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基于MediaPipeUnityPlugin的三维手势追踪

EdmundRF 2023-06-21 08:00:03
简介基于MediaPipeUnityPlugin的三维手势追踪

文章目录

VID_20230421_005228

简述

目前比较好用的几种手势追踪，很多都是基于AR，需要硬件支持

而Google的MediaPipe则门槛比较低，用电脑摄像头也能跑
同时，又有MediaPipeUnityPlugin已经帮我们移植进了Unity

但 MediaPipe 是基于图像识别的，因此我手的往前往后，近大远小 在它看来只是在放大缩小，得到的数据都只发生在一个平面上，缺少硬件的支持所以没有深度信息。
幸运的是，即使只是一个平面，强大的Google至少帮我们做到了骨骼的相对深度
请添加图片描述

于是，本文要做的是，如最上面视频所示，模拟出手的深度，让我们的手真正在一个三维空间里面活动

如果你尚不了解 MediaPipeUnityPlugin，先看看我上一篇 MediaPipe-UnityPlugin的基本使用
如果你已经认识 MediaPipeUnityPlugin 的 HandTracking，可以直接跳到 [5.获取坐标] 环节

参考案例

AssetsMediaPipeUnitySamplesScenesHand TrackingHand Tracking.unity
在这里插入图片描述

虽说插件已经提供了完整的案例，但因为我们要在这基础上加入额外的功能，所以还是模仿着搭一个自己的Graph和Solution，同时去掉一些用不到的内容，以简化代码

1. 声明一个 MyGraph

public class MyHandTrackingGraph : GraphRunner
{
	public override void StartRun(ImageSource imageSource)
    {
    	// 此处进行输出流的启动 和 CalculatorGraph的StartRun
    }
    protected override IList<WaitForResult> RequestDependentAssets()
    {
    	// 此处加载用到的数据文件
    }
}
  • 首先声明我们的输出流 和 输出流的名称

输出流我们使用插件提供的 OutputStream<TPacket, TValue>
手部追踪的输出流有6种：
手掌检测、基于手掌检测的矩形区、手节点的坐标、手节点的世界坐标、基于坐标的矩形区、左右手检测

分别如下：

// 手掌检测
OutputStream<DetectionVectorPacket, List<Detection>> _palmDetectionsStream;
const string _PalmDetectionsStreamName = "palm_detections";
// 基于手掌检测的矩形区
OutputStream<NormalizedRectVectorPacket, List<NormalizedRect>> _handRectsFromPalmDetectionsStream;
const string _HandRectsFromPalmDetectionsStreamName = "hand_rects_from_palm_detections";
// 手节点的坐标
OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>> _handLandmarksStream;
const string _HandLandmarksStreamName = "hand_landmarks";
// 手节点的世界坐标
OutputStream<LandmarkListVectorPacket, List<LandmarkList>> _handWorldLandmarksStream;
const string _HandWorldLandmarksStreamName = "hand_world_landmarks";
// 基于坐标的矩形区
OutputStream<NormalizedRectVectorPacket, List<NormalizedRect>> _handRectsFromLandmarksStream;
const string _HandRectsFromLandmarksStreamName = "hand_rects_from_landmarks";
// 左右手检测
OutputStream<ClassificationListVectorPacket, List<ClassificationList>> _handednessStream;
const string _HandednessStreamName = "handedness";

还有我们输入流的名称

const string _InputStreamName = "input_video";

我们此次用到的只有手节点的坐标，所以只需要

const string _InputStreamName = "input_video";

OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>> _handLandmarksStream;
const string _HandLandmarksStreamName = "hand_landmarks";
  • 随后在 ConfigureCalculatorGraph() 对它进行一下初始化和配置
protected override Status ConfigureCalculatorGraph(CalculatorGraphConfig config)
{
    _handLandmarksStream = new OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>>(
        calculatorGraph, _HandLandmarksStreamName, config.AddPacketPresenceCalculator(_HandLandmarksStreamName), timeoutMicrosec);
        
    return base.ConfigureCalculatorGraph(config);
}

OutputStream的构造函数如下

/// <summary>
///   实例化一个 OutputStream class
///   图形必须具有 PacketPresenceCalculator 节点，用于计算流是否有输出
/// </summary>
/// <remarks>
///   当您希望同步获取输出，但不希望在等待输出时阻塞线程时，这很有用
/// </remarks>
/// <param name="calculatorGraph"> 流的所有者 </param>
/// <param name="streamName"> 输出流的名称 </param>
/// <param name="presenceStreamName"> 当输出存在时，输出true的流的名称 </param>
/// <param name="timeoutMicrosec"> 如果输出数据包为空，则 OutputStream 实例会丢弃数据包，直到此处指定的时间结束 </param>
public OutputStream(CalculatorGraph calculatorGraph, string streamName, string presenceStreamName, long timeoutMicrosec = 0) : this(calculatorGraph, streamName, false, timeoutMicrosec)
{
    this.presenceStreamName = presenceStreamName;
}
  • 然后定义一个异步输出监听的接口 和 一个获取同步输出的接口
public event EventHandler<OutputEventArgs<List<NormalizedLandmarkList>>> OnHandLandmarksOutput
{
    add => _handLandmarksStream.AddListener(value);
    remove => _handLandmarksStream.RemoveListener(value);
}

public bool TryGetNext(out List<NormalizedLandmarkList> handLandmarks, bool allowBlock = true)
{
    var currentTimestampMicrosec = GetCurrentTimestampMicrosec();
    return TryGetNext(_handLandmarksStream, out handLandmarks, allowBlock, currentTimestampMicrosec);
}
  • 在 StartRun() 和 Stop() 中进行启动和释放
public override void StartRun(ImageSource imageSource)
{
    _handLandmarksStream.StartPolling().AssertOk();
    calculatorGraph.StartRun().AssertOk();
}

public override void Stop()
{
    _handLandmarksStream?.Close();
    _handLandmarksStream = null;
    base.Stop();
}
  • 然后定义一个输入接口，用于将输入源传给输入流
public void AddTextureFrameToInputStream(TextureFrame textureFrame)
{
    AddTextureFrameToInputStream(_InputStreamName, textureFrame);
}
  • 至此，输入输出已经写好，我们的Graph目前应该是像这样
public class MyHandTrackingGraph : GraphRunner
{
    const string _InputStreamName = "input_video";

    OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>> _handLandmarksStream;
    const string _HandLandmarksStreamName = "hand_landmarks";
    
    public event EventHandler<OutputEventArgs<List<NormalizedLandmarkList>>> OnHandLandmarksOutput
    {
        add => _handLandmarksStream.AddListener(value);
        remove => _handLandmarksStream.RemoveListener(value);
    }
    
    public bool TryGetNext(out List<NormalizedLandmarkList> handLandmarks, bool allowBlock = true)
    {
        var currentTimestampMicrosec = GetCurrentTimestampMicrosec();
        return TryGetNext(_handLandmarksStream, out handLandmarks, allowBlock, currentTimestampMicrosec);
    }
    
    public override void StartRun(ImageSource imageSource)
    {
        _handLandmarksStream.StartPolling().AssertOk();
        calculatorGraph.StartRun().AssertOk();
    }

    public override void Stop()
    {
        _handLandmarksStream?.Close();
        _handLandmarksStream = null;
        base.Stop();
    }
    
    public void AddTextureFrameToInputStream(TextureFrame textureFrame)
    {
        AddTextureFrameToInputStream(_InputStreamName, textureFrame);
    }
    
    protected override Status ConfigureCalculatorGraph(CalculatorGraphConfig config)
    {
        _handLandmarksStream = new OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>>(
            calculatorGraph, _HandLandmarksStreamName, config.AddPacketPresenceCalculator(_HandLandmarksStreamName), timeoutMicrosec);
        
        return base.ConfigureCalculatorGraph(config);
    }

    protected override IList<WaitForResult> RequestDependentAssets()
    {
        
    }
}

还差一个 RequestDependentAssets()
这里加载我们手坐标检测的数据文件 “hand_landmark_full.bytes”，它会通过我们在Bootstrap选择的加载方式去找到这个文件

protected override IList<WaitForResult> RequestDependentAssets()
{
    return new List<WaitForResult>()
    {
        WaitForAsset("hand_landmark_full.bytes"),
    };
}

2. 声明一个 MySolution

public class MyHandTrackingSolution : ImageSourceSolution<MyHandTrackingGraph>
{
    protected override void OnStartRun()
    {
        // 此处绑定graph的输出监听
    }

    protected override void AddTextureFrameToInputStream(TextureFrame textureFrame)
    {
        // 此处接入到graph的输入接口
    }

    protected override IEnumerator WaitForNextValue()
    {
        // 此处获取graph的同步输出
    }
}
  • 首先我们声明一个回调，绑定到graph的 OnHandLandmarksOutput
    （这里的graphRunner即我们的MyHandTrackingGraph）
protected override void OnStartRun()
{
    graphRunner.OnHandLandmarksOutput += OnHandLandmarksOutput;
}
void OnHandLandmarksOutput(object stream, OutputEventArgs<List<NormalizedLandmarkList>> eventArgs)
{
	var handLandmarks = eventArgs.value;
    // 这里对得到的数据进行处理
}
  • 然后将图像输入传给graph
protected override void AddTextureFrameToInputStream(TextureFrame textureFrame)
{
    graphRunner.AddTextureFrameToInputStream(textureFrame);
}
  • 再获取graph的同步输出

这里我们区分一下，同步有两个模式，阻塞同步 和 不阻塞同步，由参数 runningMode 决定（定义在ImageSourceSolution）

protected override IEnumerator WaitForNextValue()
{
    List<NormalizedLandmarkList> handLandmarks = null;
    if (runningMode == RunningMode.Sync)
    {
        graphRunner.TryGetNext(out handLandmarks, true));
    }
    else if (runningMode == RunningMode.NonBlockingSync)
    {
        yield return new WaitUntil(() => graphRunner.TryGetNext(out handLandmarks, false));
    }
    
    // 这里对得到的数据进行处理
}

好了，我们的Solution这样就完事了，得到的数据怎么用，我们后面再说

3. 场景搭建

新建个场景，起个空节点来挂脚本，就叫它Main吧
在这里插入图片描述
挂上我们的Graph和Solution，并配置
在这里插入图片描述
这里的3个Config直接使用预设好的，位于AssetsMediaPipeUnitySamplesScenesHand Tracking
在这里插入图片描述

可以看到我们还差Bootstrap、Screen 和 TextureFramePool

Bootstrap 和 TextureFramePool 直接也挂在这下面即可
在这里插入图片描述

Screen 则新建一个UI/RawImage，挂在它下面，并简单设置一下Rect
在这里插入图片描述

因为我们选择是的WebCamera作为输入源，所以还得加一个 WebCamSource，也挂在Main下面即可
在这里插入图片描述
Default Width是画面的分辨率，调高了会卡，按默认的1280即可
但因此我们的Screen会缩放成1280，所以我们给Screen加个AutoFit让它全屏
在这里插入图片描述

  • 至此，我们可以尝试运行了

4. MyGraph 其二

好的 画面是出来了，但不出所料的报错了
在这里插入图片描述
我们看看来源，发生在 Graph 中 StartRun 的 calculatorGraph.StartRun().AssertOk()

再看看报错，我们用到的 config 是带有SidePacket的，所以我们还得给他整一个
（上篇讲 CalculatorGraph 时提到过一下）

var sidePacket = new SidePacket();
calculatorGraph.StartRun(sidePacket).AssertOk();

怎么配置呢，有接口

sidePacket.Emplace("packet名", new xxxPacket());

名字哪来，我们来打开 hang_tracking_cpu.txt 看看
在下面找到了我们的 side_packet，当然 直接看报错也能得知
在这里插入图片描述
我们直接从案例中搬运一下，其中 SetImageTransformationOptions() 是GraphRunner提供的接口，封装了前面3个SidePacket的配置，完事我们的GraphRunner也有提供 StartRun 的接口把SidePacket传进去

var sidePacket = new SidePacket();
SetImageTransformationOptions(sidePacket, imageSource, true); // GraphRunner提供的接口
sidePacket.Emplace("model_complexity", new IntPacket(1);
sidePacket.Emplace("num_hands", new IntPacket(2));
//calculatorGraph.StartRun(sidePacket).AssertOk();
StartRun(sidePacket);
  • 好的，现在已经不报错了，但画面好像反了，我们给Screen翻转一下

在这里插入图片描述

  • 尝试伸个手，在异步回调里获取一下输出

异步获取需要在solution上的runningMode选择异步
在这里插入图片描述

void OnHandLandmarksOutput(object stream, OutputEventArgs<List<NormalizedLandmarkList>> eventArgs)
{
    if (eventArgs.value != null) Debug.Log("--- Recv ---");
}

当然同步也行
在这里插入图片描述

protected override IEnumerator WaitForNextValue()
{
    List<NormalizedLandmarkList> handLandmarks = null;
    if (runningMode == RunningMode.Sync)
    {
        graphRunner.TryGetNext(out handLandmarks, true));
    }
    else if (runningMode == RunningMode.NonBlockingSync)
    {
        yield return new WaitUntil(() => graphRunner.TryGetNext(out handLandmarks, false));
    }
    
    if (handLandmarks != null) Debug.Log("--- Recv ---");
}

在这里插入图片描述

非常好，可以进行下一步了

5. 获取坐标

已知MediaPipe手势追踪的骨骼有21个节点，如下图

请添加图片描述

首先我们拿到的是 List<NormalizedLandmarkList>
遍历下来数量有0到2个，这是识别到手的数量，每只手一个NormalizedLandmarkList

它下面有个 Landmark，也是集合类型
遍历出来的是NormalizedLandmark，数量是21，对应手的骨骼节点，下面有3个属性：X、Y、Z，显然这是坐标
由此可得

if (eventArgs.value != null)
{
	var handLandmarks = eventArgs.value;
	foreach(var normalizedLandmarkList in handLandmarks)
	{
		var landmarks = normalizedLandmarkList.Landmark;
		foreach(var landmark in landmarks)
		{
		    var pos = new Vector3(landmark.X, landmark.Y, landmark.Z);
		}
	}
}

6. 可视化

我们预设一个小球体，运行时生成21个对齐到我们这些坐标点上
顺便加上碰撞体和刚体，让它能与场景物体交互（刚体记得去掉重力）
在这里插入图片描述

新建一个脚本来控制它，就叫 MyView 吧

绑定我们的预制体并在 Start 中提前生成好

public Transform objRoot; // 存放小球的父节点
public GameObject boneObj;
List<GameObject> m_boneObjList;

void Start()
{
	m_boneObjList= new List<GameObject>();
	while (m_boneObjList.Count < 21)
	{
	    m_boneObjList.Add(Instantiate(boneObj, objRoot));
	}
}

然后我们在 Update 中把坐标赋进去即可

void Update()
{
	var landmarks = ... //上面拿到的landmarks
	for (int i = 0; i < landmarks.Count; i++)
    {
        var mark = landmarks[i];
        var pos = new Vector3(mark.X, mark.Y, mark.Z);
        m_boneObjList[i].transform.localPosition = pos;
    }
}

在场景中挂上MyView，运行一下

在这里插入图片描述

好像反了，我们给x和y翻转一下

var pos = new Vector3(-mark.X, -mark.Y, mark.Z);

在这里插入图片描述

好的没问题，可能看起来有点小，我们给pos乘一个倍数放大一下即可

我们把坐标获取从MySolution搬到MyView，并简单封装一下

public Transform objRoot; // 存放小球的父节点
public GameObject boneObj;
List<GameObject> m_boneObjList;

List<NormalizedLandmarkList> m_currList;
bool m_newLandMark = false;

void Start()
{
	m_boneObjList= new List<GameObject>();
	while (m_boneObjList.Count < 21)
	{
	    m_boneObjList.Add(Instantiate(boneObj, objRoot));
	}
}

public void DrawLater(List<NormalizedLandmarkList> list)
{
    m_currList = list;
    m_newLandMark = true;
}

public void DrawNow(List<NormalizedLandmarkList> list)
{
	if (list.Count == 0) return;
    var landmarks = list[0].Landmark; // 先忽略多只手的情况，只处理第一只手
    if (landmarks.Count <= 0) return;

    for (int i = 0; i < landmarks.Count; i++)
    {
        var mark = landmarks[i];
        var pos = new Vector3(mark.X, mark.Y, mark.Z);
        m_boneObjList[i].transform.localPosition = pos;
    }
}

void LateUpdate()
{
    if (m_newLandMark) UpdateDraw();
}

void UpdateDraw()
{
    m_newLandMark = false;
    DrawNow(m_currList);
}

这里区分了同步和异步的处理，同步数据直接接入 DrawNow()，异步数据则接入到 DrawLater()，稍后从Update里处理，因为它不允许在异步线程里面操作。

现在只有几个骨骼点看起来不太直观，我们用LineRenderer给他加几条Line
琢磨一下5条够了，对应的骨骼点如下
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

我们记录一下这些骨骼点，并绘制出来

public LineRenderer[] lines;

readonly int[][] m_connections = {
    new []{0, 1, 2, 3, 4},
    new []{0, 5, 6, 7, 8},
    new []{9, 10, 11, 12},
    new []{13, 14, 15, 16},
    new []{0, 17, 18, 19, 20},
};

void DrawLine()
{
    for (int i = 0; i < m_connections.Length; i++)
    {
        var connections = m_connections[i];
        var pos = new Vector3[connections.Length];
        for (int j = 0; j < connections.Length; j++)
        {
            pos[j] = m_boneObjList[connections[j]].transform.position;
        }

        lines[i].positionCount = pos.Length;
        lines[i].SetPositions(pos);
    }
}

记得在外面绑定引用哦，来看看效果
【图片】

7. 深度模拟

说了这么多前期工夫，终于来到我们的核心环节了

先来说一下思路，我们主要要做两件事：
– ①求得手的深度，也就是前后移动的距离
– ②把“放大/缩小”了的手还原回原来的大小

实现方式也很简单粗暴，我们不奢求精确值，只求个大概：
1、我们找两个掌心附近的相邻骨骼点，如[0]和[1]，因为这里的点之间的相对位置比较稳定。
2、我们取他们的距离distance，然后某一时刻的值为初始值[d0]；然后取之后某个位置的值为[d1]。
3、这个距离是会随着远近而一起放大缩小的，于是能得到他们的缩放比 [d0] / [d1] 。
4、如此一来，②就能完成了，将之后的坐标乘以这个缩放，自然也就恢复了原来的大小。
5、得到了缩放比，那①也好办，我们直接设定一个系数，让缩放比乘以这个系数，则为深度值

听着是不是过于简单粗暴哈哈，没法，我们手头上能用到的数据，只能办到这样，
对初始值和系数进行慢慢调整后，也能得到非常仿真的效果。

首先，我们定义两个常量作为初始距离和深度系数

static float m_baseDist = 0.5f;
static float m_depthRatio = 30f;

然后如上所述进行处理得到缩放比scale和深度值depth

void GetDepthByLandmark(NormalizedLandmark mark1, NormalizedLandmark mark2, out float depth, out float scale)
{
    var pos1 = new Vector3(mark1.X, mark1.Y, mark1.Z);
    var pos2 = new Vector3(mark2.X, mark2.Y, mark2.Z);
    var length = Vector3.Distance(pos1, pos2);
    scale = baseLength / length;
    depth = scale * m_depthRatio;
}

随后我们把得到的值直接给到 objRoot

GetDepthByLandmark(landmarks[0], landmarks[1], out var depth, out var scale);

var rootPos = objRoot.localPosition;
objRoot.localPosition = new Vector3(rootPos.x, rootPos.y, depth);
objRoot.localScale = new Vector3(scale, scale, scale);

至此，我们的 MyView 应该是像这样

public class MyView : MonoBehaviour
{
	public Transform objRoot; // 存放小球的父节点
	public GameObject boneObj;
	List<GameObject> m_boneObjList;
	
	List<NormalizedLandmarkList> m_currList;
	bool m_newLandMark = false;
	
	void Start()
	{
		m_boneObjList= new List<GameObject>();
		while (m_boneObjList.Count < 21)
		{
		    m_boneObjList.Add(Instantiate(boneObj, objRoot));
		}
	}
	
	public void DrawLater(List<NormalizedLandmarkList> list)
	{
	    m_currList = list;
	    m_newLandMark = true;
	}
	
	public void DrawNow(List<NormalizedLandmarkList> list)
	{
		if (list.Count == 0) return;
	    var landmarks = list[0].Landmark; // 先忽略多只手的情况，只处理第一只手
	    if (landmarks.Count <= 0) return;
	
		GetDepthByLandmark(landmarks[0], landmarks[1], out var depth, out var scale);
		var rootPos = objRoot.localPosition;
		objRoot.localPosition = new Vector3(rootPos.x, rootPos.y, depth);
		objRoot.localScale = new Vector3(scale, scale, scale);

	    for (int i = 0; i < landmarks.Count; i++)
	    {
	        var mark = landmarks[i];
	        var pos = new Vector3(mark.X, mark.Y, mark.Z);
	        m_boneObjList[i].transform.localPosition = pos * 14; // 我这里要14倍才看起来不那么小
	    }
	}
	
	void LateUpdate()
	{
	    if (m_newLandMark) UpdateDraw();
	}
	
	void UpdateDraw()
	{
	    m_newLandMark = false;
	    DrawNow(m_currList);
	}

	static float m_baseDist = 0.5f;
	static float m_depthRatio = 30f;
	void GetDepthByLandmark(NormalizedLandmark mark1, NormalizedLandmark mark2, out float depth, out float scale)
	{
	    var pos1 = new Vector3(mark1.X, mark1.Y, mark1.Z);
	    var pos2 = new Vector3(mark2.X, mark2.Y, mark2.Z);
	    var length = Vector3.Distance(pos1, pos2);
	    scale = baseLength / length;
	    depth = scale * m_depthRatio;
	}
}

运行一下

在这里插入图片描述
对味了，觉得有点歪的话也可以调一下objRoot的位置

8. 加点交互

我们往场景里面加点物体，给要交互的物体加上碰撞体和刚体

在这里插入图片描述

至此，我们已达到了视频中的效果

VID_20230421_005228

我们目前只处理了一只手的情况，要双手的话，我们用两份的小球和Line同样操作即可

改进思路：
有条件的话还是来点硬件支持，如 ARCore 的 Depth API ，它可以帮我们获取到画面上某个坐标的深度，Unity的AR包里就有。
目前正在尝试，成功的话我后续写一篇…

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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