Ausführliche Erläuterung von Beispielen für die Entwicklung somatosensorischer Kinect-Spiele mit HTML5

1. Einführung

Was für ein Spiel werden wir machen?

Auf der Chengdu TGC2016-Ausstellung haben wir vor kurzem ein somatosensorisches Spiel „Naruto Mobile Game“ entwickelt, das hauptsächlich das Handyspielkapitel „Nine-Tailed Attack“ simuliert. Der Benutzer wird zur vierten Generation und konkurriert mit Das Nine-Tailed-Spiel zog eine große Anzahl von Spielern an. Oberflächlich betrachtet unterscheidet sich dieses Spiel nicht von anderen somatosensorischen Erlebnissen. Tatsächlich läuft es unter dem Browser Chrome. Mit anderen Worten: Wir müssen nur die entsprechende Front-End-Technologie beherrschen, um ein webbasiertes somatosensorisches Spiel zu entwickeln Kinect.

2. Umsetzungsprinzip

Was ist die Umsetzungsidee?

Verwenden Sie H5, um Kinect-basierte somatosensorische Spiele zu entwickeln. Das Funktionsprinzip ist eigentlich sehr einfach, indem es Spieler- und Umgebungsdaten, wie z. B. menschliche Knochen, sammelt und dem Browser den Zugriff auf diese Daten ermöglicht.

1. Daten sammeln

Kinect verfügt über drei Objektive, die einer gewöhnlichen Kamera ähneln und Farbbilder aufnehmen. Die linke und rechte Linse erhalten Tiefendaten durch Infrarotstrahlen. Wir verwenden das von Microsoft bereitgestellte SDK, um die folgenden Datentypen zu lesen:

• Farbdaten: Farbbild;

• Tiefendaten: Farbversuch Informationen;

• Menschliche Skelettdaten: Basierend auf Berechnungen, die auf den oben genannten Daten basieren, werden menschliche Skelettdaten erhalten.

2. Den Browser für Kinect-Daten zugänglich machen

Das von mir ausprobierte und verstandene Framework verwendet grundsätzlich Sockets, um dem Browserprozess die Kommunikation mit dem Server zu ermöglichen Übertragung:

• Kinect-HTML5 Verwenden Sie C# zum Erstellen des Servers, Farbdaten, Testdaten und Knochendaten werden alle bereitgestellt

• ZigFu Unterstützt H5-, U3D- und Flash-Entwicklung. Die API ist relativ vollständig und scheint kostenpflichtig.

• DepthJS bietet Datenzugriff in Form von Browser-Plugins >

Node-Kinect2 verwendet Nodejs zum Aufbau der Serverseite und stellt relativ vollständige Daten und viele Beispiele bereit.
Ich habe mich schließlich für Node-Kinect2 entschieden, es gibt jedoch viele Beispiele, die Front-End-Ingenieuren bekannt sind relativ schnell.

Kinect: Erfassen Sie Spielerdaten wie Tiefenbilder, Farbbilder usw.;
Node-Kinect2: Erhalten Sie die entsprechenden Daten von Kinect und führen Sie eine Sekundärverarbeitung durch.
Browser: Überwachen Sie die angegebene
• Schnittstelle

  der Knotenanwendung, um Spielerdaten zu erhalten und die Spielentwicklung abzuschließen.

3. Vorbereitung

Sie müssen zuerst eine Kinect kaufen

1. Systemanforderungen:

Das ist eine harte Anforderung und ich habe zu viel Zeit in Umgebungen verschwendet, die die Anforderungen nicht erfüllten.

USB3.0
Grafikkarte, die DX11 unterstützt
Win8- und höher-Systeme
Browser, der Web Sockets unterstützt
Natürlich ist der Kinect v2-Sensor unverzichtbar
2. Umgebung Einrichtungsprozess:

Kinect v2 verbinden
2. Installieren

   KinectSDK-v2.0

Nodejs installieren
Node-Kinect2 installieren

npm install kinect2

4. Beispieldemonstration

Es gibt nichts Besseres, als mir ein Beispiel zu geben!

Wie in der Abbildung unten gezeigt, zeigen wir, wie man menschliche Knochen erhält und den mittleren Teil der Wirbelsäule identifiziert und

Gesten

:

1. Serverseite

Erstellen Sie einen Webserver und senden Sie die Skelettdaten wie folgt:

var Kinect2 = require('../../lib/kinect2'),
	express = require('express'),
	app = express(),
	server = require('http').createServer(app),
	io = require('socket.io').listen(server);

var kinect = new Kinect2();
// 打开kinect
if(kinect.open()) {
	// 监听8000端口
	server.listen(8000);
	// 指定请求指向根目录
	app.get('/', function(req, res) {
		res.sendFile(dirname + '/public/index.html');
	});
	// 将骨骼数据发送给浏览器端
	kinect.on('bodyFrame', function(bodyFrame){
		io.sockets.emit('bodyFrame', bodyFrame);
	});
	// 开始读取骨骼数据
	kinect.openBodyReader();
}

2 🎜>

Durchsuchen Die Serverseite ruft die Skelettdaten ab und verwendet

Leinwand

, um sie zu zeichnen. Der Schlüsselcode lautet wie folgt:

var socket = io.connect('/');
var ctx = canvas.getContext('2d');
socket.on('bodyFrame', function(bodyFrame){
	ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
	var index = 0;
	// 遍历所有骨骼数据
	bodyFrame.bodies.forEach(function(body){
		if(body.tracked) {
			for(var jointType in body.joints) {
				var joint = body.joints[jointType];
				ctx.fillStyle = colors[index];
				// 如果骨骼节点为脊椎中点
				if(jointType == 1) {
					ctx.fillStyle = colors[2];
				}
				ctx.fillRect(joint.depthX * 512, joint.depthY * 424, 10, 10);
			}
			// 识别左右手手势
			updateHandState(body.leftHandState, body.joints[7]);
			updateHandState(body.rightHandState, body.joints[11]);
			index++;
		}
	});
});

Mit nur Mit ein paar Codezeilen haben wir die Spielerskeletterfassung abgeschlossen. Schüler mit einer bestimmten

Javascript

-Grundlage sollten es leicht verstehen können, aber was sie nicht verstehen, ist, welche Daten wir erhalten können? Wie bekomme ich es? Wie heißen die Knochenknoten? Es gibt keine Dokumentation für node-kienct2, die uns dies sagt.

5. Entwicklungsdokumentation

Node-Kinect2 stellt keine Dokumentation meiner Testzusammenfassung wie folgt zusammen:

1. Serverseitig verfügbare

Datentypen

;

bodyFrame	骨骼数据
infraredFrame	红外数据
longExposureInfraredFrame	类似infraredFrame，貌似精度更高，优化后的数据
rawDepthFrame	未经处理的景深数据
depthFrame	景深数据
colorFrame	彩色图像
multiSourceFrame	所有数据
audio	音频数据，未测试

2、骨骼节点类型

body.joints[11] // joints包括哪些呢？

 

节点类型	JointType	节点名称
0	spineBase	脊椎基部
1	spineMid	脊椎中部
2	neck	颈部
3	head	头部
4	shoulderLeft	左肩
5	elbowLeft	左肘
6	wristLeft	左腕
7	handLeft	左手掌
8	shoulderRight	右肩
9	elbowRight	右肘
10	wristRight	右腕
11	handRight	右手掌
12	hipLeft	左屁
13	kneeLeft	左膝
14	ankleLeft	左踝
15	footLeft	左脚
16	hipRight	右屁
17	kneeRight	右膝
18	ankleRight	右踝
19	footRight	右脚
20	spineShoulder	颈下脊椎
21	handTipLeft	左手指（食中无小）
22	thumbLeft	左拇指
23	handTipRight	右手指
24	thumbRight	右拇指

3、手势，据测识别并不是太准确，在精度要求不高的情况下使用

0	unknown	不能识别
1	notTracked	未能检测到
2	open	手掌
3	closed	握拳
4	lasso	剪刀手，并合并中食指

4、骨骼数据

body [object] {

bodyIndex [number]：索引，允许6人

joints [array]：骨骼节点，包含坐标信息，颜色信息

leftHandState [number]：左手手势

rightHandState [number]：右手手势

tracked [boolean]：是否捕获到

trackingId

} 

5、kinect对象

on	监听数据
open	打开Kinect
close	关闭
openBodyReader	读取骨骼数据
open**Reader	类似如上方法，读取其它类型数据

六、实战总结

火影体感游戏经验总结

接下来，我总结一下TGC2016《火影忍者手游》的体感游戏开发中碰到的一些问题。

1、讲解之前，我们首先需要了解下游戏流程。

1.1、通过手势触发开始游戏	1.2、玩家化身四代，左右跑动躲避九尾攻击
1.3、摆出手势“奥义”，触发四代大招	1.4、用户扫描二维码获取自己现场照片

2、服务器端

游戏需要玩家骨骼数据（移动、手势），彩色图像数据（某一手势下触发拍照），所以我们需要向客户端发送这两部分数据。值得注意的是，彩色图像数据体积过大，需要进行压缩。

var emitColorFrame = false;
io.sockets.on('connection', function (socket){
	socket.on('startColorFrame', function(data){
		emitColorFrame = true;
	});	
});
kinect.on('multiSourceFrame', function(frame){

	// 发送玩家骨骼数据
	io.sockets.emit('bodyFrame', frame.body);

	// 玩家拍照
	if(emitColorFrame) {
		var compression = 1;
		var origWidth = 1920;
		var origHeight = 1080;
		var origLength = 4 * origWidth * origHeight;
		var compressedWidth = origWidth / compression;
		var compressedHeight = origHeight / compression;
		var resizedLength = 4 * compressedWidth * compressedHeight;
		var resizedBuffer = new Buffer(resizedLength);
		// ...
		// 照片数据过大，需要压缩提高传输性能
		zlib.deflate(resizedBuffer, function(err, result){
			if(!err) {
				var buffer = result.toString('base64');
				io.sockets.emit('colorFrame', buffer);
			}
		});			
		emitColorFrame = false;
	}
});
kinect.openMultiSourceReader({
	frameTypes: Kinect2.FrameType.body | Kinect2.FrameType.color
});

 

3、客户端

客户端业务逻辑较复杂，我们提取关键步骤进行讲解。

3.1、用户拍照时，由于处理的数据比较大，为防止页面出现卡顿，我们需要使用web worker

(function(){
    importScripts('pako.inflate.min.js'); 

    var imageData;
    function init() {
        addEventListener('message', function (event) {
            switch (event.data.message) {
                case "setImageData":
                    imageData = event.data.imageData;
                    break;
                case "processImageData":
                    processImageData(event.data.imageBuffer);
                    break;
            }
        });
    }
    function processImageData(compressedData) {
        var imageBuffer = pako.inflate(atob(compressedData));
        var pixelArray = imageData.data;
        var newPixelData = new Uint8Array(imageBuffer);
        var imageDataSize = imageData.data.length;
        for (var i = 0; i < imageDataSize; i++) {
            imageData.data[i] = newPixelData[i];
        }
        for(var x = 0; x < 1920; x++) {
            for(var y = 0; y < 1080; y++) {
                var idx = (x + y * 1920) * 4;
                var r = imageData.data[idx + 0]; 
                var g = imageData.data[idx + 1]; 
                var b = imageData.data[idx + 2]; 
            }
        }
        self.postMessage({ "message": "imageReady", "imageData": imageData });
    }
    init();
})();

3.2、接投影仪后，如果渲染面积比较大，会出现白屏，需要关闭浏览器硬件加速。

3.3、现场光线较暗，其它玩家干扰，在追踪玩家运动轨迹的过程中，可能会出现抖动的情况，我们需要去除干扰数据。（当突然出现很大位移时，需要将数据移除）

var tracks = this.tracks;
var len = tracks.length;

// 数据过滤
if(tracks[len-1] !== window.undefined) {
	if(Math.abs(n - tracks[len-1]) > 0.2) {
		return;
	}
}
this.tracks.push(n);

 

3.4、当玩家站立，只是左右少量晃动时，我们认为玩家是站立状态。

// 保留5个数据
if(this.tracks.length > 5) {
	this.tracks.shift();
} else {
	return;
}

// 位移总量
var dis = 0;
for(var i = 1; i < this.tracks.length; i++) {
	dis += this.tracks[i] - this.tracks[i-1];
}
if(Math.abs(dis) < 0.01) {
	this.stand();
} else {
	if(this.tracks[4] > this.tracks[3]) {
		this.turnRight();
	} else {
		this.turnLeft();
	}
	this.run();
}

 

七、展望

1、使用HTML5开发Kinect体感游戏，降低了技术门槛，前端工程师可以轻松的开发体感游戏；

2、大量的框架可以应用，比如用JQuery、CreateJS、Three.js（三种不同渲染方式）；

3、无限想象空间，试想下体感游戏结合webAR，结合webAudio、结合移动设备，太可以挖掘的东西了……想想都激动不是么！

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erläuterung von Beispielen für die Entwicklung somatosensorischer Kinect-Spiele mit HTML5. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!