私は現在、深さマップを提供するProcessing Kinectライブラリを使用しています。私はそれをどのように取ることができ、可能であれば2Dスケルトンを作成するのかと思っていました。ここでコードを探すのではなく、それらの結果を達成するために使用できる一般的なプロセスです。Kinectのデプスマップを使用して2Dスケルトンを作成する方法はありますか？
また、これまでのKinectゲームのいくつかでこれを見てきたので、複数のスケルトンを同時に実行することは難しいでしょうか？
免責事項：あなたがまだこの質問の答えを得られなかった理由は、それが現在の研究課題であると考えられます。だから私はあなたに直接答えを与えることはできませんが、このトピックのためのいくつかの情報と有用なリソースを手伝ってくれます。
デプスマップからスケルトンを作成する主に2つの異なるアプローチがあります。最初のものは機械学習を使用し、2つ目は純粋にアルゴリズムです。
マシンを学習するには、あらかじめ決められた動きをしている人のサンプルを多く必要とし、それらのサンプルを使用してお気に入りの学習アルゴリズムを学習します。それはXBox（source）でMicrosoftによって採用され、実装されたアプローチですが、実際にはうまくいきますが、信頼性を高めるには何百万ものサンプルが必要です...かなり欠点です。
「アルゴリズム」アプローチ（トレーニングセットを使用せずに理解する）は、さまざまな方法で実行でき、研究上の問題です。可能な身体の姿勢をモデル化し、それを受け取った奥行き画像と照合しようとしていることがよくあります。それは、骨格追跡ツールNITEのPrimeSense（キネクト深度カメラ技術の後継者）が選択したアプローチです。
OpenKinect communityは、このトピックについてinteresting research materialと記載されているwikiを保持しています。 this thread on the OpenNI mailing listにも興味があります。
スケルトントラッキングツールの実装を探している場合、PrimeSenseはNITE（閉鎖ソース）をリリースしました。これはOpenNI frameworkの一部です。これは、スケルトントラッキングを含む、あなたが見たかもしれないほとんどのビデオで使用されているものです。私はそれが同時に2つのスケルトンを扱うことができると思うが、それは確認を必要とする。
最高の解決策は、OpenNIを必要とするFAAST（http://projects.ict.usc.edu/mxr/faast/）を使用することです。私は自分のコンピュータでOpenNIを動作させるのに苦労しました。私はまだCode LaboratoriesのCL NUIを使ってアプローチを見ていません。
これはいいですが、私はOSXを実行しているので、それはオプションではないと思います。 – Miles
はい、オプションです。WekinatorプロジェクトはOSX上で動作します。スケルトンを提供するのではなく、そうでなければスケルトンを必要とするかもしれないアプリケーションの深さマップ上で機械学習を適用します。 –
... FAASTの代わりに、OpenNI/NITEフレームワークでhttps://github.com/Sensebloom/OSCeleton#readmeを使用してください。 OpenNI/NITEにはOSXバイナリがあります。 http://c4c.posterous.com/installing-openni-kinect-drivers-and-nite-onを参照してください。いくつかのリンクについては、OSXファイルを見つけるためにページの一番下までスクロールしてください。 –
アルゴリズムアプローチはhttp://code.google.com/p/skeletonization/ですが、深度マップはサーフェスと閉じたオブジェクトのみを表すため、問題が発生する可能性があります。
google openNIとkinectに組み込まれています。 –