EasyMocap动作捕捉介绍

动作捕捉技术动作捕捉技术是一种利用传感器捕捉人体动作并转化为数字数据的技术。

通过这种技术，可以准确地记录和还原人体运动过程，为许多领域提供了重要的帮助。

动作捕捉技术最早是在电影制作中使用的，用于准确记录演员的动作，并在计算机生成的场景中实现完美的动画。

现如今，这项技术已经广泛应用于电子游戏、体育训练、人体仿真、医学研究等领域。

动作捕捉技术的基本原理是利用传感器追踪特定部位或全身的运动。

常用的传感器包括惯性传感器、光学传感器和磁性传感器等。

这些传感器能够精确地记录人体运动的速度、角度和方向，并将这些数据传输到计算机中进行分析和处理。

在电子游戏领域，动作捕捉技术被广泛应用于角色动画的制作。

通过捕捉真实人体的动作，游戏开发者可以更好地塑造游戏中的角色形象，并使其运动更加自然逼真。

这为玩家提供了更好的游戏体验。

在体育训练领域，动作捕捉技术可以帮助运动员改善运动技巧和姿势。

通过分析运动员的动作数据，教练可以找出不足之处，并提供针对性的训练建议。

这有助于提高运动员的竞技水平，并减少运动伤害的风险。

在医学研究领域，动作捕捉技术被用于研究人体的运动功能。

通过准确记录和分析患者的运动数据，医生可以更好地了解和诊断运动障碍，制定更有效的康复计划。

除了以上应用领域，动作捕捉技术还被用于人体仿真、虚拟现实等领域。

例如，在人体仿真中，可以利用动作捕捉技术将真实人体的动作转化为虚拟角色的动作，从而实现高度逼真的仿真效果。

在虚拟现实中，动作捕捉技术可以实时捕捉玩家的动作，并将其应用到虚拟世界中，提供沉浸式的游戏体验。

总之，动作捕捉技术已经成为现代科技中不可或缺的一部分。

它在电影制作、游戏开发、体育训练、医学研究、人体仿真和虚拟现实等领域发挥着重要作用。

随着技术的不断进步，动作捕捉技术将会在更多领域得到创新和应用，为人们带来更多的便利和惊喜。

一、手势追踪控制器简介手势追踪控制器是一种能对用户手部姿态和动作进行精确追踪的设备，其优势在于，用户手部无需佩戴任何设备，即可完成手掌和十指的动作捕捉，实现与计算机的人机交互。

设备外观如下：图1 微动VID手势追踪设备依靠此设备，只需挥动一只手指即可浏览网页、阅读文章、翻看照片，还有播放音乐，即使不使用任何画笔或笔刷，用您的指尖即可以绘画，涂鸦和设计；用户可以在3D空间进行雕刻、浇铸、拉伸、弯曲以及构建3D图像，还可以把他们拆开以及再次拼接。

该设备能让用户体验一种全新的交互方式，依靠此设备，可直接用双手的方式，在虚拟仿真训练中完成点击按钮、推动阀柄、抓取设备等操作。

手势追踪控制器能精确追踪用户双手位置，从技术上说，这是一个8 立方英尺的可交互式3D 空间。

人的一只手，有29 块骨头、29 个关节、123 根韧带、48 条神经和30 条动脉。

这是一种精密、复杂的追踪过程，但依靠此设备能不费吹灰之力，轻松掌握。

图2 手势捕捉追踪器追踪区示例控制器可追踪全部10 只手指，精度高达1/100 毫米。

它远比现有的运动控制技术更为精确。

150°超宽幅的空间视场，您可以像您在真实世界一样随意在3D的空间移动您的双手。

控制器能以超过每秒200 帧的速度追踪用户的手部移动，保障用户人机交互的低延迟体验。

二、手势捕捉原理微动手势传感器根据内置的两个摄像头从不同角度捕捉的画面，重建出手掌在真实世界三维空间的运动信息。

检测的范围大体在传感器上方25 毫米到600 毫米之间，检测的空间大体是一个倒四棱锥体。

其工作流程如下：首先建立一个直角座标系，座标的原点是传感器的中心，座标的X 轴平行于传感器，指向屏幕右方。

Y 轴指向上方。

Z 轴指向背离屏幕的方向。

单位为真实世界的毫米。

图3 手势追踪控制器基准坐标系在使用过程中，传感器会定期的发送关于手的运动信息，每份这样的信息称为“帧”( frame )。

每一个这样的帧包含检测到的：➢所有手掌的列表及信息➢所有手指的列表及信息；➢手持工具(细的、笔直的、比手指长的东西，例如一枝笔)的列表及信息；➢所有可指向对象(Pointable Object)，即所有手指和工具的列表及信息；传感器会给所有这些分配一个唯一标识(ID)，在手掌、手指、工具保持在视野范围内时，是不会改变的。

数字娱乐中的动作捕捉技术动作捕捉技术（Motion Capture，简称MoCap）是一种将人体动作转化为数字化数据的技术，已广泛应用于数字娱乐领域。

本文将介绍数字娱乐中的动作捕捉技术的基本原理、应用场景以及对数字娱乐领域的影响。

一、动作捕捉技术的基本原理动作捕捉技术通过使用传感器记录人体在运动过程中的细微动作，然后将这些数据转化为数字化信息。

它通常使用高速摄像机、惯性传感器或反射式球等设备来记录动作，再由计算机软件通过算法进行处理。

在动作捕捉技术中，最常用的是光学动作捕捉技术。

该技术使用多台高速摄像机捕捉运动对象身上粘贴的反射式球标记，并通过对球的位置进行跟踪和计算，准确还原出人体的运动轨迹。

这种技术具有高精度和精细度的特点，可实时捕捉人体动作。

二、动作捕捉技术在数字娱乐中的应用1. 电影制作：动作捕捉技术广泛应用于电影制作中，特别是在动画和特效领域。

通过将演员或运动员的动作捕捉下来，可以准确还原出真实的、生动的人体动作，使得电影中的虚拟角色更加逼真和自然。

2. 游戏开发：动作捕捉技术在游戏开发中起到了至关重要的作用。

通过使用动作捕捉技术，游戏中的角色能够根据玩家的动作进行实时反应，增强了游戏的互动性和沉浸感。

3. 舞台剧和表演：动作捕捉技术也被广泛应用于舞台剧和表演领域。

演员的动作可以通过动作捕捉技术进行实时录制和分析，从而改善表演效果，提高观众的体验。

4. 运动分析与训练：动作捕捉技术对于运动员训练和分析也有很大的帮助。

运动员的动作可以通过动作捕捉技术进行详细地记录和分析，从而找出潜在问题，改善技术水平。

三、数字娱乐领域中动作捕捉技术的影响动作捕捉技术的广泛应用对数字娱乐领域产生了重大影响。

它不仅使得数字娱乐作品更加真实和生动，同时也提高了制作效率。

首先，动作捕捉技术使得数字娱乐作品的人物动作更加真实。

通过真实的动作捕捉，角色的运动和表情更贴近现实，与观众产生更强的共鸣，增强了作品的观赏性和感染力。

Super Mocap动作捕捉介绍经过近半年时间不分昼夜的努力，我们的动作捕捉软件EasyMocap终于迎来崭新的Kinect2.0动作捕捉，全新的名字Super Mocap K2超级动作捕捉！本来年初收到微软的开发者预览版Kinect2.0，改动下支持新硬件就已经可以发布，不过单纯的硬件升级我们觉得没意义，我们始终一丝不苟地对待每个细节，要做就做到最好！亮点1：两种过滤干扰技术Kinect2.0的深度图像是Kinect1.0的2倍以上，色彩图更是达到3倍以上，分辨率是全高清1920x1080，我们必须充分利用硬件的优势，所以我们研发了两种先进的实时自动过滤干扰技术，过滤干净噪波防止抖动，大大提高了捕捉质量！精度提高了4倍，精确到像素点！亮点2：两种识别骨骼技术为了更理想效果，我们甚至研发了两种骨骼的识别技术，进行取长补短互补，360度全方位实时捕捉3ds max即时显示，我们是目前全球唯一能做到这样的！除了我们的都只是用微软提供的游戏娱乐，只能进行简单的正面识别稍侧身就会乱的！亮点3：自动矫正镜头畸变Kinect2.0没有提供角度传感器的数据，但我们还是通过图形的技术，准确计算了Kinect的昂俯角度，自动校正人体重心到地面的高度，不受远近镜头畸变的影响！亮点4：自动剔除背景地面自动剔除深度图像的背景与地面，防止背景杂物，及地面阴影、投影、反光等对人体捕捉造成干扰！捕捉过程中，也可以随时选择关闭/显示背景地面。

产品优势传统的动作捕捉需要专门动作捕捉室，设备繁多，配置复杂。

需要反复校准，而且要穿特制的紧身衣服还要贴很Mark 点，需多个高价摄像机才能捕捉，不能避免光学噪波。

包括视频动作捕捉系统、惯性动作捕捉系统不能实时捕捉。

我们的产品我们关注用户体验，尽可能做到方便、快捷、易用。

穿普通服装就可以实时捕捉即时显示，所见所得。

而且自动校准、不容易受环境、光线影响，只需一个3D摄像头即可全身立体识别！我们以革命性的动作捕捉技术，给你呈现专业的捕捉效果。

乐高智能抓手知识点总结一、乐高智能抓手的简介乐高智能抓手是乐高教育推出的一款机器人装置，主要用于搭建在机器人车等乐高机器人中。

乐高智能抓手具有抓取、移动、旋转等功能，能够实现简单的抓取动作。

它结合了机械结构、电子控制和编程算法，可以让孩子们通过自己动手搭建和编程，学习机械结构、电子电路和编程知识，培养逻辑思维和创造力。

二、乐高智能抓手的组成部分乐高智能抓手包括机械结构、电子控制和编程算法三大部分。

1. 机械结构：包括抓手部分的机械臂、轴承和齿轮等组件。

机械结构的设计对于抓手的稳定性和灵活性具有重要影响。

2. 电子控制：包括电机、传感器、电路板和连接线等元件。

电子控制部分负责控制机械结构的动作，实现抓取、松开、移动等功能。

3. 编程算法：通过编程软件控制乐高智能抓手的动作。

通过编程，可以实现乐高智能抓手的自动化操作，提高抓手的灵活性和精准度。

三、乐高智能抓手的工作原理乐高智能抓手的工作原理主要包括机械传动和电子控制两个方面。

1. 机械传动：通过电机和传动装置驱动机械臂的运动，实现抓手的张合、旋转等动作。

机械传动设计合理与否，直接影响了抓手的稳定性和灵活性。

2. 电子控制：通过编程和电子控制模块，对电机、传感器等元件进行控制。

电子控制可以实现对机械结构的精准控制，提高抓手的工作效率和精度。

四、乐高智能抓手的应用领域乐高智能抓手主要应用于乐高机器人课程、机械设计比赛、科技教育活动等领域。

通过乐高智能抓手，学生可以学习机械结构、电子控制和编程算法知识，培养动手能力和创新思维。

1. 乐高机器人课程：乐高机器人课程是一种针对学生的编程教育课程，通过乐高智能抓手，学生可以学习如何搭建机器人、编程控制机器人的动作，培养学生的逻辑思维和编程能力。

2. 机械设计比赛：在机械设计比赛中，乐高智能抓手可以作为一个抓取装置，与其他乐高机器人配合完成任务。

通过比赛，学生可以提高机械设计和编程能力，锻炼团队合作和竞赛意识。

3. 科技教育活动：在科技教育活动中，乐高智能抓手可以作为一个展示装置，向学生展示机械结构、电子控制和编程算法的应用。

动作捕捉论文动作捕捉是为第二次世界大战后，起源于物理治疗、康复领域中，对伤残、截肢、脑瘫、帕金森症患者运动及行为学分析研究，诞生与斯坦福大学神经生物力学实验室，该实验室至今仍是该领域的权威机构。

运动捕捉技术与20世纪70年代开始应用于动画制作领域，通过捕捉演员的动作以改进动画制作效果。

动作捕捉英文为Motion capture,简称Mocap。

技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。

在运动物体的关键部位设置跟踪器，由Motion capture系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后向得到三维空间坐标的数据。

当数据被计算机识别后，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。

常用的运动捕捉技术从原理上说可分为机械式、声学式、电磁式、主动光学式和被动光学式。

不同原理的设备各有其优缺点，一般可从以下几个方面进行评价：定位精度；实时性；使用方便程度；可捕捉运动范围大小；抗干扰性；多目标捕捉能力；以及与相应领域专业分析软件连接程度。

光学式运动捕捉通过对目标上特定光点或标记点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。

目前常见的光学式运动捕捉大多基于计算机视觉原理。

从理论上说，对于空间中的一个点，只要它能同时为两部相机所见，则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和相机参数，可以确定这一时刻该点在空间中的位置。

当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。

典型的光学式运动捕捉系统通常使用6～8个相机环绕表演场地排列，这些相机的视野重叠区域就是表演者的动作范围。

为了便于处理，通常要求表演者穿上单色的服装，在身体的关键部位，如关节、髋部、肘、腕等位置贴上一些特制的标志或发光点，称为"Marker"，视觉系统将识别和处理这些标志。

系统定标后，相机连续拍摄表演者的动作，并将图像序列保存下来，然后再进行分析和处理，识别其中的标志点，并计算其在每一瞬间的空间位置，进而得到其运动轨迹。

利用无标记动作捕捉技术对立定跳远测量的研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 无标记动作捕捉技术的基本原理 (3)1.3 立定跳远测量的意义和作用 (5)2. 文献综述 (6)2.1 测量技术在体育中的应用 (7)2.1.1 传统测量技术局限 (8)2.1.2 其他地方性研究综述 (9)2.2 动作捕捉技术的进展 (9)2.2.1 标记动作捕捉的特点 (11)2.2.2 无标记动作捕捉的优势及其应用 (12)3. 实验设计与方法 (13)3.1 实验目的与设计 (14)3.2 研究对象 (15)3.3 研究材料和设备 (16)3.3.1 无标记动作捕捉系统 (17)3.3.2 立定跳远测量工具 (19)3.4 实验步骤 (20)3.4.1 参与者的筛选与配置 (21)3.4.2 实验环境及准备 (23)3.4.3 无标记动作捕捉数据的采集 (24)3.4.4 数据的后处理与分析 (25)4. 实验结果与数据讨论 (26)4.1 参与者基本信息 (28)4.2 数据采集与分析结果 (29)4.2.1 跳远动作的捕获与分析 (30)4.2.2 测量与分析结果的质量控制 (31)4.3 数据的统计分析 (32)4.3.1 描述性统计 (34)4.3.2 比较分析 (35)4.3.3 可信度与误差分析 (35)5. 结论与展望 (37)5.1 研究结论 (38)5.2 无标记动作捕捉技术对立定跳远测量的意义 (39)5.3 未来研究方向的建议 (40)1. 内容概述本研究旨在探讨无标记动作捕捉技术在精确测量立定跳远运动中的应用的可行性与准确性。

立定跳远作为田径项目中的一项基础能力测试，不仅对运动员的爆发力和技术精确性提出了要求，同时也是对训练效果的直观评估指标之一。

在此研究中，我们采用了最新的无标记动作捕捉系统，该系统通过高精度传感器阵列捕捉运动员在进行立定跳远时的三维运动数据。

特别值得注意的是，本研究选取的测量地点无须任何特殊的标记，从而提高了实验的可操作性与实用性。

虚拟现实游戏中的动作捕捉技巧虚拟现实游戏是一种让玩家身临其境的游戏体验，通过头戴式显示器和手柄等设备，玩家可以进入一个虚拟的世界，与游戏中的角色进行互动。

而在虚拟现实游戏中，动作捕捉技术则起到了至关重要的作用，它能够将玩家的真实动作转化为游戏中的角色动作，使得游戏体验更加真实和沉浸。

本文将介绍虚拟现实游戏中的动作捕捉技巧，帮助玩家更好地掌握这一技术。

首先，正确的姿势和动作是动作捕捉技巧的基础。

在进行虚拟现实游戏时，玩家需要注意自己的姿势和动作是否正确，以确保动作捕捉设备能够准确地捕捉到自己的动作。

例如，在进行拳击类游戏时，玩家应该保持双脚分开，双手握拳，肩膀放松，这样才能更好地模拟真实的拳击动作。

此外，玩家还应该注意保持平衡，避免过度用力或者不稳定的动作，以免造成不必要的伤害。

其次，灵活运用身体各个部位进行动作捕捉是提高技巧的关键。

虚拟现实游戏中的动作捕捉设备通常可以捕捉到玩家身体各个部位的动作，包括头部、手臂、腿部等。

玩家可以利用这些部位进行各种动作，增加游戏的乐趣和挑战。

例如，在进行射击类游戏时，玩家可以通过转动头部来瞄准目标，通过伸展手臂来射击，通过腿部动作来躲避敌人的攻击。

灵活运用身体各个部位进行动作捕捉，不仅能够提高游戏的可玩性，还能够锻炼玩家的身体协调能力和反应速度。

此外，虚拟现实游戏中的动作捕捉技巧还包括合理运用手柄和其他辅助设备。

虽然动作捕捉设备可以捕捉到玩家的真实动作，但是有时候仅仅依靠身体动作可能无法完成某些复杂的操作。

这时，玩家可以借助手柄和其他辅助设备来辅助操作。

例如，在进行赛车类游戏时，玩家可以通过手柄来控制方向盘的转动，通过踏板来控制汽车的加速和刹车。

合理运用手柄和其他辅助设备，可以让玩家更加方便地进行游戏，并且提高游戏的可操作性和真实感。

最后，不断练习和熟悉游戏的操作是提高动作捕捉技巧的关键。

虚拟现实游戏中的动作捕捉技巧需要不断的练习和熟悉才能掌握。

玩家可以通过反复进行游戏来熟悉各种动作和操作，同时也可以通过观看其他玩家的游戏录像和参考游戏攻略来学习他们的技巧和经验。