在Unity中实现游戏手部跟踪

本文将由游戏开发者Jiasheng Tang分享在Unity中实现手部跟踪的三种方法。

很多人小时候，一直梦想着使用双手来远程操控物体。通常，我们可以触碰、移动、滚动和投掷物体，但我们不能像电影中的巫师或绝地大师，可以在不接触物体的情况下操控物体。
 

虽然这个梦想在现实生活中难以企及，但在虚拟世界中是存在可能的。

Microsoft Kinect曾非常受欢迎，因为用户可以通过使用它，来用双手切掉虚拟的水果。Leap Motion允许用户以精妙的方式和虚拟物体进行交互。

这些产品都需要使用额外的硬件，费用比较昂贵。即使拥有相应设备，普通用户也较难实现这种体验。如果有一种方法只使用带有普通RGB摄像头智能手机，就可以跟踪双手，这会是多酷的体验。

本文将介绍如何在Unity中通过使用RGB摄像头实现手部跟踪。
 

学习准备
 

• 学习本文，你需要掌握以下知识内容：Unity的相关知识，本文开发使用的是Unity 2018.3.14。
• OpenCV的基础知识。你需要在Asset Store资源商店获取OpenCV For Unity插件：
• 对神经网络的基本了解。

手部跟踪的方法总结

使用RGB进行手部跟踪有三种方法：Haar级联方法，轮廓方法和神经网络方法。

下面是对三种方法的总结：

Haar级联方法

简单来说，这种方法很容易实现，而且速度非常快，但缺点是非常不稳定。

Haar级联方法是跟踪面部的常用方法，但手和脸不同，手没有固定的形态。如果只希望找到静态的标准手部图像，例如：手掌向前的张手画面，这种方法可能会起到作用。

轮廓方法

这是一种直截了当并易于实现的方法，提供很多可以定制的参数来根据用例调整，而且在计算方面的开销也不是很大。

如果用户在自己房间使用该方法，它会有很好的效果。但在移动设备上，由于光线会发生变化，背景会移动，而且用户周围会有其他人，因此该方法没有很理想的效果。

神经网络方法

这种方法在三种方法中有最强的稳定性，可以应对多种情形。然而，这种方法在计算方面的开销很大。

手部跟踪的实现

下面将介绍相应的代码，你可以访问GitHub获取完整的代码。

Haar级联方法

Haar级联是使用机器学习提取特征到XML文件的方法。

首先，我们需要获取训练好的XML文件，该文件叫palm.xml，它专门为识别手掌而训练。

获取训练好的XML文件，请访问：

在下载好该文件后，把它移动到Unity中的StreamingAssets文件夹。

加载级联文件时，使用以下代码：
 

运行检测时，我们会进行一些必要的预处理过程：把图像转换为灰度图，并调整直方图。然后，我们可以调用detectMultiScale函数。
 

轮廓方法

基于轮廓的方法是很直接的方法，这种方法只使用了计算机视觉，没有使用比较特别的模型。

轮廓方法基本上有二个主要步骤：
 

• 找到图像上符合人类皮肤颜色的区域。
• 找到符合手指的轮廓形状。

人类皮肤颜色通常是色谱的一部分，手机游戏账号买卖平台为了找到这类颜色，我们需要把颜色形式从RGB转换为YCrCb，并检查每个像素是否都在该范围内。

最终结果是一个遮罩，符合人类皮肤颜色的像素是白色，剩余部分是黑色。

在获得这个遮罩后，我们会提取遮罩的凸壳和轮廓，并检测“瑕疵”。“瑕疵”点表示轮廓线上远离凸壳的点。如果“瑕疵”的角度和长度等参数符合特定标准，那么我们就知道“瑕疵”对应着手指。

在找到足够的“手指瑕疵”时，我们会告诉系统找到了手部，根据经验，我们把这里的“足够”定义为1和4之间的数量。

下图是瑕疵点的图示，蓝线是凸壳，绿线是轮廓。
 

神经网络方式

在近几年，与用于许多任务的传统解决方案相比，基于神经网络的解决方案实现了更好的性能，这在计算机视觉领域特别明显。因为我们的任务是计算机视觉任务，所以我们自然希望使用神经网络。

实际上，目标检测在GitHub上有许多关于手部跟踪的优秀项目。例如：Victordibia的handtracking项目使用经典的目标检测模型架构 － 单步检测SSD。

下载了解Victordibia的handtracking项目：

单步检测SSD因其快捷的推理速度而出名，适用于实时应用。为了进一步提升速度，该模型使用了MobileNet结构来进行调整，最后我们得到了SSDMobileNet结构，预训练模型的大小只有约20MB的大小。

然而，这些解决方案使用Python和TensorFlow框架依赖来编写，我们要如何把它使用到Unity中呢？

一个热门方法是使用TensorflowSharp，即TensorFlow框架的C#版本。但这种方法的速度对实时应用来说太慢了，帧率甚至不到1fps。

我选择使用了OpenCV的DNN模块。该模块是OpenCVForUnity插件的一部分，提供了一些示例场景来展示使用方法。如果想要使用自定义模型，需要执行额外的步骤来把模型转换为OpenCV理解的格式。
 

首先要转换模型。OpenCV需要特别的pbtxt文件来使模型正常加载。生成该文件时，我们需要模型的冻结视图，以及针对模型的管线配置。

我从这个GitHub项目获取了二个相应的文件frozen_inference_graph.pb和ssd_mobilenet_v1_coco.config。

转换过程的实现，请查看Github的代码，生成出来的frozen_inference_graph.pbtxt文件也包含在其项目中。

在准备好frozen_inference_graph.pb和frozen_inference_graph.pbtxt文件后，我们要把它们移动到Unity中的StreamingAssets文件夹。

加载模型时，使用以下代码：
 

我们要注意的一个参数是blobFromImage函数中的Size值。在传递到模型前，图像会调整为该数值的大小。

建议把Size设为300，因为这是模型的训练图像的大小，但如果帧率对应用很重要，该数值可以减少为150。

手指跟踪

你可能会注意到，我们做的这些事情有一个很大的限制：我们只能跟踪“手部”，而手指跟踪不包含在工具包中。

跟踪手指的方法也很多，其中一个流行方法是使用神经网络模型从RGB图像中估算3D手部姿势，你可以参考和下载以下代码：

小结


在Unity中实现手部跟踪的方法为大家介绍到这里，让我们行动起来，在虚拟世界中成为可隔空控物的绝地大师吧。