[发明专利]基于多Kinect和UE4的动捕数据表现方法及装置

说明书

本发明涉及计算机图形处理领域，提出了一种基于多Kinect和UE4动捕数据表现方方法和装置，旨在解决kinect的动作捕捉数据的动画展现中出现的捕捉范围有限、模型骨架结构，关节点数量受限制的问题。该方法的具体实施方式包括：接收多台kinect捕捉的骨架数据，根据预设的坐标转换矩阵，对上述人体骨架数据进行校准，得到各人体骨架数据在参考坐标系下的坐标数据，并作为参考骨架数据；经加权平均处理得到人物的平均骨架；通过预设的映射关系将上述平均骨架转换为UE4图形程序中对应角色模型的角色模型数据；根据角色模型数据，使用UE4引擎进行骨骼动画的展示。本发明在对人体骨架动画展示过程中，扩大了捕捉范围，且对UE4中的3D模型的骨架结构，关节点数量等不做限制。

技术领域

本发明涉及计算机图形视觉领域、计算机动画技术领域，特别涉及一种基于多Kinect和UE4的动捕数据表现方法及装置。

背景技术

动捕是动作捕捉，动捕数据是在运动物体或人物的关键部位设置跟踪器，或在周围设置摄像机拍摄运动物体或人体，跟踪器或摄像机所得到的数据经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。运动捕捉技术可以应用于在影视游戏、虚拟现实、机器人定位导航、产品展示等领域。基于微软Kinect传感器能够实时捕捉人体的图像信息，分析人体动作信息。例如，运用动作捕捉技术对舞蹈动作进行分类，对捕捉的人体动作和重心进行了可视化处理以指导体育训练。对于动画制作、游戏、人机交互、训练教学等应用场景，将动作捕捉数据实时进行生动形象地可视化，可以提高相应的提高应用质量。例如，动画师可快速理解动作在角色身上的效果，从而提高动画制作效率；训练、教学场景中，形象的角色动画也可帮助教练和学员更直观的分析和学习动作。

目前，动捕数据的处理需要动画师通过精细化的操作为骨骼动画制作合适的骨架，或通过一些方法自动生成匹配的骨架。微软Kinect传感器是微软游戏机Xbox深度传感器硬件外设，能够实时获取物体的深度和彩色图像信息。但是，Kinect对动捕数据的动画处理无法很好的融合多台kinect的捕捉数据，并且，对人物骨架的关节点的数量、骨架结构等都有限制，无法实时地通过直观形象的3D角色骨骼动画将Kinect人体动作数据展示出来。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即Kinect对动捕数据的动画处理无法很好的融合多台kinect的捕捉数据，并且，对人物骨架的关节点的数量、骨架结构等都有限制，无法实时地通过直观形象的3D角色骨骼动画将Kinect人体动作数据展示出来的问题，本发明采用以下技术方案以解决上述问题：

第一方面，本申请提供了基于多Kinect和UE4动捕数据表现方法，该方法包括：步骤1，接收基于数据采集区域的多个Kinect传感器采所集图像数据，获取的多组人体骨架节点坐标数据；步骤2，根据预设的坐标转换矩阵，对步骤1中所采集的多个上述多组人体骨架节点坐标数据分别进行校准坐标系归一化，得到各上述人体骨架数据在参考坐标系下的坐标数据，并作为多组对应的参考骨架节点坐标数据；步骤3，对各基于各组上述参考骨架节点坐标数据，对各骨架节点进行坐标数据的进行加权平均处理，并生成得到人物的平均骨架模型；步骤4，通过预设的映射关系将上述平均骨架模型转换为UE4图形程序中对应角色模型的角色模型数据；步骤5，根据上述角色模型数据，使用上述UE4引擎进行骨骼动画的展示。

在一些示例中，上述人体骨架节点坐标数据包括对应坐标的可信度，上述坐标的可信度为根据节点坐标数据所包含的跟踪状态为上述节点分配的参数数据；上述预设的坐标转换矩阵，其构建方法包括：从各Kinect传感器获取同一人体的多帧骨架数据；从上述多帧骨架数据中选出可信度最高的骨架数据所在的Kinect传感器坐标系为参考坐标系，确定其他Kinect传感器坐标系为非参考坐标系；根据上述多帧骨架数据中同一节点在上述参考坐标系与上述非参考坐标系下的坐标，确定出各Kinect传感器坐标系与上述参考坐标系的坐标变换矩阵。