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Leap Motion作为一款手势识别设备,相比于Kniect,长处在于准确度。
在我的毕业设计《场景漫游器》的开发中。Leap Motion的手势控制作为重要的一个环节。以此,谈谈开发中使用Leap Motion进行手势识别的实现方式以及须要注意的地方。
一、对Leap Motion的能力进行评估
在设定手势之前。我们必须知道Leap Motion能做到哪种程度,以免在设定方案之后发现非常难实现。
这个评估依靠实际对设备的使用体验。主要从三个方面:
1.Leap Motion提供的可视化的手势识别界面
2.SDK文档说明
3.Leap商店中的APP
基本能够的得出:
1.Leap Motion的识别对于水平方向或者以水平方向为基础手势可以较好的识别。
2.对于握拳或者垂直的行为识别会出现误差。这样的误差和详细的手势行为有关。
3.不应该过分依赖高准确度,Leap Motion能检測到毫米级别是没错的,可是有时候会把你伸直的手指识别成弯曲的。所以要做好最坏的打算。
二、实际的须要
移动、旋转、点击button、缩放和旋转物体、关闭程序、暂停,主要的功能需求是这样。
有一些原则:
1.同样环境下的手势应该接近和方便的转换。旋转和移动的之间的转换应该设计的非常自然。
2.手势避免冲突,手势过于相似不是什么好事。
比方三个伸直的手指和四个伸直的手指不应该被设计成两个手势。当然这不是绝对的。假设你进行一个缓慢的动作而且动作是面向Leap Motion的摄像头,这时候应该相信它。至少要针对这个手势做一个单独的測试。
三、考虑主要的数据结构和算法的轮廓
Leap Motion的SDK在第一部分的时候已经浏览过。最起码能知道Leap Motion能够包括的信息。从SDK看来这是非常丰富的,既然设计自己的手势,那么最好不要依赖于SKD开发包的炫酷的手势。非常可能,这些手势仅仅是官方用来演示或者炫耀的。自己设计手势的基本数据结构也有另外的优点,比方更换了体感设备,可是功能是相似的。这时候仅仅须要更改获取数据的方式就能够了(从一个SDK更换到还有一个SDK),而不要改动算法。
算法的轮廓与基本数据有非常大的关系。所以数据结构一定要尽量的精简而且同意改动(可能某个算法占领了决定性因素,可是開始没考虑到)。
public class HandAndFingersPoint : MonoBehaviour { const int BUFFER_MAX=5; Controller m_LeapCtrl; <span style="white-space:pre"> </span>public E_HandInAboveView m_AboveView = E_HandInAboveView.None; //手指-数据 ,[0]表示左手,[1]表示右手 private Dictionary<Finger.FingerType,FingerData>[] m_FingerDatas = new Dictionary<Finger.FingerType, FingerData>[2]; //buffer,[0]表示左手,[1]表示右手,[,n](n属于0,3。表示第n次缓存) private Dictionary<Finger.FingerType,FingerData>[,] m_FingerDatasBuffer=new Dictionary<Finger.FingerType, FingerData>[2,BUFFER_MAX]; private int m_CurBufIndex=0; //palm 0:左手 和1:右手 private PointData[] m_PalmDatas = new PointData[2]; private readonly PointData m_DefaultPointData = new PointData(Vector.Zero, Vector.Zero); private readonly FingerData m_DefaultFingerData = new FingerData(Vector.Zero,Vector.Zero,Vector.Zero);HandAndFingersPoint类中剩下的部分是对数据的填充、清除、刷新等方法。E_HandInAboveView记录哪仅仅手先进入Leap Motion的视野。用于设定优先级。
//一个手指的数据包括一个指尖点数据和手指根骨的位置数据 public struct FingerData { public PointData m_Point;//指尖的位置和指向 public Vector m_Position;//手指根骨的位置,对于拇指来说是Proximal phalanges近端指骨的位置 public FingerData(PointData pointData, Vector pos) { m_Point = pointData; m_Position = pos; } public FingerData(Vector pointPos, Vector pointDir, Vector pos) { m_Point.m_Position = pointPos; m_Point.m_Direction = pointDir; m_Position = pos; } public void Set(FingerData fd) { m_Point = fd.m_Point; m_Position = fd.m_Position; } } //一个点的数据,包括方向和位置 public struct PointData { public Vector m_Position;//位置 public Vector m_Direction;//方向 public PointData(Vector pos,Vector dir) { m_Position = pos; m_Direction = dir; } public void Set(PointData pd) { m_Position = pd.m_Position; m_Direction = pd.m_Direction; } public void Set(Vector pos,Vector dir) { m_Position = pos; m_Direction = dir; } } //先被看到的手 public enum E_HandInAboveView { None, Left, Right }
这时候并不急着写完和基本数据相关的方法。如今终于要的是手势算法的合理性。要推断是否合理,最好先写一个算法。
最简单的是伸掌手势,在控制中水平的伸掌用于漫游,垂直的伸掌用于暂停。我发现手掌依赖于手指,而手指包含两个状态——伸直和弯曲。
另外,其它的手势,也都是手指的伸直或者弯曲,外加方向的判定累积出各种效果。理所当然的,应该单独写出手指的弯曲和伸直判定算法:
/// <summary> /// 该方法提供对于单个手指匹配的算法,如伸直。弯曲 /// 以后可能的改变:对于不同的场景可能要求有所不同。这里的阈值或许会随之改变 /// </summary> public class FingerMatch { //弯曲状态的角度阈值 static readonly float FingerBendState_Radian = Mathf.PI*4f / 18 ;//40度 //伸直状态的角度阈值 static readonly float FingerStrightState_Radian = Mathf.PI/12;//15度 /// <summary> /// 手指伸直的状态,当根骨-指尖的方向和指向的偏差小于阀值时,判定手指为伸直状态。 /// 注意无效的方向为零向量。先判定是零向量 /// </summary> /// <param name="adjustBorder">对阈值做的微调</param> /// <returns></returns> public static bool StrightState(FingerData fingerData, float adjustBorder=0f) { bool isStright =false; Vector disalDir = fingerData.m_Point.m_Direction; //假设指尖方向为0向量,表示无效的数据 if (!disalDir.Equals(Vector.Zero)) { Vector fingerDir = fingerData.m_Point.m_Position - fingerData.m_Position;//指尖位置减去指根位置,由指根指向指尖的向量 float radian = fingerDir.AngleTo(disalDir); if (radian < FingerStrightState_Radian + adjustBorder) { isStright = true; } } return isStright; } /// <summary> /// 推断一根手指是否处于弯曲状态 /// </summary> /// <param name="fingerData">须要判定的手指数据</param> /// <param name="bandBorder">弯曲的阈值</param> /// <returns></returns> public static bool BendState(FingerData fingerData, float adjustBorder=0f)//,out float eulerAugle) { bool isBend = false; //eulerAugle = -1f; Vector disalDir = fingerData.m_Point.m_Direction; if( !disalDir.Equals(Vector.Zero) ) { Vector fingerDir = fingerData.m_Point.m_Position - fingerData.m_Position;//指尖位置减去指根位置,指跟到指尖的向量 float radian = fingerDir.AngleTo(disalDir); //eulerAugle = radian*180/Mathf.PI; //夹角超过定义的阈值时,认定为弯曲状态 if (radian > FingerBendState_Radian + adjustBorder) { isBend = true; } } return isBend; } }
写到这里也是时候进行一次简单的測试了,毕竟算法的轮廓已经确定。我甚至没写出手掌伸直的判定算法。就确定是可行的。
基本数据结构相关的操作——HandAndFingersPoint类:源码GitHub链接
该类使用基本数据。在Unity Editor中执行会展示了一个手掌的轮廓,蓝色表示手指的方向。红色表示手指骨根到掌心和指尖的连线,黄色表示掌心到指尖的连线:
四、手势实现中简要的概括
其它代码都能够在我的GitHub:Leap Motion In Unity3D仓库中获取。在手势的实现中,也包括了一些小的技巧。比方对于动作的匹配要防止手指的颤抖引起的误差。採用离散的数据取样——每隔一定时间做一次取样。
使用和观察这些脚本的方式:能够把这些脚本放在一个GameObject中。通过Leap Motion会看到脚本的属性在匹配成功时会发生变化。另外,脚本中包括了事件的注冊功能,换句话说。外部能够向随意的手势注冊一个事件,以便手势完毕匹配或者到达某种匹配状态时做一些额外的处理。这些脚本如今并不能直接完毕我们的需求,如暂停。我们须要在这些手势状态或者动作上做进一步的限定,如依据掌心的方向设定垂直向前的手掌为暂停,水平的手掌为平移之类的。
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