[转载]Kinect+OpenNI学习笔记之10(不需要骨骼跟踪的人体多个手部分割) – tornadomeet

[转载]Kinect+OpenNI学习笔记之10(不需要骨骼跟踪的人体多个手部分割) – tornadomeet – 博客园.

　前言

　　这篇文章主要是介绍多个手部的分割，是在前面的博文：不需要骨骼跟踪的人体手部分割的基础上稍加改进的。因为识别有的一个应用场合就是手势语言识别，而手势一般都需要人的2只手相配合完成，因此很有必要对人体的多个手部来进行分割。

　实验说明

　　其实本文中使用的还是OpenNI自带的一些算法实现的，因为OpenNI中自己本身就对每个手部有一个 UserID的标志，所以我们每当检测到一只手时就可以把手的位置连同他的ID一起存下来，后面进行手势分割时按照检测到的不同手势分别进行分割即可。其程序流程图如下所示：

　　下面是本次实验特别需要注意的一些细节。

　　OpenNI知识点总结：

一般情况下OpenNI的回调函数中都会有一个参数pCookie，该参数就可以解决前面的博文Kinect+OpenNI学习笔记之7(OpenNI自带的类实现手部跟踪)

中提到的一个当时没有完美解决的问题：即回调函数与类的静态函数，类的静态变量这3者之间使用相互矛盾的问题。那个时候因为在回调函数中需要使用静态成员变量，所以类中普通的非静态成员变量是不能够使用的，否则程序会编译时会报错误。但是如果我们把这些普通变量在类中定义成了静态变量后，这些静态变量就属于类本身了，并不属于类的对象。因此该变量在类的其它成员函数中是不能够被使用的。这样就产生了矛盾，当时的解决方法是将这些变量不放在类中，而放在类外称为整个工程的全局变量。虽然理论上可以解决问题，不过一个跟类有关的变量竟然不能够放在类的内部，听起来就像是个大笑话！这样的封装明显不合理。

　　幸运的是，现在因为回调函数传进来时有了pCookie这个变量，这样我们在回调函数中可以间接使用类的非静态成员变量了，使用这些变量既不需要定义为static类型，且也可以在类的成员函数中来进行初始化。具体方法是将某个节点(比如说手部，人体，姿势等节点)的注册函数RegisterGestureCallbacks()中第3个参数设置为this指针，而不是null指针。同时在具体的回调函数中，首先把 pCookie指针强制转换成COpenNI这个类的指针，然后用转换过来的指针调用需要用到的类的成员变量。

　　C/C++知识点总结:

pair和map的区别：map是一个容器，容器中的第一个元素表示的是键值key，其它元素分别表示以后用该容器存储数据时的数据类型。因此 map中的每一条记录的key值是不能重复的。当map定义的时候只有2个集合的时候，里面的每一条记录可以用pair来存储。因此可以简单的理解一个 pair对应的是一条具体的记录，而一个map是一个存放pair的容器，并且map声明了容器的属性。

当在进行pair数据类型的定义时，如果其元素中的一个已经确定，另一个还不知道，则在定义的同时可以直接传入确定的那个元素，另一个用它的数据类型后面接一个空括号即可。

在使用vector时，必须是已存在的元素才能用下标操作符进行索引。可以使用at和[]获取指定位置的数据或者给指定位置的数据赋值。

　　Qt知识点总结：

在QtCreator的使用中，有时候会出现两个尖括号在一起的情况，这时候没有语法错误，但是QtCreator这个编辑环境会在你的代码下出现个红色的波纹，让人看起来非常不舒服。例如：

解决方法非常简单，即把两个尖括号中间不要紧挨着，用一个空格号隔开一下即可，这时候红色的波纹警告线就消失了。

　实验结果

本工程可以对多个手部进行分割，分割效果取决于OpenNI中的手部跟踪效果。其效果截图如下：

　　实验代码（附录有工程code下载链接）

copenni.cpp:

#ifndef COPENNI_CLASS
#define COPENNI_CLASS

#include <XnCppWrapper.h>
#include <iostream>
#include <map>

using namespace xn;
using namespace std;

class COpenNI
{
public:
    ~COpenNI() {
        context.Release();//释放空间
    }
    bool Initial() {
        //初始化
        status = context.Init();
        if(CheckError("Context initial failed!")) {
            return false;
        }
        context.SetGlobalMirror(true);//设置镜像
        xmode.nXRes = 640;
        xmode.nYRes = 480;
        xmode.nFPS = 30;
        //产生颜色node
        status = image_generator.Create(context);
        if(CheckError("Create image generator  error!")) {
            return false;
        }
        //设置颜色图片输出模式
        status = image_generator.SetMapOutputMode(xmode);
        if(CheckError("SetMapOutputMdoe error!")) {
            return false;
        }
        //产生深度node
        status = depth_generator.Create(context);
        if(CheckError("Create depth generator  error!")) {
            return false;
        }
        //设置深度图片输出模式
        status = depth_generator.SetMapOutputMode(xmode);
        if(CheckError("SetMapOutputMdoe error!")) {
            return false;
        }
        //产生手势node
        status = gesture_generator.Create(context);
        if(CheckError("Create gesture generator error!")) {
            return false;
        }
        /*添加手势识别的种类*/
        gesture_generator.AddGesture("Wave", NULL);
        gesture_generator.AddGesture("click", NULL);
        gesture_generator.AddGesture("RaiseHand", NULL);
        gesture_generator.AddGesture("MovingHand", NULL);
        //产生手部的node
        status = hands_generator.Create(context);
        if(CheckError("Create hand generaotr error!")) {
            return false;
        }
        //产生人体node
        status = user_generator.Create(context);
        if(CheckError("Create gesturen generator error!")) {
            return false;
        }
        //视角校正
        status = depth_generator.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint(image_generator);
        if(CheckError("Can't set the alternative view point on depth generator!")) {
            return false;
        }
        //设置与手势有关的回调函数
        XnCallbackHandle gesture_cb;
        gesture_generator.RegisterGestureCallbacks(CBGestureRecognized, CBGestureProgress, this, gesture_cb);
        //设置于手部有关的回调函数
        XnCallbackHandle hands_cb;
        hands_generator.RegisterHandCallbacks(HandCreate, HandUpdate, HandDestroy, this, hands_cb);
        //设置有人进入视野的回调函数
        XnCallbackHandle new_user_handle;
        user_generator.RegisterUserCallbacks(CBNewUser, NULL, NULL, new_user_handle);
        user_generator.GetSkeletonCap().SetSkeletonProfile(XN_SKEL_PROFILE_ALL);//设定使用所有关节（共15个）
        //设置骨骼校正完成的回调函数
        XnCallbackHandle calibration_complete;
        user_generator.GetSkeletonCap().RegisterToCalibrationComplete(CBCalibrationComplete, NULL, calibration_complete);
        return true;
    }

    bool Start() {
        status = context.StartGeneratingAll();
        if(CheckError("Start generating error!")) {
            return false;
        }
        return true;
    }

    bool UpdateData() {
        status = context.WaitNoneUpdateAll();
        if(CheckError("Update date error!")) {
            return false;
        }
        //获取数据
        image_generator.GetMetaData(image_metadata);
        depth_generator.GetMetaData(depth_metadata);

        return true;
    }
    //得到色彩图像的node
    ImageGenerator& getImageGenerator() {
        return image_generator;
    }
    //得到深度图像的node
    DepthGenerator& getDepthGenerator() {
        return depth_generator;
    }
    //得到人体的node
    UserGenerator& getUserGenerator() {
        return user_generator;
    }
    //得到手势姿势node
    GestureGenerator& getGestureGenerator() {
        return gesture_generator;
    }

public:
    DepthMetaData depth_metadata;
    ImageMetaData image_metadata;
    DepthGenerator  depth_generator;
    HandsGenerator  hands_generator;
    std::map<XnUserID, XnPoint3D> hand_points;//为了存储不同手的实时点而设置的
    map< XnUserID, vector<XnPoint3D> > hands_track_points;//为了绘画后面不同手部的跟踪轨迹而设定的

private:
    //该函数返回真代表出现了错误，返回假代表正确
    bool CheckError(const char* error) {
        if(status != XN_STATUS_OK ) {
            cerr << error << ": " << xnGetStatusString( status ) << endl;
            return true;
        }
        return false;
    }
    //手势某个动作已经完成检测的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE  CBGestureRecognized(xn::GestureGenerator &generator, const XnChar *strGesture, const XnPoint3D *pIDPosition,
                                                      const XnPoint3D *pEndPosition, void *pCookie) {
        COpenNI *openni = (COpenNI*)pCookie;
        openni->hands_generator.StartTracking(*pIDPosition);
    }
    //手势开始检测的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE CBGestureProgress(xn::GestureGenerator &generator, const XnChar *strGesture, const XnPoint3D *pPosition,
                                                   XnFloat fProgress, void *pCookie) {
        COpenNI *openni = (COpenNI*)pCookie;
        openni->hands_generator.StartTracking(*pPosition);
    }
    //手部开始建立的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE HandCreate(HandsGenerator& rHands, XnUserID xUID, const XnPoint3D* pPosition,
                                            XnFloat fTime, void* pCookie) {
        COpenNI *openni = (COpenNI*)pCookie;
        XnPoint3D project_pos;
        openni->depth_generator.ConvertRealWorldToProjective(1, pPosition, &project_pos);
        pair<XnUserID, XnPoint3D> hand_point_pair(xUID, XnPoint3D());//在进行pair类型的定义时，可以将第2个设置为空
        hand_point_pair.second = project_pos;
        openni->hand_points.insert(hand_point_pair);//将检测到的手部存入map类型的hand_points中。

        pair<XnUserID, vector<XnPoint3D>> hand_track_point(xUID, vector<XnPoint3D>());
        hand_track_point.second.push_back(project_pos);
        openni->hands_track_points.insert(hand_track_point);
    }
    //手部开始更新的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE HandUpdate(HandsGenerator& rHands, XnUserID xUID, const XnPoint3D* pPosition, XnFloat fTime,
                                            void* pCookie) {
        COpenNI *openni = (COpenNI*)pCookie;
        XnPoint3D project_pos;
        openni->depth_generator.ConvertRealWorldToProjective(1, pPosition, &project_pos);
        openni->hand_points.find(xUID)->second = project_pos;
        openni->hands_track_points.find(xUID)->second.push_back(project_pos);
    }
    //销毁手部的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE HandDestroy(HandsGenerator& rHands, XnUserID xUID, XnFloat fTime,
                                              void* pCookie) {
        COpenNI *openni = (COpenNI*)pCookie;
        openni->hand_points.erase(openni->hand_points.find(xUID));
        openni->hands_track_points.erase(openni->hands_track_points.find(xUID));
    }
    //有人进入视野时的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE CBNewUser(UserGenerator &generator, XnUserID user, void *p_cookie) {
        //得到skeleton的capability,并调用RequestCalibration函数设置对新检测到的人进行骨骼校正
        generator.GetSkeletonCap().RequestCalibration(user, true);
    }
    //完成骨骼校正的回调函数
    static void XN_CALLBACK_TYPE CBCalibrationComplete(SkeletonCapability &skeleton,
                                                       XnUserID user, XnCalibrationStatus calibration_error, void *p_cookie) {
        if(calibration_error == XN_CALIBRATION_STATUS_OK) {
            skeleton.StartTracking(user);//骨骼校正完成后就开始进行人体跟踪了
        }
        else {
            UserGenerator *p_user = (UserGenerator*)p_cookie;
            skeleton.RequestCalibration(user, true);//骨骼校正失败时重新设置对人体骨骼继续进行校正
        }
    }

private:
    XnStatus status;
    Context context;
    ImageGenerator  image_generator;
    UserGenerator user_generator;
    GestureGenerator gesture_generator;
    XnMapOutputMode xmode;

};

#endif

main.cpp:

#include <iostream>

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "copenni.cpp"

#include <iostream>

#define DEPTH_SCALE_FACTOR 255./4096.
#define ROI_HAND_WIDTH 140
#define ROI_HAND_HEIGHT 140
#define MEDIAN_BLUR_K 5

int XRES = 640;
int YRES = 480;
#define DEPTH_SEGMENT_THRESH 5

using namespace cv;
using namespace xn;
using namespace std;

int main (int argc, char **argv)
{
    COpenNI openni;
    vector<Scalar> color_array;//采用默认的10种颜色
    {
        color_array.push_back(Scalar(255, 0, 0));
        color_array.push_back(Scalar(0, 255, 0));
        color_array.push_back(Scalar(0, 0, 255));
        color_array.push_back(Scalar(255, 0, 255));
        color_array.push_back(Scalar(255, 255, 0));
        color_array.push_back(Scalar(0, 255, 255));
        color_array.push_back(Scalar(128, 255, 0));
        color_array.push_back(Scalar(0, 128, 255));
        color_array.push_back(Scalar(255, 0, 128));
        color_array.push_back(Scalar(255, 128, 255));
    }
    vector<int> hand_depth(10, 0);
    vector<Rect> hands_roi(10, Rect(320, 240, ROI_HAND_WIDTH, ROI_HAND_HEIGHT));

    if(!openni.Initial())
        return 1;

    namedWindow("color image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("depth image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("hand_segment", CV_WINDOW_AUTOSIZE);//显示分割出来的手的区域

    if(!openni.Start())
        return 1;
    while(1) {
        if(!openni.UpdateData()) {
            return 1;
        }
        /*获取并显示色彩图像*/
        Mat color_image_src(openni.image_metadata.YRes(), openni.image_metadata.XRes(),
                            CV_8UC3, (char *)openni.image_metadata.Data());
        Mat color_image;
        cvtColor(color_image_src, color_image, CV_RGB2BGR);
        for(auto itUser = openni.hand_points.cbegin(); itUser != openni.hand_points.cend(); ++itUser) {
            circle(color_image, Point(itUser->second.X, itUser->second.Y),
                   5, color_array.at(itUser->first % color_array.size()), 3, 8);
            /*设置不同手部的深度*/
            hand_depth.at(itUser->first) = itUser->second.Z* DEPTH_SCALE_FACTOR;
            /*设置不同手部的不同感兴趣区域*/
            hands_roi.at(itUser->first) = Rect(itUser->second.X - ROI_HAND_WIDTH/2, itUser->second.Y - ROI_HAND_HEIGHT/2,
                                               ROI_HAND_WIDTH, ROI_HAND_HEIGHT);
            hands_roi.at(itUser->first).x =  itUser->second.X - ROI_HAND_WIDTH/2;
            hands_roi.at(itUser->first).y =  itUser->second.Y - ROI_HAND_HEIGHT/2;
            hands_roi.at(itUser->first).width = ROI_HAND_WIDTH;
            hands_roi.at(itUser->first).height = ROI_HAND_HEIGHT;
            if(hands_roi.at(itUser->first).x <= 0)
                hands_roi.at(itUser->first).x  = 0;
            if(hands_roi.at(itUser->first).x > XRES)
                hands_roi.at(itUser->first).x =  XRES;
            if(hands_roi.at(itUser->first).y <= 0)
                hands_roi.at(itUser->first).y = 0;
            if(hands_roi.at(itUser->first).y > YRES)
                hands_roi.at(itUser->first).y =  YRES;
        }

        imshow("color image", color_image);

        /*获取并显示深度图像*/
        Mat depth_image_src(openni.depth_metadata.YRes(), openni.depth_metadata.XRes(),
                            CV_16UC1, (char *)openni.depth_metadata.Data());//因为kinect获取到的深度图像实际上是无符号的16位数据
        Mat depth_image;
        depth_image_src.convertTo(depth_image, CV_8U, DEPTH_SCALE_FACTOR);
        imshow("depth image", depth_image);

        //取出手的mask部分
        //不管原图像时多少通道的，mask矩阵声明为单通道就ok
        Mat hand_segment_mask(depth_image.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));
        for(auto itUser = openni.hand_points.cbegin(); itUser != openni.hand_points.cend(); ++itUser)
            for(int i = hands_roi.at(itUser->first).x; i < std::min(hands_roi.at(itUser->first).x+hands_roi.at(itUser->first).width, XRES); i++)
                for(int j = hands_roi.at(itUser->first).y; j < std::min(hands_roi.at(itUser->first).y+hands_roi.at(itUser->first).height, YRES); j++) {
                    hand_segment_mask.at<unsigned char>(j, i) = ((hand_depth.at(itUser->first)-DEPTH_SEGMENT_THRESH) < depth_image.at<unsigned char>(j, i))
                                                                & ((hand_depth.at(itUser->first)+DEPTH_SEGMENT_THRESH) > depth_image.at<unsigned char>(j,i));
                }
        medianBlur(hand_segment_mask, hand_segment_mask, MEDIAN_BLUR_K);
        Mat hand_segment(color_image.size(), CV_8UC3);
        color_image.copyTo(hand_segment, hand_segment_mask);

        imshow("hand_segment", hand_segment);
        waitKey(30);
    }

}

　　实验总结：

本次实验基本上都是基于OpenNI的一些算法的，其分割也是简单的用深度信息进行，没有什么特别的算法，且分割过程中没有引入色彩信息。后续的工作是从将色彩信息和深度信息结合起来做分割，即达到手部分割邻域自适应选择。

　　附录：实验工程code。

作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。

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