[转载]使用Kinect测量身高 - yangecnu - 博客园

    使用Kinect测量身高的方法其实有很多种：

第一种方式是使用Kinect的视场角以及结合一些三角形几何运算，就可以大致测量出物体的高度，这一点在之前介绍深度影像处理的时候有提到。

第二种方式是使用Kinect骨骼追踪提供的20个关节点的相关坐标，在根据一定的算法测量出人体的身高。在Channel9上 面的这个例子的一个分享，在这里拿过来和大家分享一下。在这里，根据臂展和身高有相似的关系，我对这个例子做了一点扩展，计算臂展来粗略计算身高，用臂展 计算身高其实有个好处就是既可以使用正常模式（Normal model，20个关节点），可以使用坐姿模式(Seat model，10 个关节点)，这样您坐着就可以测量身高，不过精度不保证哈。这里只是提供这么一个思路。

一． 计算身高的算法

Kinect获取的骨骼数据包含20个关节点的X,Y,Z坐标信息。您可能会想，为什么不直接使用头部(head)关节点和脚趾(foot)关节点之间的距离来直接计算身高。这样不准确，因为用户可能并没有站直，如果这样算的话，误差比较大。

另一个问题是，头部关节点给出的是头部中心点的位置，如果使用这个位置，您需要额外增加9至11厘米，但是即使这样，也不能达到百分之一百的准确，如果要 更精确一点的话，可能需要使用深度影像值来提取头部的顶部位置。也不需要那么麻烦，现在来看看我们怎样使用骨骼关节点来计算高度信息。

仔细观察下面的骨骼点，可以看到，身高可以由下面几部分组成(如图中红色部分)：

• 头部(Head) –肩膀中心(ShoulderCenter)

• 肩膀中心(ShoulderCenter) – 脊柱中心(Spine)

• 脊柱中心(Spine) – 髋部中心(HipCenter)

• 髋部中心(HipCenter) – 左或右膝关节(KneeLeft or KneeRight)

• 左膝关节KneeLeft(右膝关节KneeRight) – 左踝关节leLeft (右踝关节AnkleRight)

• 左踝关节leLeft (右踝关节AnkleRight)- 左脚FootLeft (右脚FootRight)

使用臂展计算身高，也可以计算图中绿色所示的关节点：

• 左手(HeadLeft) –左手腕(Wrist Left)

• 左手腕(Wrist Left) – 左胳膊肘(Elbow Left)

• 左胳膊肘(Elbow Left) – 左肩膀(Shoulder Left)

• 左肩膀(Shoulder Left)–肩膀中心(Shoulder Center)

• 肩膀中心(Shoulder Center)-右肩膀(Shoulder Right)

• 右肩膀(Shoulder Right)- 右胳膊肘 (Elbow Right)

• 右胳膊肘 (Elbow Right)- 右手腕(Wrist Right)

•右手腕(Wrist Right)- 右手 (Hand Right)

原理就是这样，下面来编代码实现。

二． 实现

程序界面很简单，展示20个关节点，然后显示计算结果。有几点需要说明：

首先，关节点的位置信息是三维的，下面公式用来计算两个关节点的距离

public static double Length(Joint p1, Joint p2) { return Math.Sqrt( Math.Pow(p1.Position.X - p2.Position.X, 2) + Math.Pow(p1.Position.Y - p2.Position.Y, 2) + Math.Pow(p1.Position.Z - p2.Position.Z, 2)); }

上面的代码很直接。第二步，我们应该使用左腿还是右腿还进行测量更加准确呢，我们使用那个追踪的最好的。下面的代码用来计算腿部处于追踪状态的点的数量。如果那个数量多，那么就用那一个。

public static int NumberOfTrackedJoints(params Joint[] joints) { int trackedJoints = 0; foreach (var joint in joints) { if (joint.TrackingState == JointTrackingState.Tracked) { trackedJoints++; } } return trackedJoints; }

使用上面的函数，我们就可以判断是使用左腿还是右腿了。

// Find which leg is tracked more accurately. int legLeftTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft); int legRightTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight); double legLength = legLeftTrackedJoints > legRightTrackedJoints ? Length(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft) : Length(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight); 

然后我们使用扩展方法，来计算骨骼的高度。下面是方法的代码：

public static double Height(this Skeleton skeleton) { const double HEAD_DIVERGENCE = 0.1; var head = skeleton.Joints[JointType.Head]; var neck = skeleton.Joints[JointType.ShoulderCenter]; var spine = skeleton.Joints[JointType.Spine]; var waist = skeleton.Joints[JointType.HipCenter]; var hipLeft = skeleton.Joints[JointType.HipLeft]; var hipRight = skeleton.Joints[JointType.HipRight]; var kneeLeft = skeleton.Joints[JointType.KneeLeft]; var kneeRight = skeleton.Joints[JointType.KneeRight]; var ankleLeft = skeleton.Joints[JointType.AnkleLeft]; var ankleRight = skeleton.Joints[JointType.AnkleRight]; var footLeft = skeleton.Joints[JointType.FootLeft]; var footRight = skeleton.Joints[JointType.FootRight]; // Find which leg is tracked more accurately. int legLeftTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft); int legRightTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight); double legLength = legLeftTrackedJoints > legRightTrackedJoints ? Length(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft) : Length(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight); return Length(head, neck, spine, waist) + legLength + HEAD_DIVERGENCE; }

同样滴，我们使用手，手腕，胳膊肘，肩膀，等9个关节点来计算臂展，并使用臂展来近似计算身高，下面的名为ArmExtendWith的扩展方法即为计算臂展的方法。

public static double ArmExtendWith(this Skeleton skeleton) { var armWidthDeviation = 0.5; var handRight = skeleton.Joints[JointType.HandRight]; var wristRight = skeleton.Joints[JointType.WristRight]; var elowRight = skeleton.Joints[JointType.ElbowRight]; var shoulderRight = skeleton.Joints[JointType.ShoulderRight]; var shoulderCenter = skeleton.Joints[JointType.ShoulderCenter]; var handleft = skeleton.Joints[JointType.HandLeft]; var wristleft = skeleton.Joints[JointType.WristLeft]; var elowleft = skeleton.Joints[JointType.ElbowLeft]; var shoulderleft = skeleton.Joints[JointType.ShoulderLeft]; // Calculate the left and right arm extends width double rightArmExtendsWidth = Length(handRight, wristRight, elowRight, shoulderRight, shoulderCenter); double leftArmExtendsWidth = Length(handleft, wristleft, elowleft, shoulderleft, shoulderCenter); return rightArmExtendsWidth + leftArmExtendsWidth + armWidthDeviation; }

最后，再SkeletonFrameReady事件中调用该方法即可。

void Sensor_SkeletonFrameReady(object sender, SkeletonFrameReadyEventArgs e) { using (var frame = e.OpenSkeletonFrame()) { if (frame != null) { canvas.Children.Clear(); Skeleton[] skeletons = new Skeleton[frame.SkeletonArrayLength]; frame.CopySkeletonDataTo(skeletons); var skeleton = skeletons.Where(s => s.TrackingState == SkeletonTrackingState.Tracked).FirstOrDefault(); if (skeleton != null) { // Calculate height. double height = Math.Round(skeleton.Height(), 2); double armExtendsWidth = Math.Round(skeleton.ArmExtendWith(), 2); // Draw skeleton joints. foreach (JointType joint in Enum.GetValues(typeof(JointType))) { DrawJoint(skeleton.Joints[joint].ScaleTo(640, 480)); } // Display height. tblHeight.Text = String.Format("Height: {0} m", height); tblArmExtendWidth.Text = String.Format("ArmWidth: {0} m", armExtendsWidth); } } } }

现在您可以运行代码查看结果了。

三． 结语

本文介绍了两种利用Kinect测量身高的方法，一种是之前讲过的，利用Kinect的视场角和物体构成的三角关系，运用几何运算，测量物体身高，第二种 是利用Kinect提供的骨骼数据，根据关节点直接的距离，来计算人体的身高。本文着重讲解了利用骨骼关节点之间的距离计算身高的两种方法，一种是 Channel9上面分享的利用头部、脊柱、髋关节、膝关节、踝关节等8个关节点的长度来计算身高，还有一种就是使用与臂展相关的，手、手腕、胳膊肘、肩 膀等9个关节点信息，较第一种方法相比，该方法可以使用坐姿模式进行计算，意味着您坐着就可以测量身高。当然，可能精度不是很准确，本文只是提供了一些 Kinect在测量身高方面的思路，源代码点击此处下载，希望本文对您有帮助！