신체 추적 결과 가져오기

아티클
06/26/2019

신체 추적 SDK는 신체 추적기 개체를 사용하여 Azure Kinect DK 캡처를 처리하고 신체 추적 결과를 생성합니다. 또한 추적기, 처리 큐 및 출력 큐의 전역 상태를 유지 관리합니다. 신체 추적기를 사용하는 데 세 단계가 있습니다.

추적기 만들기
Azure Kinect DK를 사용하여 깊이 및 IR 이미지 캡처
캡처를 큐에 추가하고 결과를 팝업

추적기 만들기

신체 추적을 사용하는 첫 번째 단계는 추적기를 만드는 것이며 센서 보정 k4a_calibration_t 구조체를 전달해야 합니다. 센서 보정은 Azure Kinect 센서 SDK k4a_device_get_calibration() 함수를 사용하여 쿼리할 수 있습니다.

k4a_calibration_t sensor_calibration;
if (K4A_RESULT_SUCCEEDED != k4a_device_get_calibration(device, device_config.depth_mode, K4A_COLOR_RESOLUTION_OFF, &sensor_calibration))
{
    printf("Get depth camera calibration failed!\n");
    return 0;
}

k4abt_tracker_t tracker = NULL;
k4abt_tracker_configuration_t tracker_config = K4ABT_TRACKER_CONFIG_DEFAULT;
if (K4A_RESULT_SUCCEEDED != k4abt_tracker_create(&sensor_calibration, tracker_config, &tracker))
{
    printf("Body tracker initialization failed!\n");
    return 0;
}

깊이 및 IR 이미지 캡처

Azure Kinect DK를 사용한 이미지 캡처는 이미지 검색 페이지에서 설명합니다.

참고 항목

최상의 성능 및 정확성을 위해 K4A_DEPTH_MODE_NFOV_UNBINNED 또는 K4A_DEPTH_MODE_WFOV_2X2BINNED 모드를 사용하는 것이 좋습니다. K4A_DEPTH_MODE_OFF 또는 K4A_DEPTH_MODE_PASSIVE_IR 모드는 사용하지 마세요.

지원되는 Azure Kinect DK 모드는 Azure Kinect DK 하드웨어 사양 및 k4a_depth_mode_t 열거형에 설명되어 있습니다.

// Capture a depth frame
switch (k4a_device_get_capture(device, &capture, TIMEOUT_IN_MS))
{
case K4A_WAIT_RESULT_SUCCEEDED:
    break;
case K4A_WAIT_RESULT_TIMEOUT:
    printf("Timed out waiting for a capture\n");
    continue;
    break;
case K4A_WAIT_RESULT_FAILED:
    printf("Failed to read a capture\n");
    goto Exit;
}

캡처를 큐에 추가하고 결과를 팝업

추적기는 Azure Kinect DK 캡처를 보다 효율적으로 처리하기 위해 입력 큐와 출력 큐를 내부적으로 유지 관리합니다. k4abt_tracker_enqueue_capture() 함수를 사용하여 새 캡처를 입력 큐에 추가합니다. k4abt_tracker_pop_result() 함수를 사용하여 출력 큐의 결과를 팝업합니다. 시간 제한 값 사용은 애플리케이션에 따라 다르며 큐 대기 시간을 제어합니다.

대기 처리 없음

즉각적인 결과가 필요하고 드롭된 프레임을 수용할 수 있는 단일 스레드 애플리케이션(예: 디바이스에서 라이브 동영상 보기)에 이 패턴을 사용합니다. GitHub Azure-Kinect-Samples에 있는 simple_3d_viewer 샘플은 대기 처리가 없는 예입니다.

k4a_wait_result_t queue_capture_result = k4abt_tracker_enqueue_capture(tracker, sensor_capture, 0);
k4a_capture_release(sensor_capture); // Remember to release the sensor capture once you finish using it
if (queue_capture_result == K4A_WAIT_RESULT_FAILED)
{
    printf("Error! Adding capture to tracker process queue failed!\n");
    break;
}

k4abt_frame_t body_frame = NULL;
k4a_wait_result_t pop_frame_result = k4abt_tracker_pop_result(tracker, &body_frame, 0);
if (pop_frame_result == K4A_WAIT_RESULT_SUCCEEDED)
{
    // Successfully popped the body tracking result. Start your processing
    ...

    k4abt_frame_release(body_frame); // Remember to release the body frame once you finish using it
}

대기 처리

모든 프레임에 대한 결과가 필요하지 않은 애플리케이션(예: 파일에서 동영상 처리)에 이 패턴을 사용합니다. GitHub Azure-Kinect-Samples에 있는 simple_sample.exe 샘플은 대기 처리의 예입니다.

k4a_wait_result_t queue_capture_result = k4abt_tracker_enqueue_capture(tracker, sensor_capture, K4A_WAIT_INFINITE);
k4a_capture_release(sensor_capture); // Remember to release the sensor capture once you finish using it
if (queue_capture_result != K4A_WAIT_RESULT_SUCCEEDED)
{
    // It should never hit timeout or error when K4A_WAIT_INFINITE is set.
    printf("Error! Adding capture to tracker process queue failed!\n");
    break;
}

k4abt_frame_t body_frame = NULL;
k4a_wait_result_t pop_frame_result = k4abt_tracker_pop_result(tracker, &body_frame, K4A_WAIT_INFINITE);
if (pop_frame_result != K4A_WAIT_RESULT_SUCCEEDED)
{
    // It should never hit timeout or error when K4A_WAIT_INFINITE is set.
    printf("Error! Popping body tracking result failed!\n");
    break;
}
// Successfully popped the body tracking result. Start your processing
...

k4abt_frame_release(body_frame); // Remember to release the body frame once you finish using it

다음 단계

신체 프레임의 데이터에 액세스

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