openni+nite体感鼠标模拟5（补充）

之前做的体感鼠标，左手向左摆是右击，右手向前推是左键按下，这样其实有时候很麻烦，所以，我现在用一种比较简单的方式去实现左键按下，就是判断主手手掌的状态，若是闭合则按下，若是张开则弹起。

这里我主要用到的有OPENCV里的凸包，这也是一个常用的判断手的姿势的函数，其次就是深度图，这里凸包函数直接作用于深度图，这样我们通过判断凸包中的缺陷就可以了。最重要的是我们可以利用OPENNI本身的提取用户深度数据的函数，仅提取用户部分的图，这样我们连手的分割都可以省略了。

这里我大概说一下流程，首先，提取手的中心点，然后根据中心点选取深度接近的附近的图像作为ROI，然后提取出来做轮廓提取，轮廓提取后做凸包，最后利用传统的凸包缺陷即可进行识别了。因为只是识别握着和张开，所以结果还是可疑的。