Azure Kinect Viewer

Ein entwicklerorientierter Viewer für Azure Kinect-Streams, der Ingenieuren hilft, Tiefe, Farbe und Körperverfolgungsdaten in Echtzeit zu prüfen.

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Über dieses Tool

Azure Kinect Viewer ingests Live- oder aufgezeichnete Azure Kinect-Streams und rendert synchronisierte Frames mit Overlays für Tiefe, Farbe, Infrarot und Skeletal-Daten. Es ermöglicht Ingenieuren, Kalibrierung, Streaming-Ausrichtung und Timing zu validieren, ohne externe Werkzeuge. Konzeptuell bildet das Tool einen Datenpfad vom Kinect SDK zu einer Visualisierungsschicht, wobei Kalibrierungs-basierte Koordinatentransformation angewendet und pro-Frame-Informationen gerendert werden. Es ist besonders wertvoll für Robotik, Computer-Vision-Forschung und industrielle Automatisierungsteams, die rasches Feedback während Integration, Tests und Leistungsprofilierung benötigen. Der einzigartige Wert liegt in Echtzeit-Skelett-Overlays, robuster BAG-Datei-Wiedergabe und expliziter Tiefen-zu-Farb-Ausrichtungsdiagnostik. Kernfunktionen umfassen Multi-Stream-Rendering, ROI-Steuerung und Datenausgabe für Offline-Analysen. Typische Anwendungsfälle umfassen Geräteeinrichtung, Regressionstests nach Firmware-Änderungen und Fehlersuche in Sensorpfaden im Labor oder vor Ort.

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Wie man es benutzt

Eingaben bereitstellen: Azure Kinect-Gerät anschließen oder Bag-Datei über das Eingaben-Panel laden.
Streams und Kalibrierung konfigurieren: Tiefe, Farbe, Infrarot und Körperverfolgung auswählen; ROI festlegen und Wiedergabegeschwindigkeit für Bag-Dateien einstellen.
Visualisierung starten: Live-Ansicht oder Wiedergabemodus starten, um Frames und Overlays zu rendern.
Ausgaben analysieren: Frame-Timing, Skelett-Overlays und Ausrichtungsdiagnostik überwachen, um Abweichungen zu identifizieren.
Daten exportieren: ausgewählte Metriken oder Logs für Offline-Analysen oder zum Teilen mit Teammitgliedern speichern.

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Welche Datenformate werden unterstützt?

Das Tool unterstützt Live-Streams über das Azure Kinect SDK und Offline-Bag-Datei-Wiedergabe. Exporte umfassen JSON oder CSV für Metriken und Skelettdaten, was eine Integration in nachgelagerte Analytics-Pipelines ermöglicht.

Kann es offline mit Bag-Dateien laufen?

Ja. Bag-Datei-Wiedergabe spiegelt Live-Ströme wider und bewahrt Timing, sofern Kalibrierungsdaten vorhanden sind. Die Wiedergabe unterstützt Geschwindigkeitsanpassung und frame-genaue Overlay-Darstellung zur Validierung und Fehlersuche.

Ist es plattformübergreifend?

Der Viewer läuft in modernen Desktop-Umgebungen mit notwendiger Kinect SDK-Unterstützung. Er kann als Desktop-App (z. B. Electron) verpackt werden oder über eine kompatible Browser-Umgebung genutzt werden, die unterstützte WebAssembly-Module und GPU-Beschleunigung bietet.

Welche Minimalhardware-Anforderungen gibt es?

Ein unterstütztes Azure Kinect-Gerät oder gültige Bag-Quelle, USB 3.x-Schnittstelle und mindestens 4 GB RAM. Für Echtzeit-Rendering und Skelett-Overlays verbessert eine GPU mit moderater Beschleunigung die Leistung.

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