NITE 2与OpenCV结合的第二个程序（提取人体骨骼坐标）

  温故而知新——NITE 2的基本使用主要包括以下几个步骤：

    1. 初始化NITE环境： nite::NiTE::initialize();

    2. 创建User跟踪器： nite::UserTracker mUserTracker; mUserTracker.create();

    3. 创建并读取User Frame信息：nite::UserTrackerFrameRef mUserFrame; mUserTracker.readFrame( &mUserFrame );

    4. 从User Frame信息中获取User信息:  const nite::Array<nite::UserData>& aUsers = mUserFrame.getUsers();然后根据User信息开始人体骨骼跟踪识别。

    5. 释放Frame信息：mUserFrame.release();

    6. 关闭跟踪器：mUserTracker.destroy();

    7. 最后关闭NITE环境：nite::NiTE::shutdown();

下面是简单的右手骨骼坐标跟踪，并显示右手坐标信息的程序代码：

// YeNITE2SimpleUsingOpenCV_Skeleton.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

// 载入NiTE.h头文件
#include <NiTE.h>

// using namespace
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
    // 初始化NITE
    nite::NiTE::initialize();

    // 创建User跟踪器
    nite::UserTracker mUserTracker;
    mUserTracker.create();

    nite::UserTrackerFrameRef mUserFrame;
    for( int i = 0; i < 1000; ++ i )
    {
        // 读取User Frame信息
        mUserTracker.readFrame( &mUserFrame );

        // 从User Frame信息中获取User信息
        const nite::Array<nite::UserData>& aUsers = mUserFrame.getUsers();
        
        // Frame中User的个数
        for( int i = 0; i < aUsers.getSize(); ++ i )
        {
            const nite::UserData& rUser = aUsers[i];

            // 当有User用户出现在Kinect面前，则判断并显示
            if( rUser.isNew() )
            {
                cout << "New User [" << rUser.getId() << "] found." << endl;

                // 开始人体骨骼跟踪
                mUserTracker.startSkeletonTracking( rUser.getId() );
            }
            
            // 获取骨骼坐标
            const nite::Skeleton& rSkeleton = rUser.getSkeleton();
            if( rSkeleton.getState() == nite::SKELETON_TRACKED )
            {
                // 得到右手坐标
                const nite::SkeletonJoint& righthand
                    = rSkeleton.getJoint( nite::JOINT_RIGHT_HAND );
                const nite::Point3f& position = righthand.getPosition();
                cout << "右手坐标： " << position.x << "/" << position.y << "/" << position.z << endl;
            }

        }
    }

    // 释放     
    mUserFrame.release();      
    
    // 关闭跟踪器
    mUserTracker.destroy();

    // 关闭NITE环境
    nite::NiTE::shutdown();

    return 0;
}

    程序执行结果如下： 

    但通过对上述程序代码观察发现，在对人体骨骼跟踪的时候，未做出（“投降”和“双手抱胸”）的动作，也可以获取骨骼坐标信息。难道在NITE2骨骼跟踪的时候，人体姿势检测是多余的吗？这个我的理解是：似乎姿势跟踪将会变成鸡肋（完全靠自己的想象。。。）。

    接着借助于OpenCV等常用工具库，看看骨骼坐标在深度图像下的定位和显示效果，直接上代码：

// YeNite2SimpleUsingOpenCV.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>

// 载入NiTE.h头文件
#include <NiTE.h>

// 载入OpenCV头文件
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )
{

    // 初始化NITE
    nite::NiTE::initialize();

    // 创建User跟踪器
    nite::UserTracker* mUserTracker = new nite::UserTracker;
    mUserTracker->create();

    // 创建OpenCV图像窗口
    namedWindow( "Skeleton Image",  CV_WINDOW_AUTOSIZE );

    // 循环读取数据流信息并保存在HandFrameRef中
    nite::UserTrackerFrameRef mUserFrame;

    while( true )
    {
        // 读取Frame信息
        nite::Status rc = mUserTracker->readFrame(&mUserFrame);
        if (rc != nite::STATUS_OK)
        {
            cout << "GetNextData failed" << endl;
            return 0;
        }

        // 将深度数据转换成OpenCV格式
        const cv::Mat mHandDepth( mUserFrame.getDepthFrame().getHeight(), mUserFrame.getDepthFrame().getWidth(), CV_16UC1, 
            (void*)mUserFrame.getDepthFrame().getData());

        // 为了让深度图像显示的更加明显一些，将CV_16UC1 ==> CV_8U格式
        cv::Mat mScaledHandDepth, thresholdDepth;
        mHandDepth.convertTo( mScaledHandDepth, CV_8U, 255.0 / 10000 );

        // 二值化处理，为了显示效果明显
        cv::threshold(mScaledHandDepth, thresholdDepth, 50, 255, 0);

        // 从User Frame信息中获取User信息
        const nite::Array<nite::UserData>& aUsers = mUserFrame.getUsers();

        // Frame中User的个数
        for( int i = 0; i < aUsers.getSize(); ++ i )
        {
            const nite::UserData& rUser = aUsers[i];

            // 当有User用户出现在Kinect面前，则判断并显示
            if( rUser.isNew() )
            {
                cout << "New User [" << rUser.getId() << "] found." << endl;

                // 开始人体骨骼跟踪
                mUserTracker->startSkeletonTracking( rUser.getId() );
            }

            // 获取骨骼坐标
            const nite::Skeleton& rSkeleton = rUser.getSkeleton();
            if( rSkeleton.getState() == nite::SKELETON_TRACKED )
            {
                // 只得到前8个骨骼点坐标
                for(int i = 0; i < 8; i++)
                {
                    // 得到骨骼坐标
                    const nite::SkeletonJoint& skeletonJoint
                        = rSkeleton.getJoint((nite::JointType)i);
                    const nite::Point3f& position = skeletonJoint.getPosition();

                    float depth_x, depth_y;

                    // 将骨骼点坐标映射到深度坐标中
                    mUserTracker->convertJointCoordinatesToDepth(position.x, position.y, position.z, &depth_x, &depth_y);

                    cv::Point point((int)depth_x, (int)depth_y);

                    // 将获取的深度图像中相对应的坐标点重新赋值为255.即在深度图像中显示出各个骨骼点。
                    thresholdDepth.at<uchar>(point) = 255;
                }
                
                // 显示图像
                cv::imshow( "Skeleton Image", thresholdDepth );
            }

        }
        
        // 终止快捷键
        if( cv::waitKey(1) == 'q')
            break;
    }

    // 关闭Frame
    mUserFrame.release();

    // 关闭跟踪器
    mUserTracker->destroy();

    // 关闭NITE环境
    nite::NiTE::shutdown();

    return 0;        
}

上图： 图上“白点”就是骨骼点。

    需要了解具体的骨骼点信息（位置、方向，以及可靠性等），可以看官网提供的参考文献。我觉得遗憾的是，目前提供的15个骨骼点坐标不包括了手腕等其它骨骼点、而且只能得到全身的，不能单独获取上半身骨骼坐标。

结合程序注释和之前的博文内容，我想最后一个程序应该挺好理解的。根据自己的感觉走，感觉写代码，没做封装、优化、重构，完全是面向过程，而且肯定还存在细节的问题，会在后面进一步优化的。

    写的粗糙，欢迎指正批评~~~