Kinect学习笔记（六）——深度数据测量技术及应用

一、Kinect视角场

1、43°垂直方向和57°水平方向可视范围。

2、视角场常量值定义

属性	描述
Format	获取或设置深度图像格式
MaxDepth	获取最大深度值
MinDepth	获取最小深度值
NominalDiagonalFieldOfView	获取红外摄像头的标准场视角，单位是度
NominalFocalLengthInPixels	获取红外摄像头的标准焦距，单位是像素点
NominalHorizontalFieldOfView	获取红外摄像头的水平视角，单位是度
NominalInverseFocalLengthInPixels	获取红外摄像头的标准焦距的倒数
NominalVerticalFieldOfView	获取红外摄像头的垂直视角，单位为度
Range	设置红外摄像头采用“默认模式”还是“近景模式”
TooFarDepth	获取红外值有效范围的最大值，即红外摄像头能看到的最远距离
TooNearDepth	获取红外值有效范围的最小值，即红外摄像头能看到的最近距离
UnknownDepth	未知红外距离的数值

3、通过骨骼跟踪对象Skeleton.ClippedEdges的属性，判断用户是否处于Kinect的有效视野范围内。

     将骨骼跟踪调节到最佳位置的方法有：

    **用户移动到有效视野的横截面中：例如，再Kinect游戏中会提示玩家走近一些

    **通过KinectSensor.ElevationAngle属性控制Kinect的垂直仰角，改善用户的有效视角场横截面。

二、深度值与实际距离的对比

1、深度图像的每像素占用2字节，同常量DepthImage.BytesPerPiexl的定义，可以用short变量定义这个像素。其中，高13位表示从Kinect红外摄像头到最近物体对象的距离，以毫米为单位；低三位表示用户索引编号，DepthImageFrame.PlayerIndexBitmaskWidth定义了此值。

                                                      

2、Kinect深度会随着目标物体的距离而发生偏差，距离越远偏差越大。

                                                        

三、深度图像的直方图

1、亮度直方图属于图像处理的基本运算，通过它可以提取有效的“亮度”特征。亮度直方图能体现每个亮度值在图像中的占有率。利用“亮度”特征值，并基于一定的亮度阀值，可以从果盘中分辨出红萝卜和西红柿。

2、直方图统计信息的价值

using System;
using System.Linq;
using System.Windows;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Media.Imaging;
using Microsoft.Kinect;

using System.Windows.Shapes;

namespace KinectDepthHistogram
{
    public partial class MainWindow : Window
    {
        //简化程序，未做预防性代码
        KinectSensor sensor = KinectSensor.KinectSensors.First();
        short[] pixelData;

        public MainWindow()
        {
            InitializeComponent();
            
            this.Loaded += new RoutedEventHandler(MainWindow_Loaded);
            this.Unloaded += new RoutedEventHandler(MainWindow_Unloaded);

            sensor.DepthStream.Enable();
            sensor.DepthFrameReady += new EventHandler<DepthImageFrameReadyEventArgs>(sensor_DepthFrameReady);
        }

        private Int32 depthFrameBehind = 0;

        void sensor_DepthFrameReady(object sender, DepthImageFrameReadyEventArgs e)
        {
            bool receivedData = false;

            using (DepthImageFrame DFrame = e.OpenDepthImageFrame())
            {
                if (DFrame == null)
                {
                    // The image processing took too long. More than 2 frames behind.
                    depthFrameBehind++;
                    labelDepthFrameBehind.Content = depthFrameBehind.ToString();
                }
                else
                {
                    pixelData = new short[DFrame.PixelDataLength];
                    DFrame.CopyPixelDataTo(pixelData);

                    //绘制深度直方图
                    DrawDepthHistogram(DFrame, pixelData);

                    receivedData = true;
                }
            }

            if (receivedData)
            {
                BitmapSource source = BitmapSource.Create(640, 480, 96, 96,
                        PixelFormats.Gray16, null, pixelData, 640 * 2);

                depthImage.Source = source;
            }
        }

        void MainWindow_Unloaded(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            sensor.Stop();
        }

        void MainWindow_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            sensor.Start();
        }

 #region DepthHistogram
        //有效视距范围的阀值： 0.8米到3米
        private const int LowDepthThreshold = 800;
        private const int HighDepthThreshold = 4000;

        /// <summary>
        /// 绘制深度图像的直方图
        /// </summary>
        /// <param name="depthFrame"></param>
        /// <param name="pixelData"></param>
        private void DrawDepthHistogram(DepthImageFrame depthFrame, short[] pixelData)
        {
            int depth;
            int[] depths = new int[4096];
            double chartBarWidth = Math.Max(3, DepthHistogram.ActualWidth / depths.Length);
            
            
            //遍历深度像素数组，并获取深度值.并统计每一个深度值出现的次数
            for (int i = 0; i < pixelData.Length; i++)
            {
                //前13位为深度值，单位毫米
                depth = pixelData[i] >> DepthImageFrame.PlayerIndexBitmaskWidth;

                //有效视距内的统计
                if (depth >= LowDepthThreshold && depth <= HighDepthThreshold)
                {
                    depths[depth]++;
                }
            }

            int maxValue = 0;
            //查找depth数组中的最大深度值
            for (int i = LowDepthThreshold; i < HighDepthThreshold; i++)
            {
                maxValue = Math.Max(maxValue, depths[i]);
            }


            //绘制直方图，统计各个深度段的像素个数
            DepthHistogram.Children.Clear();
            for (int i = LowDepthThreshold; i < HighDepthThreshold; i++)
            {
                //显示有深度数值的
                if (depths[i] > 0)
                {
                    Rectangle r = new Rectangle();
                    r.Fill = Brushes.Green;
                    r.Width = chartBarWidth;
                    r.Height = DepthHistogram.ActualHeight * (depths[i] / (double)maxValue);
                    r.Margin = new Thickness(1, 0, 1, 0);
                    r.VerticalAlignment = System.Windows.VerticalAlignment.Bottom;
                    DepthHistogram.Children.Add(r);
                }
            }                        
        }

#endregion
    }
}