NiTE2(Beta) 入門(3) :ポーズを検出する

NiTEの特長の一つである、ポーズの検出をやってみます。検出できるポーズは nite::PoseType に定義されており、現在のところPOSE_PSIとPOSE_CROSSED_HANDSの二つです。Psiは、OpenNI初期のスケルトン認識にも利用されていた、上の画像のようなポーズです。Crossed Handsは腕をクロスしたポーズで、一年くらい前に出ていたOpenNIのアプリケーションガイドラインにも載っていたポーズで、サンプルではアプリケーション終了のポーズに利用されています(下図)。

ここでは、ユーザー追跡の色付けが、Psiで黒で、Crossed Handsでそのままの色で表示するようにしてみます。

#include <iostream>

#include<opencv2\opencv.hpp>

#include <NiTE.h>

cv::Scalar defaultColors[6] = {
    cv::Scalar( 1, 0, 0 ),
    cv::Scalar( 0, 1, 0 ),
    cv::Scalar( 0, 0, 1 ),
    cv::Scalar( 1, 1, 0 ),
    cv::Scalar( 1, 0, 1 ),
    cv::Scalar( 0, 1, 1 ),
};

cv::Scalar colors[6];

cv::Mat drawUser( nite::UserTrackerFrameRef& userFrame )
{
    cv::Mat depthImage;

    openni::VideoFrameRef depthFrame = userFrame.getDepthFrame();
    if ( depthFrame.isValid() ) {
        openni::VideoMode videoMode = depthFrame.getVideoMode();
        depthImage = cv::Mat( videoMode.getResolutionY(),
                                videoMode.getResolutionX(),
                                CV_8UC4 );

        openni::DepthPixel* depth = (openni::DepthPixel*)depthFrame.getData();
        const nite::UserId* pLabels = userFrame.getUserMap().getPixels();
        for ( int i = 0; i < (depthFrame.getDataSize()/sizeof(openni::DepthPixel)); ++i ) {
            // 画像インデックスを生成
            int index = i * 4;

            // 距離データを画像化する
            UCHAR* data = &depthImage.data[index];
            if ( pLabels[i] != 0 ) {
                data[0] *= colors[pLabels[i]][0];
                data[1] *= colors[pLabels[i]][1];
                data[2] *= colors[pLabels[i]][2];
            }
            else {
                // 0-255のグレーデータを作成する
                // distance : 10000 = gray : 255
                int gray = ~((depth[i] * 255) / 10000);
                data[0] = gray;
                data[1] = gray;
                data[2] = gray;
            }
        }
    }

    return depthImage;
}

void drawSkeleton( cv::Mat& depthImage, nite::UserTracker& userTracker,
                   nite::UserTrackerFrameRef& userFrame )
{
    const nite::Array<nite::UserData>& users = userFrame.getUsers();
    for ( int i = 0; i < users.getSize(); ++i ) {
        const nite::UserData& user = users[i];
        if ( user.isNew() ) {
            userTracker.startSkeletonTracking( user.getId() );
            userTracker.startPoseDetection( user.getId(), nite::POSE_PSI );
            userTracker.startPoseDetection( user.getId(), nite::POSE_CROSSED_HANDS );
        }
        else if ( !user.isLost() ) {
            // スケルトン
            const nite::Skeleton& skeelton = user.getSkeleton();
            if ( skeelton.getState() == nite::SkeletonState::SKELETON_TRACKED ) {
                for ( int j = 0; j <= 14; ++j ) {
                    const nite::SkeletonJoint& joint =
                        skeelton.getJoint( (nite::JointType)j );
                    if ( joint.getPositionConfidence() >= 0.7f ) {
                        const nite::Point3f& position = joint.getPosition();
                        float x = 0, y = 0;
                        userTracker.convertJointCoordinatesToDepth(
                            position.x, position.y, position.z, &x, &y );

                        cv::circle( depthImage, cvPoint( (int)x, (int)y ),
                            5, cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 5 );
                    }
                }
            }

            for ( int p = 0; p < 2; ++p ) {
                // ポーズ
                const nite::PoseData& pose = user.getPose( (nite::PoseType)p );
                // ポーズ認識開始
                if ( pose.isEntered() ) {
                }
                // ポーズ認識中
                else if ( pose.isHeld() ) {
                    colors[user.getId()][0] = p;
                    colors[user.getId()][1] = p;
                    colors[user.getId()][2] = p;
                }
                // ポーズ認識終了
                else if ( pose.isExited() ) {
                    colors[user.getId()][0] = defaultColors[user.getId()][0];
                    colors[user.getId()][1] = defaultColors[user.getId()][1];
                    colors[user.getId()][2] = defaultColors[user.getId()][2];
                }
            }
        }
    }
}

void main()
{
    try {
        nite::Status niteRet = nite::NiTE::initialize();

        nite::UserTracker userTracker;
        niteRet = userTracker.create();
        if ( niteRet != nite::STATUS_OK ) {
            throw std::runtime_error( "userTracker.create" );
        }

        cv::Mat depthImage;

        for ( int i = 0; i < 6; ++i ) {
            colors[i] = defaultColors[i];
        }

        while ( 1 ) {
            nite::UserTrackerFrameRef userFrame;
            userTracker.readFrame( &userFrame );

            depthImage = drawUser( userFrame );
            drawSkeleton( depthImage, userTracker, userFrame );

            cv::imshow( "Pose", depthImage );

            int key = cv::waitKey( 10 );
            if ( key == 'q' ) {
                break;
            }
        }
    }
    catch ( std::exception& ) {
        std::cout << openni::OpenNI::getExtendedError() << std::endl;
    }
}

前回のスケルトン追跡のコードをベースにしています。

追加した部分として、一つ目にユーザーの追跡を開始した段階で、スケルトンの追跡のほかにポーズの検出をnite::UserTracker::startPoseDetection()開始しています。引数にユーザーIDと検出するポーズを登録することで、そのユーザーのポーズの検出を開始します。

ポーズの検出状態はnite::UserData::getPose() で指定したポーズに対して取得します。ポーズの検出状態はnite::PoseDataに格納され、nite::PoseData::isEntered()でポーズの検出を開始、nite::PoseData::isHeld()でポーズの検出中、nite::PoseData::isExited()でポーズが検出できなくなった状態を取得できます。

今回はnite::PoseData::isHeld()でポーズの種類によって描画色を変え、nite::PoseData::isExited()で元に戻しています。