谈谈NITE 2的姿势探测识别和手势探测识别

主要内容：

姿势探测识别
手势探测识别

一、姿势探测识别

1.1 内容介绍　　

　　NITE 2的姿势探测识别功能和人体骨骼跟踪一样，是由UserTracker提供的，在NiTE 2.0版本中，提供了两种姿势：“POSE_PSI”（我称它为“投降姿势”）和“POSE_CROSS_HAND”（称之为“双手抱胸”），除此之外，我们没办法提供自己设定的特定姿势的探测和识别。

　　在之前的版本中，由于“POSE_PSI”是用来做骨架跟踪校正的标志姿势使用的，但后来NITE提供了不用校正姿势的情况下就可以进行骨架跟踪了，所以在没有特殊使用的情况下，本人（谈谈NITE 2与OpenCV结合的第二个程序（提取人体骨骼坐标））觉得在骨骼跟踪上，姿势的探测已然成为了多余的了；但对于使用姿势识别有关方面的研究的，我想这个姿势探测识别应该还是重要的，没准在NITE后面的版本中提供”自制的特定姿势“跟踪识别了。

　　由于在NITE中主要提供的是人体跟踪和手的跟踪，而人体姿势探测属于前者，所以姿势探测识别和人体骨骼跟踪一样，都是使用UserTracker。首先通过获得新的使用者信息；然后根据指定使用者，利用UserTracker开始进行姿势的探测；最后根据每次探测到最新的姿势资料，进行判定识别，以及开始我们自己需要的处理工作。

1.2 代码介绍

　　同样的，直接上代码说明如何利用UserTracker进行姿势探测。

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

// 载入NiTE头文件
#include <NiTE.h>

// using namespace
using namespace std;
using namespace nite;

int main( int argc, char** argv )
{
    // 初始化NiTE环境
    NiTE::initialize();

    // 创建UserTracker跟踪器
    UserTracker mUserTracker;
    mUserTracker.create();

    while(true)
    {
        // 读取帧信息
        UserTrackerFrameRef mUserFrame;
        mUserTracker.readFrame( &mUserFrame);

        // 通过帧信息，获得用户数据UserData
        const Array<UserData>& aUsers = mUserFrame.getUsers();

        for( int i = 0; i < aUsers.getSize(); ++ i )
        {
            const UserData& rUser = aUsers[i];
            const UserId& uID = rUser.getId();

            if( rUser.isNew() )
            {
                cout << "User " << uID << " found." << endl;

                // 为每一个新用户进行姿势探测
                cout << "Start pose detection " << uID<< endl;

                // 探测uID的两种姿势
                mUserTracker.startPoseDetection( uID, POSE_PSI );
                mUserTracker.startPoseDetection( uID, POSE_CROSSED_HANDS );
            }
            else if( rUser.isLost() )
            {
                cout << "User " << uID << " lost." << endl;
            }
            else
            {
                // 读取用户的“POSI_PSI”的姿势状态
                const PoseData& rPosePSI = rUser.getPose( POSE_PSI );

                // 当做了“POSI_PSI”时：
                if( rPosePSI.isEntered() )
                    cout << " 开始---投降姿势(PSI pose)" << endl;

                if( rPosePSI.isHeld() )
                    cout << " 保持---投降姿势(PSI pose)" << endl;

                // 当做完了“POSI_PSI”后，双手放下时：
                if( rPosePSI.isExited() )
                    cout << "停止---投降姿势(PSI pose)" << endl;

                // 同样的读取“POSE_CROSSED_HANDS”的姿势状态
                const PoseData& rPCH = rUser.getPose( POSE_CROSSED_HANDS );

                if( rPCH.isEntered() )
                    cout << " 开始---双手抱胸(Cross Hand pose)" << endl;

                if( rPCH.isHeld() )
                    cout << " 保持---双手抱胸(Cross Hand pose)" << endl;

                if( rPCH.isExited() )
                    cout << " 停止---双手抱胸(Cross Hand pose)" << endl;
            }
        }
    }

    // 关闭UserTracker跟踪
    mUserTracker.destroy();

    // 关闭NITE环境
    NiTE::shutdown();

    return 0;
}

上图：

　　当开始姿势探测时，只要双手举起，PSI就会触发，使rPosePSI.isEntered()值为true；当保持着这个姿势一段时间，就会使rPosePSI.isHeld()值为true，表示目前的状态为保持着投降姿势；当双手放下时，rPosePSI.isExited()值为true，表示不再保持着投降姿势。同样的道理，当你做出”双手抱胸“的姿势(POSE_CROSSED_HANDS)时，也同样提供isEntered()、isHeld()和isExited()三个函数来表示当前探测的姿势的状态情况。

　　注：当我无论如何做出”双手抱胸“的姿势（POSE_CROSSED_HANDS）时，都无法触发这一姿势的跟踪，所以我的结论是我还不知道怎么去”双手抱胸“~~~

1.3 总结

　　对于姿势探测识别，主要包括以下几个步骤：

初始化NiTE环境：NiTE::initialize();
创建UserTracker跟踪器：UserTracker::create();
读取跟踪器帧信息：UserTracker::readFrame( &UserTrackerFrameRef);
通过帧信息，获得用户数据UserData：mUserFrame::getUsers();
对特定用户开始姿势探测（包括”投降姿势“和”双手抱胸姿势“的探测）：UserTracker::startPoseDetection(UserId user, PoseType type);
读取用户的指定姿势的状态信息：PoseData& getPose(PoseType type);
主要有isEntered()、isHeld()、isExited()三个函数来表示当前探测的姿势的状态情况;
停止UserTracker跟踪器：UserTracker::destroy();
最后停止NiTE环境：NiTE::shutdown();

二、手势探测识别

2.1 内容介绍

　　在NITE中，手势探测识别主要是由HandTracker类提供的，和UserTracker一样，HandTracker还提供的手部位置的跟踪（谈谈NITE 2的第一个程序HandViewer和谈谈NITE 2与OpenCV结合的第一个程序，以及谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标等处都做了介绍了）。根据目前的NITE提供的手势跟踪和之前的版本个人感觉差不多。首先都是不针对指定用户的手势识别（这点和姿势探测识别不一样），而是针对整个界面帧信息进行分析，找到符合的手势；其次探测识别的手势只有三个：”GESTURE_WAVE“(挥手)、”GESTURE_CLICK“（手掌前推在缩回来）和”GESTURE_HAND_RAISE“（手举起）。最后目前都没有提供自制的手势探测（这点和姿势探测一样）。

2.2 代码说明

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

// 载入NiTE头文件
#include <NiTE.h>

// using namespace
using namespace std;
using namespace nite;

int main( int argc, char** argv )
{
    // 初始化NiTE环境
    NiTE::initialize();

    // 创建HandTracker跟踪器
    HandTracker mHandTracker;
    mHandTracker.create();

    // 设定手势探测（GESTURE_WAVE、GESTURE_CLICK和GESTURE_HAND_RAISE）
    mHandTracker.startGestureDetection( GESTURE_WAVE );
    mHandTracker.startGestureDetection( GESTURE_CLICK );
    mHandTracker.startGestureDetection( GESTURE_HAND_RAISE );

    while(true)
    {
        // 读取帧信息
        HandTrackerFrameRef mHandFrame;
        mHandTracker.readFrame( &mHandFrame );

        // 整个界面帧信息进行分析，找到符合的手势
        const Array<GestureData>& aGestures = mHandFrame.getGestures();

        for( int i = 0; i < aGestures.getSize(); ++ i )
        {
            const GestureData& rGesture = aGestures[i];

            // 对找到的手势进行类型判断，并输出类型
            cout << "Detect gesture ";
            switch( rGesture.getType() )
            {
            case GESTURE_WAVE:
                cout << "摇手手势---“wave”：";
                break;

            case GESTURE_CLICK:
                cout << "前推并收回手势---“click”";
                break;

            case GESTURE_HAND_RAISE:
                cout << "举起手势---“hand raise”";
                break;
            }

            // 得到的手势信息中还包含了当前手势的坐标位置
            const Point3f& rPos = rGesture.getCurrentPosition();
            cout << " 手势位置为： （" << rPos.x << ", " << rPos.y << ", " << rPos.z << ")" << endl;

            // 以及手势状态，完成状态和进行状态
            if( rGesture.isComplete() )
                cout << "  手势完成";
            if( rGesture.isInProgress() )
                cout << "  手势正在进行";

            cout << endl;
        }
    }

    // 关闭HandTracker跟踪
    mHandTracker.destroy();

    // 关闭NITE环境
    NiTE::shutdown();

    return 0;
}

上图：

　　注：三个手势中”举起“手势太好识别了，直接掩盖了其它两个手势，所以在实际的手势识别中，我建议不用检测”举起“这个手势~~~。我把上面代码中mHandTracker.startGestureDetection( GESTURE_HAND_RAISE );给注释了，再看运行结果：

　　注：排除了”举起“手势的捣乱之后，发现”前推并收回“手势（click），动作最好掌控，识别过程和效果也是最好（个人觉得）；同时我怎么”摇手“（wave），好像都出不了检测结果，具体什么原因现在我也不知道（估计又是我手势做的不对），有知道的烦请教教我，谢谢~~~

2.3 总结

　　具体手势探测识别流程和1.3的相似，看了上面的代码肯定知道，所以这里就不写了。最后我的建议是：如果要进行手势探测识别的话，我提议是探测”click“手势~~~

　　写的粗糙~~~

posted @ 2013-01-25 12:19 叶梅树阅读(4540) 评论(3) 编辑收藏举报

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