利用kinect和OpenCv分离障碍物和人，并且实时检测人与障碍物的距离

准备工作：

1. 安装Kinect SDK v2.0

2. 安装OpenCv3.0.0，并在Visual Studio中配置OpenCv（建议配置完成后生成配置表，以便其他工程使用）（如果只是用OpneCv进行图片处理，建议使用Python） （远离C++）

要点：

1. 利用kinect深度摄像头获得深度信息

2. 利用Kinect摄像头获得人的骨骼点并将人与背景分离

3. 将获得的深度图进行二值化得到满足条件的障碍物（足够大，距离摄像头距离在测量范围内）

4. 进行连通域的检测，每个障碍物都为一个连通域，同理，每个人也是一个连通域（核心）

5. 利用像素值来进行人和障碍物的测距（相对距离，非实际距离，未实现实际距离的测量）

6. 将OpenCv的多个窗口显示在一个窗口