如何在虚拟世界里灵活运用你的双手？手势交互方案、算法和场景全解析( 八 )_早在语言出现之前

这个方案是通过深度摄像头来获取带有深度信息的图片。优势是更容易获取手部的 3D 信息，相对应的通过 AI 算法得到的手部 3D 关键点也更加准确和稳定。但缺点是需要额外的设备、硬件成本比较高。

深度相机又分三大类：ToF、结构光和双目成像。

其中， ToF 和结构光得到的深度图比较准，但成本比较高，多用于手势的科研领域，商用的比较少，比如微软 HoloLens、极鱼科技 ThisVR 。

双目成像因为视场角大，帧率高，很适合用来做手势识别，唯一缺点就是因为成像原理的限制，使得整个双目相机模组的体积对比 ToF 和结构光来说大很多。

采用双目成像的公司以目前最大的手势识别公司 Leap Motion 为代表，该公司使用的是主动双目成像方案，除了双目摄像头外还有三个补光单元，可捕获双手 26DoF、静态手势、动态手势等。此外， Leap Motion 还提供了非常完整的 SDK ，对各个平台支持都不错（除手机平台）。

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