基于骨架运动的Kinect 3D手势识别 - 存在哪些库？

基于骨架运动的Kinect 3D手势识别是一种使用Kinect摄像头捕捉人体运动数据，并将其转化为3D手势识别的技术。以下是一些可用的库：

1. OpenNI：OpenNI是一个开源的跨平台库，用于处理Kinect和其他类似设备的数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
2. NITE：NITE是一个基于OpenNI的库，用于实现自然用户界面。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
3. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
4. MediaPipe：MediaPipe是一个开源的机器学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
6. PyTorch：PyTorch是一个开源的机器学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
7. Caffe：Caffe是一个开源的深度学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
8. Darknet：Darknet是一个开源的深度学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
9. TensorFlow.js：TensorFlow.js是一个开源的机器学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。
10. Keras：Keras是一个开源的深度学习框架，用于处理图像和视频数据。它提供了一个简单的API，可以用于捕捉人体运动数据并将其转化为3D手势识别。

以上是一些可用的库，可以用于基于骨架运动的Kinect 3D手势识别。