OpenCV+Mediapipe手势动作捕捉与Unity引擎的结合

前言

本篇文章将介绍如何使用Python利用OpenCV图像捕捉，配合强大的Mediapipe库来实现手势动作检测与识别；将识别结果实时同步至Unity中，实现手势模型在Unity中运动身体结构识别

Demo演示

Demo展示：https://hackathon2022.juejin.cn/#/works/detail?unique=WJoYomLPg0JOYs8GazDVrw

本篇文章所用的技术会整理后开源，后续可以持续关注：

GitHub：https://github.com/BIGBOSS-dedsec
项目下载地址：https://github.com/BIGBOSS-dedsec/OpenCV-Unity-To-Build-3DHands

CSDN： https://blog.csdn.net/weixin_50679163?type=edu

同时本篇文章实现的技术参加了稀土掘金2022编程挑战赛-游戏赛道

作品展示：https://hackathon2022.juejin.cn/#/works/detail?unique=WJoYomLPg0JOYs8GazDVrw

认识Mediapipe

项目的实现，核心是强大的Mediapipe ，它是google的一个开源项目：

功能	详细
人脸检测 FaceMesh	从图像/视频中重建出人脸的3D Mesh
人像分离	从图像/视频中把人分离出来
手势跟踪	21个关键点的3D坐标
人体3D识别	33个关键点的3D坐标
物体颜色识别	可以把头发检测出来，并图上颜色

Mediapipe Dev

以上是Mediapipe的几个常用功能 ，这几个功能我们会在后续一一讲解实现
Python安装Mediapipe

pip install mediapipe==0.8.9.1

也可以用 setup.py 安装
https://github.com/google/mediapipe

项目环境

Python 3.7
Mediapipe 0.8.9.1
Numpy 1.21.6
OpenCV-Python 4.5.5.64
OpenCV-contrib-Python 4.5.5.64

实测也支持Python3.8-3.9

手势动作捕捉部分

手势特征点图

实时动作捕捉

本项目在Unity中实现实时动作捕捉的核心是通过本地UDP与socket 进行通信
关于数据文件部分，详细可以查看OpenCV+Mediapipe人物动作捕捉与Unity引擎的结合中对数据文件部分的讲解和使用

核心代码

摄像头捕捉部分：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)       #OpenCV摄像头调用：0=内置摄像头（笔记本）   1=USB摄像头-1  2=USB摄像头-2

while True:
    success, img = cap.read()
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)       #cv2图像初始化
    cv2.imshow("HandsImage", img)       #CV2窗体
    cv2.waitKey(1)      #关闭窗体

视频帧率计算

import time

#帧率时间计算
pTime = 0
cTime = 0

while True
cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime

    cv2.putText(img, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,
                (255, 0, 255), 3)       #FPS的字号，颜色等设置

Socket通信：
定义Localhost和post端口地址

sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
serverAddressPort = ("127.0.0.1", 5052)			# 定义IP和端口

# 发送数据
sock.sendto(str.encode(str(data)), serverAddressPort)

手势动作捕捉：

    if hands:
        # Hand 1
        hand = hands[0]
        lmList = hand["lmList"] 
        for lm in lmList:
            data.extend([lm[0], h - lm[1], lm[2]])

完整代码

Hands.py

from cvzone.HandTrackingModule import HandDetector
import cv2
import socket

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 1280)
cap.set(4, 720)
success, img = cap.read()
h, w, _ = img.shape
detector = HandDetector(detectionCon=0.8, maxHands=2)

sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
serverAddressPort = ("127.0.0.1", 5052)

while True:  
    success, img = cap.read()   
    hands, img = detector.findHands(img) 
    data = []

    if hands:
        # Hand 1
        hand = hands[0]
        lmList = hand["lmList"]  
        for lm in lmList:
            data.extend([lm[0], h - lm[1], lm[2]])

        sock.sendto(str.encode(str(data)), serverAddressPort)

    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(1)

py代码效果

Unity 部分

建模

在Unity中，我们需要搭建一个人物的模型，这里需要一个21个Sphere作为手势的特征点和21个Cube作为中间的支架
具体文件目录如下：

Line的编号对应手势模型特征点

Unity代码

UDP.cs

本代码功能将Socket发送的数据进行接收

using UnityEngine;
using System;
using System.Text;
using System.Net;
using System.Net.Sockets;
using System.Threading;

public class UDPReceive : MonoBehaviour
{

    Thread receiveThread;
    UdpClient client; 
    public int port = 5052;
    public bool startRecieving = true;
    public bool printToConsole = false;
    public string data;


    public void Start()
    {

        receiveThread = new Thread(
            new ThreadStart(ReceiveData));
        receiveThread.IsBackground = true;
        receiveThread.Start();
    }
    
    private void ReceiveData()
    {

        client = new UdpClient(port);
        while (startRecieving)
        {
            try
            {
                IPEndPoint anyIP = new IPEndPoint(IPAddress.Any, 0);
                byte[] dataByte = client.Receive(ref anyIP);
                data = Encoding.UTF8.GetString(dataByte);

                if (printToConsole) { print(data); }
            }
            catch (Exception err)
            {
                print(err.ToString());
            }
        }
    }
}

UDP.cs接收效果图

无数据接收下：

数据通信接收下

Line.cs

这里是每个Line对应cs文件，实现功能：使特征点和Line连接在一起

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class LineCode : MonoBehaviour
{

    LineRenderer lineRenderer;

    public Transform origin;
    public Transform destination;

    void Start()
    {
        lineRenderer = GetComponent<LineRenderer>();
        lineRenderer.startWidth = 0.1f;
        lineRenderer.endWidth = 0.1f;
    }
// 连接两个点
    void Update()
    {
        lineRenderer.SetPosition(0, origin.position);
        lineRenderer.SetPosition(1, destination.position);
    }
}

Hands.cs

这里是读取上文识别并保存的手势动作数据，并将每个子数据循环遍历到每个Sphere点，使特征点随着摄像头的捕捉进行运动

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class HandTracking : MonoBehaviour
{
    public UDPReceive udpReceive;
    public GameObject[] handPoints;
    void Start()
    {
        
    }
    void Update()
    {
        string data = udpReceive.data;
        
        data = data.Remove(0, 1);
        data = data.Remove(data.Length - 1, 1);
        print(data);
        string[] points = data.Split(',');
        print(points[0]);
        
        for (int i = 0; i < 21; i++)
        {

            float x = 7-float.Parse(points[i * 3]) / 100;
            float y = float.Parse(points[i * 3 + 1]) / 100;
            float z = float.Parse(points[i * 3 + 2]) / 100;

            handPoints[i].transform.localPosition = new Vector3(x, y, z);

        }

    }
}

最终实现效果

Good Luck，Have Fun and Happy Coding！！！