HTML5實例開發Kinect體感遊戲分享

本文主要和大家介紹了HTML5開發Kinect體感遊戲的實例應用的相關資料,希望透過本文能夠幫助到大家，需要的朋友可以參考下，希望能幫助到大家。

HTML5開發Kinect體感遊戲的實例應用程式

#一、簡介

我們要做的是怎樣一款遊戲？

　　在前不久成都TGC​​2016展會上，我們開發了一款《火影忍者手遊》的體感遊戲，主要模擬手遊章節《九尾襲來 》，用戶化身四代，與九尾進行對決，吸引了大量玩家參與。 表面上看，這款遊戲與其它體感體驗無異，實際上，它一直運行於瀏覽器Chrome下，也就是說，我們只需要掌握前端對應技術，就可以開發基於Kinect的網頁體感遊戲。

二、實作原理

實作想法是什麼？

　　使用H5開發基於Kinect的體感遊戲，其實工作原理很簡單，由Kinect採集到玩家及環境數據，例如人體骨骼，使用某種方式，使瀏覽器可以存取這些數據。

1、擷取資料

　　Kinect有三個鏡頭，中間鏡頭類似一般鏡頭，取得彩色影像。左右兩邊鏡頭則是透過紅外線取得深度資料。我們使用微軟提供的SDK去讀取以下類型資料：

• 顏色資料：彩色影像；

• ##深度資料：顏色嘗試資訊；

• 人體骨骼資料：基於上述資料經計算，取得到人體骨骼資料。

  
  

2、讓瀏覽器可存取到Kinect資料

我嘗試和了解的框架，基本上是以socket讓瀏覽器進程與伺服器進行通信，進行資料傳輸：

• Kinect-HTML5 用C#搭建服務端，色彩資料、嘗試資料、骨骼資料均有提供；

• ZigFu 支援H5、U3D、Flash進行開發，API較為完整，貌似收費；

##DepthJS  以瀏覽器外掛程式形式提供資料存取；
Node-Kinect2 以Nodejs建立伺服器端，提供資料比較完整，實例較多。
我最後選用Node-Kinect2，雖然沒有文檔，但是實例較多，使用前端工程師熟悉的Nodejs，另外作者回饋比較快。

Kinect： 擷取玩家數據，如深度影像、彩色影像等；
Node-Kinect2 ： 從Kinect取得對應數據，並進行二次加工；
瀏覽器： 監聽node應用指定接口，取得玩家數據並完成遊戲開發。

 三、準備工作

先得買個Kinect啊

##1、系統需求：

這是硬性要求，我曾在不符合要求的環境下浪費太多時間。

USB3.0

• 支援DX11的顯示卡

• win8以上系統

• 支援Web Sockets的瀏覽器

• 當然Kinect v2感測器是少不了的
2 、環境建置流程：

連線上Kinect v2

• 安裝 KinectSDK-v2.0

• #安裝Nodejs

• 安裝Node-Kinect2 

npm install kinect2

#四、實例示範

說什麼都不如給我一個例子！

如下圖所示，我們示範如何取得人體骨骼，並標示脊椎中段及手勢：

1、伺服器端

建立web伺服器，並將骨骼資料傳送到瀏覽器端，程式碼如下：

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、瀏覽器端

瀏覽器端取得骨骼數據，並以canvas描繪出來，關鍵程式碼如下：

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++;
    }
  });
});

很簡單的幾行程式碼，我們便完成了玩家骨骼捕獲，有一定javascript基礎的同學應該很容易能看明白，但不明白的是我們能獲取哪些數據？如何獲取？骨骼節點名稱分別是什麼？而node-kienct2並沒有文檔告訴我們這些。

 五、開發文檔

Node-Kinect2並沒有提供文檔，我將我測試總結的文檔整理如下：

1 、伺服器端能提供的資料型別；

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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