小編給大家分享一下HTML5開發Kinect體感游戲的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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HTML5開發Kinect體感游戲的實例應用

一、簡介

我們要做的是怎樣一款游戲？

在前不久成都TGC2016展會上，我們開發了一款《火影忍者手游》的體感游戲，主要模擬手游章節《九尾襲來 》，用戶化身四代，與九尾進行對決，吸引了大量玩家參與。 表面上看，這款游戲與其它體感體驗無異，實際上，它一直運行于瀏覽器Chrome下，也就是說，我們只需要掌握前端相應技術，就可以開發基于Kinect的網頁體感游戲。

二、實現原理

實現思路是什么？

使用H5開發基于Kinect的體感游戲，其實工作原理很簡單，由Kinect采集到玩家及環境數據，比如人體骨骼，使用某種方式，使瀏覽器可以訪問這些數據。

1、采集數據

Kinect有三個鏡頭，中間鏡頭類似普通攝像頭，獲取彩色圖像。左右兩邊鏡頭則是通過紅外線獲取深度數據。我們使用微軟提供的SDK去讀取以下類型數據：

• 色彩數據：彩色圖像；

• 深度數據：顏色嘗試信息；

• 人體骨骼數據：基于以上數據經計算，獲取到人體骨骼數據。

2、使瀏覽器可訪問到Kinect數據

我嘗試和了解過的框架，基本上是以socket讓瀏覽器進程與服務器進行通信 ，進行數據傳輸：

• Kinect-HTML5 用C#搭建服務端，色彩數據、嘗試數據、骨骼數據均有提供；

• ZigFu 支持H5、U3D、Flash進行開發，API較為完整，貌似收費；

• DepthJS  以瀏覽器插件形式提供數據訪問；

• Node-Kinect2 以Nodejs搭建服務器端，提供數據比較完整，實例較多。

我最終選用Node-Kinect2，雖然沒有文檔，但是實例較多，使用前端工程師熟悉的Nodejs，另外作者反饋比較快。

• Kinect： 捕獲玩家數據，比如深度圖像、彩色圖像等；

• Node-Kinect2： 從Kinect獲取相應數據，并進行二次加工；

• 瀏覽器： 監聽node應用指定接口，獲取玩家數據并完成游戲開發。

 三、準備工作

先得買個Kinect啊

1、系統要求：
這是硬性要求，我曾在不符合要求的環境下浪費太多時間。

• USB3.0

• 支持DX11的顯卡

• win8及以上系統

• 支持Web Sockets的瀏覽器

• 當然Kinect v2傳感器是少不了的

2、環境搭建流程：

• 連接上Kinect v2

• 安裝 KinectSDK-v2.0

• 安裝 Nodejs

• 安裝 Node-Kinect2 

npm install kinect2

四、實例演示

說什么都不如給我一個例子！

如下圖所示，我們演示如何獲取人體骨骼，并標識脊椎中段及手勢：

1、服務器端

創建web服務器，并將骨骼數據發送到瀏覽器端，代碼如下：

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();
// 打開kinect
if(kinect.open()) {
  // 監聽8000端口
  server.listen(8000);
  // 指定請求指向根目錄
  app.get('/', function(req, res) {
    res.sendFile(__dirname + '/public/index.html');
  });
  // 將骨骼數據發送給瀏覽器端
  kinect.on('bodyFrame', function(bodyFrame){
    io.sockets.emit('bodyFrame', bodyFrame);
  });
  // 開始讀取骨骼數據
  kinect.openBodyReader();
}

2、瀏覽器端

瀏覽器端獲取骨骼數據，并用canvas描繪出來，關鍵代碼如下：

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;
  // 遍歷所有骨骼數據
  bodyFrame.bodies.forEach(function(body){
    if(body.tracked) {
      for(var jointType in body.joints) {
        var joint = body.joints[jointType];
        ctx.fillStyle = colors[index];
        // 如果骨骼節點為脊椎中點
        if(jointType == 1) {
          ctx.fillStyle = colors[2];
        }
        ctx.fillRect(joint.depthX * 512, joint.depthY * 424, 10, 10);
      }
      // 識別左右手手勢
      updateHandState(body.leftHandState, body.joints[7]);
      updateHandState(body.rightHandState, body.joints[11]);
      index++;
    }
  });
});

很簡單的幾行代碼，我們便完成了玩家骨骼捕獲，有一定 javascript基礎的同學應該很容易能看明白，但不明白的是我們能獲取哪些數據？如何獲??？骨骼節點名稱分別是什么？而node-kienct2并沒有文檔告訴我們這些。

 五、開發文檔

Node-Kinect2并沒有提供文檔，我將我測試總結的文檔整理如下：

1、服務器端能提供的數據類型；

kinect.on('bodyFrame', function(bodyFrame){}); //還有哪些數據類型呢？

bodyFrame	骨骼數據
infraredFrame	紅外數據
longExposureInfraredFrame	類似infraredFrame，貌似精度更高，優化后的數據
rawDepthFrame	未經處理的景深數據
depthFrame	景深數據
colorFrame	彩色圖像
multiSourceFrame	所有數據
audio	音頻數據，未測試

 2、骨骼節點類型

body.joints[11] // joints包括哪些呢？

節點類型	JointType	節點名稱
0	spineBase	脊椎基部
1	spineMid	脊椎中部
2	neck	頸部
3	head	頭部
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	左腳
16	hipRight	右屁
17	kneeRight	右膝
18	ankleRight	右踝
19	footRight	右腳
20	spineShoulder	頸下脊椎
21	handTipLeft	左手指（食中無?。?/td>
22	thumbLeft	左拇指
23	handTipRight	右手指
24	thumbRight	右拇指

3、手勢，據測識別并不是太準確，在精度要求不高的情況下使用

0	unknown	不能識別
1	notTracked	未能檢測到
2	open	手掌
3	closed	握拳
4	lasso	剪刀手，并合并中食指

 4、骨骼數據

body [object] {
 bodyIndex [number]：索引，允許6人
 joints [array]：骨骼節點，包含坐標信息，顏色信息
 leftHandState [number]：左手手勢
 rightHandState [number]：右手手勢
 tracked [boolean]：是否捕獲到
 trackingId
}

5、kinect對象

on	監聽數據
open	打開Kinect
close	關閉
openBodyReader	讀取骨骼數據
open**Reader	類似如上方法，讀取其它類型數據

 六、實戰總結

火影體感游戲經驗總結

接下來，我總結一下TGC2016《火影忍者手游》的體感游戲開發中碰到的一些問題。

1、講解之前，我們首先需要了解下游戲流程。

1.1、通過手勢觸發開始游戲	1.2、玩家化身四代，左右跑動躲避九尾攻擊
1.3、擺出手勢“奧義”，觸發四代大招	1.4、用戶掃描二維碼獲取自己現場照片

2、服務器端

游戲需要玩家骨骼數據（移動、手勢），彩色圖像數據（某一手勢下觸發拍照），所以我們需要向客戶端發送這兩部分數據。值得注意的是，彩色圖像數據體積過大，需要進行壓縮。

var emitColorFrame = false;
io.sockets.on('connection', function (socket){
  socket.on('startColorFrame', function(data){
    emitColorFrame = true;
  });
});
kinect.on('multiSourceFrame', function(frame){
 
  // 發送玩家骨骼數據
  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);
    // ...
    // 照片數據過大，需要壓縮提高傳輸性能
    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、客戶端

客戶端業務邏輯較復雜，我們提取關鍵步驟進行講解。

3.1、用戶拍照時，由于處理的數據比較大，為防止頁面出現卡頓，我們需要使用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、接投影儀后，如果渲染面積比較大，會出現白屏，需要關閉瀏覽器硬件加速。

3.3、現場光線較暗，其它玩家干擾，在追蹤玩家運動軌跡的過程中，可能會出現抖動的情況，我們需要去除干擾數據。（當突然出現很大位移時，需要將數據移除）

var tracks = this.tracks;
var len = tracks.length;
 
// 數據過濾
if(tracks[len-1] !== window.undefined) {
  if(Math.abs(n - tracks[len-1]) > 0.2) {
    return;
  }
}
this.tracks.push(n);

3.4、當玩家站立，只是左右少量晃動時，我們認為玩家是站立狀態。

// 保留5個數據
if(this.tracks.length > 5) {
  this.tracks.shift();
} else {
  return;
}
 
// 位移總量
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開發Kinect體感游戲，降低了技術門檻，前端工程師可以輕松的開發體感游戲；
2、大量的框架可以應用，比如用JQuery、CreateJS、Three.js（三種不同渲染方式）；
3、無限想象空間，試想下體感游戲結合webAR，結合webAudio、結合移動設備，太可以挖掘的東西了……想想都激動不是么！

以上是“HTML5開發Kinect體感游戲的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道！

本文題目：HTML5開發Kinect體感游戲的示例分析
標題URL：http://m.newbst.com/article40/jeesho.html

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