Exemple de développement HTML5 pour le partage de jeux somatosensoriels Kinect

Cet article présente principalement des informations pertinentes sur l'exemple d'application de HTML5 pour développer des jeux somatosensoriels Kinect. J'espère que cet article pourra vous aider. Les amis dans le besoin pourront s'y référer.

Exemple d'application de HTML5 pour développer des jeux somatosensoriels Kinect

1 Introduction

Ce que nous allons faire. faire un jeu ?

Lors du salon Chengdu TGC2016 il n'y a pas si longtemps, nous avons développé un jeu somatosensoriel de "Naruto Mobile", qui simule principalement le chapitre du jeu mobile "Nine-Tails Attack". Nine-Tails. Le duel a attiré un grand nombre de joueurs. En apparence, ce jeu n'est pas différent des autres expériences somatosensorielles. En fait, il fonctionne sous le navigateur Chrome. En d'autres termes, il suffit de maîtriser la technologie frontale correspondante pour développer un jeu somatosensoriel basé sur le Web. Kinect.

2. Principe de mise en œuvre

Quelle est l'idée de mise en œuvre ?

En utilisant H5 pour développer des jeux somatosensoriels basés sur Kinect, le principe de fonctionnement est en fait très simple. Kinect collecte des données sur les joueurs et sur l'environnement, telles que le squelette humain, et utilise une certaine méthode pour permettre au navigateur d'accéder à ces données.

1. Collecte de données

Kinect possède trois objectifs. L'objectif central est similaire à un appareil photo ordinaire et acquiert des images en couleur. Les lentilles gauche et droite obtiennent des données de profondeur grâce aux rayons infrarouges. Nous utilisons le SDK fourni par Microsoft pour lire les types de données suivants :

• Données de couleur : image couleur

• Données de profondeur : essai de couleur ; informations ;

• Données du squelette humain : sur la base de calculs basés sur les données ci-dessus, des données sur le squelette humain sont obtenues.
  

2. Rendre les données Kinect accessibles au navigateur

Les frameworks que j'ai essayés et compris sont essentiellement les socket permet au processus du navigateur de communiquer avec le serveur pour la transmission de données :

• Kinect-HTML5 utilise C# pour construire le serveur, et les données de couleur, les données d'essai et les données de squelette sont toutes fournies ;

• ZigFu prend en charge le développement H5, U3D et Flash. L'API est relativement complète et semble payante

• DepthJS permet d'accéder aux données ; sous la forme d'un plug-in de navigateur ;

• Node-Kinect2 utilise Nodejs pour construire le côté serveur, fournissant des données relativement complètes et de nombreux exemples.

J'ai finalement choisi Node-Kinect2. Bien qu'il n'y ait pas de documentation, il existe de nombreux exemples qui utilisent Nodejs, qui est familier aux ingénieurs front-end. relativement rapide.

• Kinect : capturez les données du joueur, telles que les images de profondeur, les images en couleur, etc. ;

• Node-Kinect2 : obtenez les données correspondantes de Kinect et effectuez un traitement secondaire ;

• Navigateur : surveillez l'interface spécifiée de l'application de nœud, obtenez les données du joueur et terminez le développement du jeu.

3. Préparation

Vous devez d'abord acheter un Kinect

1. Configuration système :
C'est une exigence difficile. J'ai perdu trop de temps dans un environnement qui ne répondait pas aux exigences.

• USB3.0

• Carte graphique prenant en charge les systèmes DX11

• win8 et supérieurs

• Navigateur prenant en charge les Web Sockets

• Bien sûr le capteur Kinect v2 est indispensable

2, Processus de construction de l'environnement :

• Connectez Kinect v2

• Installez KinectSDK-v2.0

• Installer Nodejs

• Installer Node-Kinect2

npm install kinect2

4. Exemple de démonstration

Il n'y a rien de mieux que de me donner un exemple !

Comme le montre la figure ci-dessous, nous montrons comment obtenir le squelette humain et identifier le segment médian de la colonne vertébrale et les gestes :

1. Côté serveur

Créez un serveur Web et envoyez les données du squelette côté navigateur. Le code est le suivant :

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. Côté navigateur

Le côté navigateur obtient les données osseuses et les dessine avec la clé. le code est le suivant :

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++;
    }
  });
});

Avec quelques lignes de code simples, nous avons complété la capture des os des joueurs ayant une certaine connaissance de JavaScript. devrait être capable de le comprendre facilement, mais ce qu'ils ne comprennent pas, c'est ce que nous pouvons obtenir des données ? Comment l'obtenir ? Quels sont les noms des nœuds osseux ? Il n'existe aucune documentation pour node-kienct2 nous indiquant cela.

5. Documentation de développement

Node-Kinect2 ne fournit pas de documentation J'ai organisé la documentation de mon résumé de test comme suit :

1 , les types de données que le serveur peut fournir

kinect.on('bodyFrame', function(bodyFrame){}); //还有哪些数据类型呢？

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！

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