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資訊

常用的三種類型的深度相機(jī)，大致分為以下三種：基于主動(dòng)投射結(jié)構(gòu)光的深度相機(jī)（如Kinect 1.0, Intel RealSense, 小優(yōu)微型3D模組等）、被動(dòng)雙目相機(jī)（如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera, Point Grey 公司推出的 BumbleBee）以及ToF2相機(jī)（如微軟的Kinect 2.0, MESA 的 SR4000 , Google Project Tango 中使用的PMD Tech 的TOF相機(jī)，Intel 的 SoftKinect DepthSense, Basler基于松下的芯片開發(fā)的TOF相機(jī)以及國內(nèi)一些初創(chuàng)公司基于TI的方案開發(fā)的TOF相機(jī)等等）。

技術(shù)方案

明細(xì)

Kinect v1

Kinect v2

LeapMotion

小優(yōu)微型3D模組

建模精度

2mm30mm

2mm4mm

0.7mm

0.2mm

工作距離

＞4m，誤差增加，達(dá)0.2m

工作距離不影響誤差

小于700mm

技術(shù)方案明細(xì)	Microsoft Kinect	Microsoft Kinect One	Intel / Creative / SoftKinetic	Leap Motion	小優(yōu)微型3D模組
體積	大	大	小巧	小巧	小巧
配套電源線數(shù)量	多	多	不需要外界電源線	一根USB線	一根USB線
支持的開發(fā)語言	各種	Windows Store 應(yīng)用	中高端的 Intel CPU	支持的開發(fā)語言比較多，甚至通過 WebSocket 實(shí)現(xiàn)了瀏覽器中的 JavaScript API	Windows，linux，安卓
SDK數(shù)量及名稱	3種微軟 SDK、OpenNI、libfreenect	微軟 SDK、libfreenect2			Sdk通用版
檢測范圍	獲取深度數(shù)據(jù)（320＊240）、rgb 數(shù)據(jù)（640＊480）、聲音、骨骼節(jié)點(diǎn)（20個(gè)）	人體關(guān)節(jié)點(diǎn)更多（25個(gè)）	近距離使用，可實(shí)現(xiàn)表情分析和手勢識(shí)別	跟蹤手指和手掌	近距離高精度三維數(shù)據(jù)
檢測缺點(diǎn)	傳感器分辨率不夠，看不清手指	libfreenect2 基本不能檢測骨骼	不適合遠(yuǎn)距離交互，也無法檢測完整的身體	檢測范圍小，手臂酸疼，不能檢測身體和臉部	不適合遠(yuǎn)距離，速度較慢
使用場景				找不到合適的使用場景	人臉識(shí)別、醫(yī)美整形
價(jià)格	便宜	較貴			便宜