Leap Motion 入门简介

刚开始学习Leap Motion， 逛了逛官网。 https://www.leapmotion.com/

看了官方的介绍文档后，又在知乎找到一个比较全面的API角度的概括，现作出分享。感谢知乎上的匿名网友。

Leap Motion tracking data 通过 Frame 对象来获取。

主要追踪：Hands, Arms, Fingers, Tools, Gestures, Motions, Sensor Images.

在使用過程中， Leap Motion 傳感器會定期的發送關於手的運動信息，每份這樣的信息稱爲「幀」( frame )。每一個這樣的幀包含檢測到的：

• 所有手掌的列表及信息；
  
• 所有手指的列表及信息；
  
• 手持工具（細的、筆直的、比手指長的東西，例如一枝筆）的列表及信息；
  
• 所有可指向對象（Pointable Object），即所有手指和工具的列表及信息；

Leap 傳感器會給所有這些分配一個唯一標識（ID），在手掌、手指、工具保持在視野範圍內時，是不會改變的。根據這些 ID，可以通過 Frame::hand( ) , Frame::finger( ) 等函數來查詢每個運動對象的信息。

Leap 可以根據每幀和前幀檢測到的數據，生成運動信息。例如，若檢測到兩隻手，並且兩隻手都超一個方向移動，就認爲是平移；若是像握着球一樣轉動，則記爲旋轉。若兩隻手靠近或分開，則記爲縮放。所生成的數據包含：

• 旋轉的軸向向量；
• 旋轉的角度（順時針爲正）；
• 描述旋轉的矩陣；
• 縮放因子；
• 平移向量；

對於每隻手，可以檢測到如下信息：

• 手掌中心的位置（三維向量，相對於傳感器座標原點，毫米爲單位）；
• 手掌移動的速度（毫米每秒）；
• 手掌的法向量（垂直於手掌平面，從手心指向外）；
• 手掌朝向的方向；
• 根據手掌彎曲的弧度確定的虛擬球體的中心；
• 根據手掌彎曲的弧度確定的虛擬球體的半徑；
  

其中，手掌的法向量和方向如下圖所示：

「手掌球」的圓心和半徑：


對於每個手掌，亦可檢測出平移、旋轉（如轉動手腕帶動手掌轉動）、縮放（如手指分開、聚合）的信息。檢測的數據如全局變換一樣，包括：

• 旋轉的軸向向量；
• 旋轉的角度（順時針爲正）；
• 描述旋轉的矩陣；
• 縮放因子；
• 平移向量；

Leap 除了可以檢測手指外，也可以檢測手持的工具。像上文所說的，就是細的、筆直的、比手指長的物件：



對於手指和工具，會統一地稱爲可指向對象（Pointable Object，抱歉不太會翻譯），每個 Pointable Object 包含了這些信息：

• 長度；
• 寬度；
• 方向；
• 指尖位置；
• 指尖速度；

方向和指尖位置如下圖：

手指骨结构如下：

根據全局的信息、運動變換，手掌、手指和工具的信息和變換，開發者就可以靠這些來製作遊戲、程序了。