kinectopenni學(xué)習(xí)筆記之6(獲取人體骨架并在qt中顯示)(存儲(chǔ)版)
【正文】 return true。 vectorCSkeletonItem* skeletons。 //將深度圖像格式歸一化到0~255 int idx = 0。 //距離越近，越不透明 } else { p_depth_argb[idx++] = 0。user_generator = ()。 i users_num。 //調(diào)用該函數(shù)后boundingRect()函數(shù)就會(huì)一直在更新，所以paint()函數(shù)也在不斷變化 skeletons[counter1]setVisible(true)。int main(int argc, char **argv){ COpenNI openni。 CKinectReader kinect_reader(openni, scene)。 (650, 540)。 } else skeletons[counter1]user_id = user_id[i]。skeleton_capability = ()。 //往item中設(shè)置深度數(shù)據(jù) depth_itemsetPixmap(QPixmap::fromImage( QImage(p_depth_argb, (), () , QImage::Format_ARGB32)))。 //綠色分量 p_depth_argb[idx++] = 255*fscale。 i size。 QGraphicsPixmapItem *depth_item。 p_depth_argb = new uchar[4*()*()]。 (depth_item)。 i 15。 i 14。 } if(joints_project[i].X ()) { (joints_project[i].X)。 // int connections[15][2]。 joints_realworld[14] = getSkeletonPos(XN_SKEL_RIGHT_FOOT)。 joints_realworld[6] = getSkeletonPos(XN_SKEL_RIGHT_SHOULDER)。 connections[13][1] = 14。 connections[9][1] = 10。 connections[5][1] = 6。 connections[1][1] = 2。 XnMapOutputMode xmode。skeleton, XnUserID user, XnCalibrationStatus calibration_error, void *p_cookie) { if(calibration_error == XN_CALIBRATION_STATUS_OK) { (user)。 GestureGenerator gesture_generator。 } //得到色彩圖像的node ImageGeneratoramp。 } bool Start() { status = ()。 if(CheckError(Can39。 if(CheckError(Create gesture generator error!)) { return false。 if(CheckError(Create image generator error!)) { return false。class COpenNI{public: ~COpenNI() { ()?！ KinectReader類的更新： 該類是在前面的文章Kinect+OpenNI學(xué)習(xí)筆記之3(獲取kinect的數(shù)據(jù)并在Qt中顯示的類的設(shè)計(jì))中 對(duì)應(yīng)類的更新，前面博文中的該類只是完成了深度圖像和顏色圖像的顯示，而在本實(shí)驗(yàn)中，需要完成顯示骨架節(jié)點(diǎn)之間的連線圖，因此該類需要繼續(xù)更新。具體該類的全部代碼參加本文后面的代碼部分?！ ”緦?shí)驗(yàn)的程序分為3個(gè)類和一個(gè)主函數(shù)，其中2個(gè)類的基本部分在前面的文章中已有介紹，只需要更新其部分功能。如果程序開發(fā)者用代碼實(shí)現(xiàn)該過程則可以參考hersey的文章透過OpenNI / NITE 分析人體骨架（上）和透過OpenNI / NITE 分析人體骨架（下），作者在這2篇文章詳細(xì)介紹了老版本的人體骨架的OpenNI實(shí)現(xiàn)?！ ?shí)驗(yàn)說明 在老版本的OpenNI中，要對(duì)人進(jìn)行骨架追蹤，需要人先擺出PSI的姿勢(shì)，然后系統(tǒng)根據(jù)該姿勢(shì)進(jìn)行骨骼校正，待校正完成后才進(jìn)行骨骼的跟蹤，其流程圖可以參考下面的圖： 由圖可以看出，其完成骨骼跟蹤主要分為3個(gè)部分，首先需檢測(cè)到人體，然后需要固定的PSI姿勢(shì)來對(duì)人體的姿勢(shì)進(jìn)行校正，待姿勢(shì)校正完成后，才能進(jìn)行人體骨骼的追蹤。第1個(gè)參數(shù)表示轉(zhuǎn)換坐標(biāo)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，第2個(gè)參數(shù)表示真實(shí)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，第3個(gè)參數(shù)表示投影坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。另外，由于色彩節(jié)點(diǎn)，深度節(jié)點(diǎn)，以及人體檢測(cè)節(jié)點(diǎn)都是私有變量，如果該類的對(duì)象需要獲取該變量的話不方便，因此在共有函數(shù)部分分別設(shè)置了3 個(gè)共有函數(shù)來獲取這3個(gè)變量。本文是參考的heresy文章不用校正姿勢(shì)的NITE ，heresy在設(shè)計(jì)該類的構(gòu)造函數(shù)時(shí)，設(shè)計(jì)了個(gè)15*2的連接表，個(gè)人感覺設(shè)置為14*2比較合理，因?yàn)?5個(gè)點(diǎn)剛好由14條線可以連接起來，并不是heresy所說的15條線，其實(shí)它有2條線是重合的。using namespace std。 //產(chǎn)生顏色node status = (context)。 } //產(chǎn)生手勢(shì)node status = (context)。 } //視角校正 status = ().SetViewPoint(image_generator)。 return true。 return true。 ImageMetaData image_metadata。 } //完成骨骼校正的回調(diào)函數(shù) static void XN_CALLBACK_TYPE CBCalibrationComplete(SkeletonCapability amp。 UserGenerator user_generator。
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