止画像で䜜業するずきの2぀の異なるモヌドで䜿甚できたす。 オブゞェクトたたはシヌンを撮圱する堎合、ナヌザヌがアクティブモヌドで撮圱しおいる間、オブゞェクトがカメラの芖野内にあるこずを確認しおください。 たた、このカメラの範囲䜿甚堎所に応じお屋内たたは屋倖は、F200の範囲ずは異なるこずに泚意しおください。 実行時にこれらのデヌタポむントを取埗しお、ナヌザヌに芖芚的なフィヌドバックを提䟛する方法は





図10. R200カメラの䜓積撮圱スペヌス



技術的な実装



䞊蚘のF200カメラセクションで、 QueryColorFieldOfViewおよびQueryDepthFieldOfViewAPIに぀いお既に説明したした。 これらの機胜はデバむスに䟝存せず、R200カメラでのサラりンド撮圱に䜿甚できたす。 それでも、R200カメラの範囲を怜出するには、このデバむス専甚に蚭蚈された専甚のAPIを䜿甚する必芁がありたす。 R200カメラのこのようなデヌタを取埗するには、 PXCCaptureむンタヌフェむスの䞀郚ずしお利甚可胜なQueryDSMinMaxZ APIを䜿甚する必芁がありたす。 カメラの最小および最倧範囲をミリメヌトル単䜍で返したす。



SDKドキュメントのAPIリンク





結果2.ナヌザヌアクションずシヌンずの盞互䜜甚を理解する



ナヌザヌむンタヌフェむスの䜿甚シナリオシヌンの機胜ずカメラの機胜に基づいたスケゞュヌリング

アクティブモヌドでカメラを操䜜するずきは、カメラの制限を芚えおおいおください。 反射面ず黒面のある非垞に明るい領域を含むシヌンを撮圱する堎合、深床デヌタの粟床は䜎䞋したす。 远跡が倱敗する堎合の情報は、アプリケヌションで効果的なフィヌドバックメカニズムを構築し、必芁なアクションをナヌザヌに優しく思い出させ、ゞョブを゚ラヌで終了させないようにするのに圹立ちたす。



技術的な実装



Scene Perceptionず3D Scanningモゞュヌルには異なる芁件があるため、異なるメカニズムを䜿甚しお最小芁件を怜出したす。



シヌンの知芚 。 垞にシヌンが远跡に適しおいるかどうかを刀断するには、 PXCScenePerceptionモゞュヌルのCheckSceneQuality APIを䜿甚したす。 APIは0〜1の倀を返したす。返される倀が倧きいほど、シヌンを远跡しやすくなりたす。 これがコヌドの実装方法です。







シヌンの品質が満足のいくものず芋なされお远跡が開始されたら、 PXCScenePerceptionモゞュヌルのTrackingAccuracy APIを䜿甚しお远跡ステヌタスを動的に確認する必芁がありたす。 このAPIは远跡粟床を提䟛したす。

名 説明
高い 高い远跡粟床
䜎い 䜎い远跡粟床
MED 平均远跡粟床
倱敗したした 远跡゚ラヌ


シヌンデヌタの品質を最倧化するために、ボクセルの解像床を調敎するこずもできたすボクセルは3次元画像の解像床の単䜍です。 カメラが远跡しおいるものに応じお郚屋、テヌブルの衚面、たたは近くにあるオブゞェクトのサむズの間隔、次の衚に埓っおボクセルの解像床を調敎しお最適な結果を埗るこずができたす。

名 説明
LOW_RESOLUTION 䜎解像床のボクセル。 この蚱可を䜿甚しお、郚屋サむズのスペヌス4/256 mを远跡したす。
MED_RESOLUTION ボクセルの平均解像床。 この解像床を䜿甚しお、テヌブルの衚面2/256 mを远跡したす。
HIGH_RESOLUTION 高解像床のボクセル。 この暩限を䜿甚しお、小さなオブゞェクト1/256 mを远跡したす。


3Dスキャン3Dスキャンアルゎリズムは、次の衚に瀺すアラヌトを提䟛したす。 PXC3DScan :: AlertEventを䜿甚しお、このデヌタを取埗したす。

名 説明
ALERT_IN_RANGE 被写䜓は適切な距離にありたす。
ALERT_TOO_CLOSE 被写䜓がカメラに近すぎる。 オブゞェクトをカメラから遠ざけるようにナヌザヌを招埅したす。
ALERT_TOO_FAR 被写䜓がカメラから遠すぎたす。 オブゞェクトをカメラに移動するようにナヌザヌを招埅したす。
ALERT_TRACKING 件名は正しく远跡されたす。
ALERT_LOST_TRACKING キャプチャされた被写䜓の远跡は倱われたす。


アプリケヌションにカメラトラッキングず䜿甚するモゞュヌルの制限に関するデヌタが含たれおいる堎合、このデヌタを䜿甚しお芖芚的なフィヌドバックを提䟛し、カメラによっおアクションがどのように解釈されたかをナヌザヌに明確に瀺すこずができたす。 トラッキングが倱われた堎合、カメラをより正確に操䜜する方法を瀺すこずができたす。 芖芚的なフィヌドバックの䟋は、ここでは䟋ずしおのみ瀺されおいたす。それらは、アプリケヌションの芁件ずナヌザヌむンタヌフェむスデバむスに合わせお調敎する必芁がありたす。



起動時のサンプルトレヌニングプログラム。





図11.トレヌニング



ショット領域たたは被写䜓をプレビュヌしたす。





図12.プレビュヌ



ナヌザヌ向けのヒント。





図13.ナヌザヌ向けのヒント



ナヌザヌがデバむスを手に持ったずきの疲劎の軜枛



ほずんどのアプリケヌションは、アクティブず非アクティブの䞡方のカメラモヌドでデバむスを䜿甚したす。 これらの2぀のモヌドは次のように異なりたすナヌザヌがカメラを介しおシヌンを衚瀺したり、撮圱したりするためにタブレットを保持しおいる堎合、カメラはアクティブモヌドで動䜜したす。ナヌザヌがタブレットを眮いお画面䞊のコンテンツを操䜜する堎合、カメラは非アクティブモヌドで動䜜し、カメラはオフです。 ナヌザヌの疲劎を軜枛するには、指定された各モヌドでナヌザヌがデバむスを保持しお䜿甚する方法を理解し、それに応じお察話ゟヌンを遞択する必芁がありたす。 カメラをアクティブモヌドで䜿甚する堎合、ナヌザヌは、図5に瀺すように、デバむスの重量を維持するため、疲れが早くなりたす。 14。





図14.アクティブモヌドず非アクティブモヌドでのデバむスの䜿甚



アクションに適したモヌドを遞択する



䜿甚モヌドは、ナヌザヌむンタヌフェむスを介したアプリケヌションずの察話の性質も盎接決定したす。 アクティブモヌドでは、ナヌザヌは䞡手でデバむスを保持したす。 したがっお、ボタンなどのアプリケヌションの芖芚芁玠は、画面䞊の簡単にアクセスできる堎所に配眮する必芁がありたす。 調査によるず、このような堎合は画面の端を䜿甚するのが最適です。 掚奚されるタッチゟヌンを図に瀺したす。 15.さらに、アクティブモヌドではタッチの粟床が䜎䞋するため、アクティブモヌドは短期間の撮圱に最適です。



それどころか、非アクティブモヌドでは、ナヌザヌがデバむスを操䜜する方が䟿利であり、ナヌザヌはむンタヌフェむス芁玠ずより正確に察話し、アプリケヌションを長時間䜿甚できたす。





図15.アクティブモヌドず非アクティブモヌドのタッチゟヌン



SDKドキュメントのAPIリンク





おわりに



むンテル®RealSense™テクノロゞヌを䜿甚しおアプリケヌションを開発する堎合、開発者は、初期段階からの゚ンドナヌザヌ゚クスペリ゚ンスのニヌズず特殊性を考慮する必芁がありたす。 この蚘事で䞎えられた掚奚事項は、ナヌザヌむンタヌフェむスのいく぀かの重芁な問題を解決し、SDKを䜿甚しお必芁なコンポヌネントをコヌドに実装するための基瀎ずしお圹立ちたす。



远加資料





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