定位与输入是VR技能的要害，leap MoTIon运用的是一种依据计算机视觉原理的辨认技能。现在在业界比较有代表性的便是Leap MoTIon的手势辨认技能，当然这并非Leap MoTIon独有的技能，hololens上相同搭载该技能。从 API 的视点大概说一下。
Leap MoTIon 传感器的结构：
大体上，Leap 传感器依据内置的两个摄像头从不同视点捕捉的画面，重建出手掌在实在国际三维空间的运动信息。检测的规模大体在传感器上方 25 毫米到 600 毫米之间，检测的空间大体是一个倒四棱锥体。
首要，Leap Motion 传感器会树立一个直角座标系，座标的原点是传感器的中心，座标的 X 轴平行于传感器，指向屏幕右方。Y 轴指向上方。Z 轴指向违背屏幕的方向。单位为实在国际的毫米。如图：
在运用过程中， Leap Motion 传感器会定时的发送关于手的运动信息，每份这样的信息称为“帧”（ frame ）。每一个这样的帧包含检测到的：
一切手掌的列表及信息；
一切手指的列表及信息；
手持东西（细的、垂直的、比手指长的东西，例如一枝笔）的列表及信息；
一切可指向目标（Pointable Object），即一切手指和东西的列表及信息；
Leap 传感器会给一切这些分配一个仅有标识（ID），在手掌、手指、东西保持在视界规模内时，是不会改动的。依据这些 ID，能够经过 Frame：：hand（ ） ， Frame：：finger（ ） 等函数来查询每个运动目标的信息。
Leap 能够依据每帧和前帧检测到的数据，生成运动信息。例如，若检测到两只手，而且两只手都超一个方向移动，就认为是平移；若是像握着球相同滚动，则记为旋转。若两只手接近或分隔，则记为缩放。所生成的数据包含：
旋转的轴向向量；
旋转的视点（顺时针为正）；
描绘旋转的矩阵；
缩放因子；
平移向量；
关于每只手，能够检测到如下信息：
手掌中心的方位（三维向量，相关于传感器座标原点，毫米为单位）；
手掌移动的速度（毫米每秒）；
手掌的法向量（垂直于手掌平面，从手心指向外）；
手掌朝向的方向；
依据手掌曲折的弧度确认的虚拟球体的中心；
依据手掌曲折的弧度确认的虚拟球体的半径；
其间，手掌的法向量和方向如下图所示：
“手掌球”的圆心和半径：
关于每个手掌，亦可检测出平移、旋转（如滚动手腕带动手掌滚动）、缩放（如手指分隔、聚合）的信息。检测的数据如大局改换相同，包含：
旋转的轴向向量；
旋转的视点（顺时针为正）；
描绘旋转的矩阵；
缩放因子；
平移向量；
Leap 除了能够检测手指外，也能够检测手持的东西。像上文所说的，便是细的、垂直的、比手指长的物件：
关于手指和东西，会一致地称为可指向目标（Pointable Object，抱愧不太会翻译），每个 Pointable Object 包含了这些信息：
长度；
宽度；
方向；
指尖方位；
指尖速度；
方向和指尖方位如下图：
依据大局的信息、运动改换，手掌、手指和东西的信息和改换，开发者就能够靠这些来制造游戏、程序了。
