だいぶ遅くなってしまいましたが、やってみました。

第４回～第7回レビューです。

第4回 骨格情報の利用 http://kinection.jp/post/58

骨格情報を利用して、頭の位置に画像を重ねるところがゴールでした。

骨格情報はKinectが情報をもっているので、リアルタイムにそれを取得し、

頭の位置へ画像を描画するという流れでした。

1回～3回にくらべて、高度になってきたなという感じがありますが、

かといって飛躍するでもないので、じっくり見ていけば理解できる内容でした。

単純ですが、頭に画像があるのは割と楽しかったです。

ソースは以下

 https://github.com/sugasaki/KinectionJp/tree/master/4/KinectCameraSample

第5回 深度情報の利用  http://kinection.jp/post/71

今回は画像の位置情報＋深度情報を扱うがゴールでした。

深度情報も骨格同様にKinectが情報を持っているのでそれをリアルタイムに扱う方式です。

XY情報にZ情報が足されているので、より高度な印象です。

ここでBit演算が出てくるので、Bit演算を知らない人はちょっと苦労するかなといったところ。

知ってる人には簡単な演算なのでスムーズに進められると思います。

深度が足されることで、よりいろんなことに使えそうだなという印象でした。

第6回 音源の方向の取得　http://kinection.jp/post/75

今回から音声を扱うようです。

人がすでに検出されているので、その方向から声が発せられたかどうかを検知するのが

目的でした。

結果を取得するための、ふきだしがいい感じです。

できればふきだし画像をダウンロードできるようにしてくれてたらよかったのになと思います。

第7回 音声認識　http://kinection.jp/post/77

さらに音声認識が加わりました。

だいぶ本格的なアプリになってきました。

同時に驚きも大きいです。

このような処理が簡単にできるKinectに驚きです。

やっぱり、ふきだし画像をダウンロードできるようにしててほしかったなと思います。