使用Kinect测量身高

使用Kinect测量身高的方法其实有很多种：

第一种方式是使用Kinect的视场角以及结合一些三角形几何运算，就可以大致测量出物体的高度，这一点在之前介绍深度影像处理的时候有提到。

第二种方式是使用Kinect骨骼追踪提供的20个关节点的相关坐标，在根据一定的算法测量出人体的身高。在Channel9上面的这个例子的一个分享，在这里拿过来和大家分享一下。在这里，根据臂展和身高有相似的关系，我对这个例子做了一点扩展，计算臂展来粗略计算身高，用臂展计算身高其实有个好处就是既可以使用正常模式（Normal model，20个关节点），可以使用坐姿模式(Seat model，10 个关节点)，这样您坐着就可以测量身高，不过精度不保证哈。这里只是提供这么一个思路。

一．计算身高的算法

Kinect获取的骨骼数据包含20个关节点的X,Y,Z坐标信息。您可能会想，为什么不直接使用头部(head)关节点和脚趾(foot)关节点之间的距离来直接计算身高。这样不准确，因为用户可能并没有站直，如果这样算的话，误差比较大。

另一个问题是，头部关节点给出的是头部中心点的位置，如果使用这个位置，您需要额外增加9至11厘米，但是即使这样，也不能达到百分之一百的准确，如果要更精确一点的话，可能需要使用深度影像值来提取头部的顶部位置。也不需要那么麻烦，现在来看看我们怎样使用骨骼关节点来计算高度信息。

仔细观察下面的骨骼点，可以看到，身高可以由下面几部分组成(如图中红色部分)：

• 头部(Head) –肩膀中心(ShoulderCenter)

• 肩膀中心(ShoulderCenter) – 脊柱中心(Spine)

• 脊柱中心(Spine) – 髋部中心(HipCenter)

• 髋部中心(HipCenter) – 左或右膝关节(KneeLeft or KneeRight)

• 左膝关节KneeLeft(右膝关节KneeRight) – 左踝关节leLeft (右踝关节AnkleRight)

• 左踝关节leLeft (右踝关节AnkleRight)- 左脚FootLeft (右脚FootRight)

使用臂展计算身高，也可以计算图中绿色所示的关节点：

• 左手(HeadLeft) –左手腕(Wrist Left)

• 左手腕(Wrist Left) – 左胳膊肘(Elbow Left)

• 左胳膊肘(Elbow Left) – 左肩膀(Shoulder Left)

• 左肩膀(Shoulder Left)–肩膀中心(Shoulder Center)

• 肩膀中心(Shoulder Center)-右肩膀(Shoulder Right)

• 右肩膀(Shoulder Right)- 右胳膊肘 (Elbow Right)

• 右胳膊肘 (Elbow Right)- 右手腕(Wrist Right)

•右手腕(Wrist Right)- 右手 (Hand Right)

原理就是这样，下面来编代码实现。

二．实现

程序界面很简单，展示20个关节点，然后显示计算结果。有几点需要说明：

首先，关节点的位置信息是三维的，下面公式用来计算两个关节点的距离

public static double Length(Joint p1, Joint p2)
{
    return Math.Sqrt(
        Math.Pow(p1.Position.X - p2.Position.X, 2) +
        Math.Pow(p1.Position.Y - p2.Position.Y, 2) +
        Math.Pow(p1.Position.Z - p2.Position.Z, 2));
}

上面的代码很直接。第二步，我们应该使用左腿还是右腿还进行测量更加准确呢，我们使用那个追踪的最好的。下面的代码用来计算腿部处于追踪状态的点的数量。如果那个数量多，那么就用那一个。

public static int NumberOfTrackedJoints(params Joint[] joints)
{
    int trackedJoints = 0;

    foreach (var joint in joints)
    {
        if (joint.TrackingState == JointTrackingState.Tracked)
        {
            trackedJoints++;
        }
    }

    return trackedJoints;
}

使用上面的函数，我们就可以判断是使用左腿还是右腿了。

// Find which leg is tracked more accurately.
int legLeftTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft);
int legRightTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight);

double legLength = legLeftTrackedJoints > legRightTrackedJoints ? Length(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft) : Length(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight);

然后我们使用扩展方法，来计算骨骼的高度。下面是方法的代码：

public static double Height(this Skeleton skeleton)
{
    const double HEAD_DIVERGENCE = 0.1;

    var head = skeleton.Joints[JointType.Head];
    var neck = skeleton.Joints[JointType.ShoulderCenter];
    var spine = skeleton.Joints[JointType.Spine];
    var waist = skeleton.Joints[JointType.HipCenter];
    var hipLeft = skeleton.Joints[JointType.HipLeft];
    var hipRight = skeleton.Joints[JointType.HipRight];
    var kneeLeft = skeleton.Joints[JointType.KneeLeft];
    var kneeRight = skeleton.Joints[JointType.KneeRight];
    var ankleLeft = skeleton.Joints[JointType.AnkleLeft];
    var ankleRight = skeleton.Joints[JointType.AnkleRight];
    var footLeft = skeleton.Joints[JointType.FootLeft];
    var footRight = skeleton.Joints[JointType.FootRight];

    // Find which leg is tracked more accurately.
    int legLeftTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft);
    int legRightTrackedJoints = NumberOfTrackedJoints(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight);

    double legLength = legLeftTrackedJoints > legRightTrackedJoints ? Length(hipLeft, kneeLeft, ankleLeft, footLeft) : Length(hipRight, kneeRight, ankleRight, footRight);

    return Length(head, neck, spine, waist) + legLength + HEAD_DIVERGENCE;
}

同样滴，我们使用手，手腕，胳膊肘，肩膀，等9个关节点来计算臂展，并使用臂展来近似计算身高，下面的名为ArmExtendWith的扩展方法即为计算臂展的方法。

public static double ArmExtendWith(this Skeleton skeleton)
{
    var armWidthDeviation = 0.5;
    var handRight = skeleton.Joints[JointType.HandRight];
    var wristRight = skeleton.Joints[JointType.WristRight];
    var elowRight = skeleton.Joints[JointType.ElbowRight];
    var shoulderRight = skeleton.Joints[JointType.ShoulderRight];
    var shoulderCenter = skeleton.Joints[JointType.ShoulderCenter];

    var handleft = skeleton.Joints[JointType.HandLeft];
    var wristleft = skeleton.Joints[JointType.WristLeft];
    var elowleft = skeleton.Joints[JointType.ElbowLeft];
    var shoulderleft = skeleton.Joints[JointType.ShoulderLeft];


    // Calculate the left and right arm extends width
    double rightArmExtendsWidth = Length(handRight, wristRight, elowRight, shoulderRight, shoulderCenter);
    double leftArmExtendsWidth = Length(handleft, wristleft, elowleft, shoulderleft, shoulderCenter);

    return rightArmExtendsWidth + leftArmExtendsWidth + armWidthDeviation;
}

最后，再SkeletonFrameReady事件中调用该方法即可。

void Sensor_SkeletonFrameReady(object sender, SkeletonFrameReadyEventArgs e)
{
    using (var frame = e.OpenSkeletonFrame())
    {
        if (frame != null)
        {
            canvas.Children.Clear();

            Skeleton[] skeletons = new Skeleton[frame.SkeletonArrayLength];

            frame.CopySkeletonDataTo(skeletons);

            var skeleton = skeletons.Where(s => s.TrackingState == SkeletonTrackingState.Tracked).FirstOrDefault();

            if (skeleton != null)
            {
                // Calculate height.
                double height = Math.Round(skeleton.Height(), 2);
                double armExtendsWidth = Math.Round(skeleton.ArmExtendWith(), 2);
                // Draw skeleton joints.
                foreach (JointType joint in Enum.GetValues(typeof(JointType)))
                {
                    DrawJoint(skeleton.Joints[joint].ScaleTo(640, 480));
                }

                // Display height.
                tblHeight.Text = String.Format("Height: {0} m", height);
                tblArmExtendWidth.Text = String.Format("ArmWidth: {0} m", armExtendsWidth);
            }
        }
    }
}

现在您可以运行代码查看结果了。

三．结语

本文介绍了两种利用Kinect测量身高的方法，一种是之前讲过的，利用Kinect的视场角和物体构成的三角关系，运用几何运算，测量物体身高，第二种是利用Kinect提供的骨骼数据，根据关节点直接的距离，来计算人体的身高。本文着重讲解了利用骨骼关节点之间的距离计算身高的两种方法，一种是Channel9上面分享的利用头部、脊柱、髋关节、膝关节、踝关节等8个关节点的长度来计算身高，还有一种就是使用与臂展相关的，手、手腕、胳膊肘、肩膀等9个关节点信息，较第一种方法相比，该方法可以使用坐姿模式进行计算，意味着您坐着就可以测量身高。当然，可能精度不是很准确，本文只是提供了一些Kinect在测量身高方面的思路，希望本文对您有帮助！

码农兼一个普普通通小青年

一． 计算身高的算法

二． 实现

三． 结语

一．计算身高的算法

二．实现

三．结语