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錄製、重播 OpenNI 擷取到的資料

前面已經花了好幾篇文章，來講怎樣透過 OpenNI 來讀取 Kinect 的資料了，而接下來這一篇，則是大概來講一下，怎樣把讀到的資料記錄下來。

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透過 OpenNI / NITE 分析人體骨架（下）

延續上一篇，這一篇主要就是把之前礙於篇幅而先跳過的部分，做個完整的說明了∼而基本上，主要的內容會分兩大部分，第一部分是「Callback Function 的細節」，來講設定 callback function 的細節；第二部分，則是「讀取骨架資料」、也就是之前 main() 裡面迴圈裡的程式了。

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透過 OpenNI / NITE 分析人體骨架（上）

前面幾篇文章，基本上都是單純地讀取 OpenNI 裡的原始影像資料（深度／彩色），並沒有額外去做其他進一步的處理；而這一篇的，則是直接進入可能比較實用、也比較特別的部分，要去讀取使用 NITE 這套 middleware 分析出來的人體骨架資料了∼

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AMD 將 ATI Stream 改名為 AMD APP 了∼外加 OpenCL University Kit

這個消息應該算有點晚了…似乎是在去年年底推出 ATI Stream SDK 2.3（連結）前，AMD 就將整個「ATI Stream」這個名詞，改為「AMD Accelerated Parallel Processing」（簡稱「APP」）了！Heresy 現在找到的資料，是可以追朔到 2010/10/20（連結），不過由於 Heresy 自己沒有一直在追／認真看 ATI/AMD 的新聞，所以也就沒注意到了（奇怪，印象中之前 2.3 的時候，進到 Stream SDK 的網頁並沒有寫啊？）。

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透過 OpenNI 建立 Kinect 3D Point Cloud

這篇還是算延續前一篇的《透過 OpneNI 合併 Kinect 深度以及彩色影像資料》。在可以透過 OpenNI 讀取到 Kinect 的深度、色彩資訊之後，其實就可以試著用這些資訊，來重建 3D 的環境做顯示了∼不過實際上，在前面的範例中所讀到的深度資訊，都算是原始資料，而且座標軸也都是感應器二維影像的座標系統，如果要重建 3D 場景的話，這些資訊都還是需要換算的；所幸，OpenNI 在 Depth Generator 已經有提供 ConvertProjectiveToRealWorld() 和 ConvertRealWorldToProjective() 這兩個函式，可以幫助程式開發者快速地進行座標轉換了！

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