HTML5 サンプル開発 Kinect 体性感覚ゲーム共有

この記事は、Kinect 体性感覚ゲームを開発するための HTML5 のサンプル アプリケーションに関する関連情報を主に紹介します。この記事が、お困りの皆様の参考になれば幸いです。

Kinect 体性感覚ゲームを開発するための HTML5 サンプル アプリケーション

1. はじめに

どんなゲームを作りますか?

先日の成都 TGC2016 展示会では、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、九尾と対戦します。 、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?

Kinect ベースの体性感覚ゲームを開発するには、H5 を使用します。実際、Kinect の動作原理は非常にシンプルで、人間の骨格などの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 には通常のカメラと同様に 3 つのレンズがあり、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;

• に基づく計算に基づく上記のデータから、人間の骨格データを取得します。
  

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するためにソケットを使用します:

• Kinect-HTML5 C# を使用してサーバーを構築し、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 は有料のようです。 DepthJS はブラウザを使用し、プラグインの形式でデータ アクセスを提供します。

• 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。

• 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イスを適用してプレーヤー データを取得し、ゲーム開発を完了します。

• 3. 準備

• まずKinectを購入する必要があります

1. システム要件:

これは厳しい要件です。要件。

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、環境構築プロセス:

• Kinect v2を接続

KinectSDK-v2.0をインストール

• Nodejsをインストール

• Node-Kinect2をインストール

• npm install kinect2

• 4つ。例を使ったデモンストレーション

例を挙げて説明するのに勝るものはありません。

以下の図に示すように、人間の骨格を取得し、脊椎の中央部分とジェスチャーを識別する方法を示します。

1. サーバー側

Web サーバーを作成し、ボーンデータをブラウザ端末に送信するコードは次のとおりです:

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();
}

2. ブラウザ側

ブラウザ側はボーンデータを取得し、キャンバスで描画します。 キーコードは次のとおりです。 :

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++;
    }
  });
});

非常に単純なコードです。一定の JavaScript の基礎を持っている学生なら簡単に理解できるはずですが、どのようなデータを取得できるのかが理解できません。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？

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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