好久没更新博客了，写一篇技术贴。

        在即时战略游戏中，有一个鼠标框选建筑和角色的动作，以及玩家可以通过单选选择指定物体，在Unity中有特殊的实现方式。

        首先说下Unity鼠标事件，主要用到这么几个：​

          mousePos = Input.mousePosition;​ //获取鼠标当前位置坐标，左下角为（0，0），右上角为屏幕宽高。  ​

        //鼠标左键按下       

 if(Input.GetMouseButtonDown(0))        

{            

startMouseButtonPos = mous

        最近在帮同事做一个动态模拟电步机的运动动画，要求模拟电动步机在一定周期内的运动。于是就在Unity模拟了几个小球的曲线运动。不过最终可能要模拟的是曲面的运动，不过本人能力有限，暂时还无法模拟出难度更大的运动，之后如果学习了图形学的知识希望能够模拟出其运动状态。

        首先说下基本的原理，其实非常简单，就是结合中学数学的三角函数Sin,Cos的运动状态。Unity3D中直接为我们方便的提供了三角函数计算API:Mathf.Sin，我们只需调用即可。核心代码如下：

public float speed = 5.0f;                    //运动速度

public int amplitude = 1;                     //振幅

public int yoffset = 25;                      //y轴偏移量

       前几篇文章记录了RealSense深度数据，彩色视频图像以及IR图像的显示，深度数据是RealSense的基础，除了可以直接使用RealSense进行深度图像开发以外，还可以基于RealSense进行图像处理，特征识别等工作。不过RealSense还为我们提供了手势识别的功能，我们可以基于此开发不同的功能的应用。

​      进行手势识别有两种方式，其一是自己实现手势识别算法，这就需要开发人员进行大量的工作，对深度图像进行处理，提取出有效特征。所幸RealSense为我们提供了手势识别API，方便我们进行手势开发，不用关注大量繁琐的底层算法。不过如果开发者感兴趣，同样可以基于深度图像开发手势识别算法。

      ​打开RealSense文档，可以发现手势识别的范围只有20-55cm。我在打开深度数据后发现，如果距离大于60cm后深度信息图像就会有一定的噪点，由于精度问题在远距离处理深度图像无法更好的提取手势，所以有效范围为55cm之内。

     ​ RealSense提供的手势识别相关模块有两种非常重要：骨骼追踪（skeleton tracking）和手势识别（gesture）。

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       接上文，已经部署好了RealSense的开发环境，就可以使用RealSense进行开发了。由于大量的技术：深度数据，手势识别，面部追踪，三维重建等图像处理都涉及到深度图像的处理，所以先学习RealSense深度图形的捕捉和显示。

      ​方便起见，由于涉及到图像的显示工作，我直接使用Unity显示深度图像，这样简化了绘制工作。以后有机会会使用WPF，WinForm或OpenGL进行绘制显示。

      ​首先在Unity中RealSenseUnity项目下新建一个场景，命名为depthImage，同时创建一个脚本名为depthImageShow.cs。