HTML5を利用したKinect体性感覚ゲームの開発事例を詳しく解説-H5 チュートリアル-php.cn

HTML5を利用したKinect体性感覚ゲームの開発事例を詳しく解説

PHPz

リリース： 2017-04-23 10:02:58

オリジナル

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1. はじめに

どんなゲームを作りますか?

少し前の成都TGC2016展示会で、私たちは主にモバイルゲームの章「九尾の攻撃」をシミュレートする「ナルトモバイルゲーム」の体性感覚ゲームを開発しました。ユーザーは四代目となり、九尾と競争します。、多くのプレイヤーが参加し注目を集めました。表面的には、このゲームは他の体性感覚体験と何ら変わりません。実際、ブラウザー Chrome で実行されています。言い換えれば、それに基づいた Web ベースの体性感覚ゲームを開発するために必要なのは、対応するフロントエンド技術だけです。キネクト。

2. 実装原則

実装のアイデアは何ですか?

H5 を使用して Kinect ベースの体性感覚ゲームを開発します。動作原理は実際には非常に単純です。Kinect は、人間の骨格などのプレイヤーおよび環境データを収集し、ブラウザーがこれらのデータにアクセスできるようにします。

1. データを収集する

Kinect には 3 つのレンズがあり、通常のカメラと同様にカラー画像を取得します。左右のレンズは赤外線により深度データを取得します。 Microsoft が提供する SDK を使用して、次の種類のデータを読み取ります。

カラーデータ: カラー画像;
深度データ: カラートライアル情報;
上記のデータに基づいて計算、人間の骨格データを取得しました。

2. ブラウザを Kinect データにアクセスできるようにする

私が試して理解したフレームワークは、基本的にソケットを使用して、ブラウザプロセスがデータ送信のためにサーバーと通信できるようにします。

Kinect-HTML5 を使用して、サーバー、カラーデータ、トライアルデータ、スケルトンデータがすべて提供されます。
ZigFu は H5、U3D、および Flash 開発をサポートしており、API は比較的完成されており、有料であるようです。ブラウザプラグインの形式
Node-Kinect2 は Nodejs を使用してサーバー側を構築し、比較的完全なデータと多くの例を提供します。
最終的にはNode-Kinect2を選択しました。ドキュメントはありませんが、フロントエンドエンジニアには馴染みのあるNodejsを使用しています。また、著者のフィードバックは比較的速いです。

Kinect: 深度画像、カラー画像などのプレーヤーデータをキャプチャします。 HTML5を利用したKinect体性感覚ゲームの開発事例を詳しく解説

Node-Kinect2: Kinect から対応するデータを取得し、二次処理を実行します。指定された
インターフェース
を適用してプレイヤーデータを取得し、ゲーム開発を完了します。
まずKinectを購入する必要があります
1. システム要件:

これは要件を満たしていない環境で非常に多くの時間を無駄にしました。

USB3.0

DX11をサポートするグラフィックカード

Win8以降のシステム
Web Socketsをサポートするブラウザ
もちろんKinect v2センサーは必須です
2 、環境設定プロセス:
Kinect v2を接続

インストール

KinectSDK-v2.0

Nodejsをインストール
Node-Kinect2をインストール
例を挙げて説明するのに勝るものはありません。

下の図に示すように、人間の骨格を取得し、脊椎の中央部分を特定する方法と

ジェスチャー

を示します:

1. サーバー側

Webサーバーを作成して骨データを送信します。ブラウザへのコードは次のとおりです:

npm install kinect2

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2. ブラウザ側 HTML5を利用したKinect体性感覚ゲームの開発事例を詳しく解説

ブラウザ側はボーンデータを取得し、

canvas

を使用して描画します:

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();
}

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数行の簡単なコードで、プレイヤーのスケルトンのキャプチャが完了しました。特定の

javascript

の基本を理解している学生なら簡単に理解できるはずですが、彼らが理解していないのは、どのようなデータを取得できるのかということです。入手方法は？ボーンノードの名前は何ですか?これについては、node-kienct2 に関するドキュメントはありません。

5. 開発ドキュメント

Node-Kinect2 はドキュメントを次のようにまとめました。

1. サーバーが提供できるデータ型

;

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？

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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。

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1.1、通过手势触发开始游戏

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1.2、玩家化身四代，左右跑动躲避九尾攻击

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1.3、摆出手势“奥义”，触发四代大招

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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
});

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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();
})();

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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。

HTML5を利用したKinect体性感覚ゲームの開発事例を詳しく解説

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);

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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();
}

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