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 雖然最近一直在寫 Kinect 相關的程式了，不過已經很久沒寫這系列的文章了…而這一篇呢，基本上算是延續上一篇、《Part 7：偵測、追蹤人體骨架》，來簡單用範例來說明，怎麼把整個人的骨架畫出來。
這邊提供兩個版本，一個是用 OpenCV、以 2D 的形式來把骨架畫出來，程式在這裡；另一個則是使用 OpenGL，把骨架用 3D 的形式來繪製，程式在這邊。 在開始之前，先回過頭看一下之前在《Part 7：偵測、追蹤人體骨架》裡提到的內容。 K4W SDK v2 的人體架分析的介面，主要是 IBodyFrameSource、IBodyFrameReader、IBodyFrame、IBody 這系列以「Body」為名的類別，在使用上和 K4W SDK v2 其他的介面類似，要先透過 IKinectSensor 的物件來取得 IBodyFrameSource、然後開啟 IBodyFrameReader，之後在主迴圈裡面去取得封包成 IBodyFrame 這個介面的資料。 在 IBodyFrame 的物件裡面，則是包含了當下所有有在追蹤的使用者資訊，如果要取得的話，則是要透過 GetAndRefreshBodyData() 這個韓式，把資料寫入 IBody 的物件陣列中，之後則就可以個別讀取 IBody 內的資料了。這邊的程式可以寫成下面的形式： IBodyFrame* pFrame = nullptr;
if (pBodyFrameReader->AcquireLatestFrame(&pFrame) == S_OK)
{
// update body data
pFrame->GetAndRefreshBodyData(iBodyCount, aBody);
pFrame->Release();
pFrame = nullptr;
for (int i = 0; i < iBodyCount; i)
{
IBody* pBody = aBody[i];
// Do things
}
} 其中，iBodyCount 是可以追蹤的最大人數，在目前來說應該會是 6 人，可以透過 IBodyFrameSource 的 get_BodyCount() 這個函式來取得；aBody 的型別則是 IBody**，代表一個 IBody 指標的陣列，在使用前必須先初始化好。這部分的程式可以寫成： INT32 iBodyCount = 0;
pFrameSource->get_BodyCount(&iBodyCount);
IBody** aBody = new IBody*[iBodyCount];
for (int i = 0; i < iBodyCount; i)
aBody[i] = nullptr;  在把新的資料寫入 aBody 後，接下來就可以依序去讀取每個人的骨架資料了～不過這邊也要記得要先用 IBody 的get_IsTracked() 這個函式，來確認這個 IBody 是否正被追蹤。
之後呢，則就可以透過 GetJoints() 這個函式，來把所有的關節點的位置資訊都讀取出來了。而現行版本的 K4W SDK v2 提供的關節數量共有 25 個，算是相當多的了～ 這些關節點被定義在 JointType 這個列舉型別，完整的列表可以參考前一篇文章、或是 MSDN。 個別關節點的型別是「Joint」，裡面記錄了關節點的類型（JointType）、位置（Position）以及狀態（TrackingState）。 其中，位置的型別是 CameraSpacePoint、是以「攝影機空間座標系統」裡的座標系統、來記錄關節點在三度空間中的位置；所以如果是要把相關的資料用在 2D 影像上的話，是需要做座標系統的轉換的。（請參考《使用 OpenGL 繪製場景》）
如果要直接透過 OpenGL、來把關節點連線畫出來的話，程式基本上可以寫成下面的形式： Joint aJoints[JointType::JointType_Count];
if (pBody->GetJoints(JointType::JointType_Count, aJoints) == S_OK)
{
glLineWidth(1.0f);
glBegin(GL_LINES);
glColor3f(1.0f, 1.0f, 1.0f);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_SpineMid]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineMid], aJoints[JointType_SpineShoulder]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_Neck]);
DrawLine(aJoints[JointType_Neck], aJoints[JointType_Head]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_ShoulderLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_ShoulderLeft], aJoints[JointType_ElbowLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_ElbowLeft], aJoints[JointType_WristLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_WristLeft], aJoints[JointType_HandLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_HandLeft], aJoints[JointType_HandTipLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_HandLeft], aJoints[JointType_ThumbLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_ShoulderRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_ShoulderRight], aJoints[JointType_ElbowRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_ElbowRight], aJoints[JointType_WristRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_WristRight], aJoints[JointType_HandRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_HandRight], aJoints[JointType_HandTipRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_HandRight], aJoints[JointType_ThumbRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_HipLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_HipLeft], aJoints[JointType_KneeLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_KneeLeft], aJoints[JointType_AnkleLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_AnkleLeft], aJoints[JointType_FootLeft]);
DrawLine(aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_HipRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_HipRight], aJoints[JointType_KneeRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_KneeRight], aJoints[JointType_AnkleRight]);
DrawLine(aJoints[JointType_AnkleRight], aJoints[JointType_FootRight]);
glEnd();
} 這邊的作法，基本上就是把 25 個關節點、根據對應的關係來連線、並把線畫出來。可以看到在 glBegin() 和 glEnd() 之間的 24 個 DrawLine() 被分成五個區段，他們分別代表軀幹、左手、右手、左腳、右腳。 而 DrawLine() 這個函式的內容則如下： void DrawLine(const Joint& rJ1, const Joint& rJ2)
{
if (rJ1.TrackingState == TrackingState_NotTracked || rJ2.TrackingState == TrackingState_NotTracked)
return;
glVertex3f(rJ1.Position.X, rJ1.Position.Y, rJ1.Position.Z);
glVertex3f(rJ2.Position.X, rJ2.Position.Y, rJ2.Position.Z);
} 在這裡面，會試著去檢察關節點的狀態，如果其中一個關節典謨有被追蹤到，就不會把線畫出來。 如果想要強調關節點的話，也可以以點的形式，把 25 個關節點都畫出來，程式可以寫成： glPointSize(5.0f);
glBegin(GL_POINTS);
for (int i = 0; i < JointType_Count; i )
{
const Joint& rJoint = aJoints[i];
if (rJoint.TrackingState == TrackingState_NotTracked)
continue;
else if(rJoint.TrackingState == TrackingState_Tracked)
glColor3f(1.0f, 0.0f, 0.0f);
else
glColor3f(0.0f, 1.0f, 0.0f);
glVertex3f(rJoint.Position.X, rJoint.Position.Y, rJoint.Position.Z);
}
glEnd(); 這邊也會去檢查各關節點的狀態，並以不同的顏色來做繪製。 這樣繪製出來的話，就會像下圖的樣子（左邊大大的三原色線條是另外畫的座標軸）： 
完整的範例程式，請參考這邊。
而如果想要用 OpenCV 來畫的話，則需要先把每個關節點的位置、由「攝影機空間座標系統」轉換到「深度空間座標系統」或「彩色空間座標系統」才行；而至於要轉換到哪一個，就是看要和哪種影像作套疊了。 在這邊的例子，Heresy 是把本來的彩色影像先畫出來（請參考之前的《Part 3：讀取彩色影像與紅外線影像》），然後在把骨架畫上去。 這邊的程式 Heresy 是寫成： Joint aJoints[JointType::JointType_Count];
if (pBody->GetJoints(JointType::JointType_Count, aJoints) == S_OK)
{
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_SpineMid], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineMid], aJoints[JointType_SpineShoulder], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_Neck], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_Neck], aJoints[JointType_Head], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_ShoulderLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_ShoulderLeft], aJoints[JointType_ElbowLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_ElbowLeft], aJoints[JointType_WristLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_WristLeft], aJoints[JointType_HandLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HandLeft], aJoints[JointType_HandTipLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HandLeft], aJoints[JointType_ThumbLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineShoulder], aJoints[JointType_ShoulderRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_ShoulderRight], aJoints[JointType_ElbowRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_ElbowRight], aJoints[JointType_WristRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_WristRight], aJoints[JointType_HandRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HandRight], aJoints[JointType_HandTipRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HandRight], aJoints[JointType_ThumbRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_HipLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HipLeft], aJoints[JointType_KneeLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_KneeLeft], aJoints[JointType_AnkleLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_AnkleLeft], aJoints[JointType_FootLeft], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_SpineBase], aJoints[JointType_HipRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_HipRight], aJoints[JointType_KneeRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_KneeRight], aJoints[JointType_AnkleRight], pCoordinateMapper);
DrawLine(mImg, aJoints[JointType_AnkleRight], aJoints[JointType_FootRight], pCoordinateMapper);
} 可以看到，程式的部分大致上就是把 OpenGL 範例裡的 OpenGL 程式拿掉、然後一樣去呼叫 DrawLine() 這個函式。不過由於額外的需求，所以 DrawLine() 的參數有些變化，他的程式是： void DrawLine(cv::Mat& rImg, const Joint& rJ1, const Joint& rJ2, ICoordinateMapper* pCMapper )
{
if (rJ1.TrackingState == TrackingState_NotTracked || rJ2.TrackingState == TrackingState_NotTracked)
return;
ColorSpacePoint ptJ1, ptJ2;
pCMapper->MapCameraPointToColorSpace(rJ1.Position, &ptJ1);
pCMapper->MapCameraPointToColorSpace(rJ2.Position, &ptJ2);
cv::line(rImg, cv::Point(ptJ1.X, ptJ1.Y), cv::Point(ptJ2.X, ptJ2.Y), cv::Vec3b(0, 0, 255), 5);
} 這邊一樣會先針對關節的狀態做檢查，如果沒有被追蹤到的話，就可以不用畫了。 而之後呢，則是需要先透過 pCMapper 這個 ICoordinateMapper 的物件，來將關節點的位置由「攝影機空間座標系統」轉換到「彩色空間座標系統」；這邊使用的函式是 MapCameraPointToColorSpace()、一次轉換一個點。 轉換好了之後，接下來就是使用 OpenCV 的 cv::line() 這個函式，在指定的影像上畫線了～這邊的 rImg 就是代表之前的彩色影像。 在所有的線條都畫好之後，接下來再用把整張畫好的彩色影像顯示出來就可以了～完整的範例程式可以參考這裡。下面就是程式執行的截圖： 
這邊比較有趣的，應該是 K4W SDK 把椅子也當成一個人了！ XD
所以可以看到，除了左邊的人有追蹤到骨架之外，椅子上也有一個骨架。 ^^"
其實這邊的東西在前一篇都已經寫了，這邊主要是簡單解釋一下範例啦～ 而實際上，Heresy 在使用 Kinect for Windows SDK v2 的人體骨架追蹤的時候，是覺得在這部分微軟真的進步很多！他的人體骨架的追蹤速度變得很快，常常只要進到攝影機視角內、稍微動一下就馬上能被追蹤到了～甚至可能只要坐在椅子上舉個手，都可以被追蹤到！而且，當有被追蹤到、且關節點都在視野內的時候，追蹤的品質大多不錯～ 不過相對的，他還是有一定程度的誤判的可能性。像上面的圖片就是一個很好的例子。這部分，目前還沒研究是否有辦法透過參數的調整來避免，不過個人覺得可以的機會應該不大就是了…
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