1樓：岑毅
我沒有leap 3d的硬體，我只是猜測下。
它的硬體是雙目立體視覺，它的開發者說速度快是因為數學模型，我估計就是簡單的影象四則運算，紅外線照射估計功率低，近距離的物體才有反光，所以得到的雙目影象都是近距離的。它得到的影象是乙個近距離物體的紅外灰度圖或者二值圖吧。它的功能主要就是集中在深度距離探測、指尖以及它的方向獲取、目標跟蹤。
對於距離的探測的演算法可能：
1.灰度的差值表示距離的遠近；
2.左右攝像頭兩幅影象是近似的，但是目標物體座標不一樣，所以可能是以左眼影象為基準，對右眼所有影象進行平移，再相減，負數求絕對值，那麼求畫素總和，當得到最小值時就是左右眼視差的值，以此判斷距離。影象的矩陣元素的平移和矩陣的相減DSP算的很快的，就幾個時鐘週期
對於指尖的獲取，可能是用數學形態學獲取影象骨架，就是運算元和影象矩陣乘加，用DSP算很快的。得到骨架，就自然能得到端點和指向
對於跟蹤，也許是用了類似mean-shift之類的演算法，也是乙個核函式運算元和影象矩陣乘加，運算速度超快
2樓：
剛好隨手看到了
Leap Motion控制器工作原理詳解_click研發組用人話說就是用倆攝像頭直接「看」，然後經過複雜演算法得到具體的手勢資料（也就是和kinect類似？）
因為用的是攝像頭，所以成本比較低（對比什麼用超聲波反射的、用紅外線掃瞄中斷的）
3樓：
從 API 的角度大概說一下。
Leap Motion 感測器的結構：
大體上，Leap 感測器根據內建的兩個攝像頭從不同角度捕捉的畫面，重建出手掌在真實世界三維空間的運動資訊。檢測的範圍大體在感測器上方 25 公釐到 600 公釐之間，檢測的空間大體是乙個倒四稜錐體。
首先，Leap Motion 感測器會建立乙個直角座標系，座標的原點是感測器的中心，座標的 X 軸平行於感測器，指向螢幕右方。Y 軸指向上方。Z 軸指向背離螢幕的方向。
單位為真實世界的公釐。如圖：
在使用過程中， Leap Motion 感測器會定期的傳送關於手的運動資訊，每份這樣的資訊稱為「幀」( frame )。每乙個這樣的幀包含檢測到的：
所有手掌的列表及資訊；
所有手指的列表及資訊；
手持工具（細的、筆直的、比手指長的東西，例如一枝筆）的列表及資訊；
所有可指向物件（Pointable Object），即所有手指和工具的列表及資訊；
Leap 感測器會給所有這些分配乙個唯一標識（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( ) 等函式來查詢每個運動物件的資訊。
Leap 可以根據每幀和前幀檢測到的資料，生成運動資訊。例如，若檢測到兩隻手，並且兩隻手都超乙個方向移動，就認為是平移；若是像握著球一樣轉動，則記為旋轉。若兩隻手靠近或分開，則記為縮放。
所生成的資料報含：
旋轉的軸向向量；
旋轉的角度（順時針為正）；
描述旋轉的矩陣；
縮放因子；
平移向量；
對於每隻手，可以檢測到如下資訊：
手掌中心的位置（三維向量，相對於感測器座標原點，公釐為單位）；
手掌移動的速度（公釐每秒）；
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）的資訊。檢測的資料如全域性變換一樣，包括：
旋轉的軸向向量；
旋轉的角度（順時針為正）；
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，會統一地稱為可指向物件（Pointable Object，抱歉不太會翻譯），每個 Pointable Object 包含了這些資訊：
長度；寬度；
方向；指尖位置；
指尖速度；
方向和指尖位置如下圖：
根據全域性的資訊、運動變換，手掌、手指和工具的資訊和變換，開發者就可以靠這些來製作遊戲、程式了。
大概就是這樣了~
參考：Leap Motion 的開發者文件 Leap Motion | Developers
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