Heresy 自己玩 OpenNI、從 OpenNI 1.x 開始、到現在的 2.x，算是玩滿久的了～不過由於主要是工作上在用，所以在公開的東西的部分，除了課程教材的範例程式（OpenNI 1、OpenNI 2）外，似乎就只有之前的 DxOpenNI for OpenNI 2 了。而 Heresy 自己也一直有想要寫一些可以公開的程式，所以就弄出了這個「webNI」。
webNI 基本上的概念，大致上是：
建立一個 webNI Server，和網頁透過 HTML5 的 WebSocket 這個技術（維基百科）來連線、存取 OpenNI、NiTE 所分析的出來的人體骨架；如此一來，網頁上就也可以使用 Microsoft Kinect 或 ASUS Xtion 這類感應器的功能了。
在去年，Heresy 曾經在幾個地方開過 OpenNI 1 的課程，後來也有將自己編製的投影片與範例程式放出來，有興趣的可以參考《3D 體感應用研習工作坊 課程投影片與範例程式》這篇文章。
而在去年年底，OpenNI 推出 2.0 版後，Heresy 除了開始研究、並寫部落格文章外，一樣也有在進行教材的規劃。而目前雖然還沒有舉辦過公開的課程，不過實際上教材已經算是準備到一個段落、並有在兩所大學的課程使用了。
目前 Heresy 把投影片和範例程式的檔案都放在：
如果有需要的話，應該可以參考看看了～基本上，因為教材的部分大多都是比部落格文章晚寫的，所以理論上會更完整、更正確。 :p
基本上，之前的文章裡，Heresy 已經大致把 OpenNI 2 的使用都講過了。而這一篇，則是來講一下，怎麼透過 OpenNI 2.x 的介面，來把資料錄製下來、之後再拿來使用。
基本上，OpenNI 的資料的錄製，主要是可以把原始的資料，例如深度影像、彩色影像，以 OpenNI 自己定義的檔案格式、ONI 的形式儲存下來，方便之後再使用。而使用的時候，主要是用來給 middleware library 用來分析，方便用來偵錯、開發程式，避免在開發階段要不停地走到感應器前、做出同樣的動作。
在錄製的部分，它的使用方法，大致是透過 OpenNI 2 提供的 Recorder 這個類別（官方文件），來做錄製的控制。它的使用方法，基本上如下：
這篇是延續前一篇的《NiTE 2 的手勢偵測》，繼續來講 NiTE 2 所提供的手部追蹤功能。NiTE 2 所提供的手部追蹤功能，和手勢偵測一樣，是由 HandTracker 提供的，而在使用上則是和在 OpenNI 1.x 的時候（參考）一樣，都是要先偵測到手的位置，然後再針對這個位置進行追蹤；所以一般在使用上，大多是搭配手勢偵測，找到手的位置後，再開始追蹤。
而寫成程式的話，基本上就會是像下面這樣子：
在之前的文章裡，已經介紹過 NiTE 2 在 OpenNI 2 架構下的人體骨架分析的方法。而接下來這一篇，則是來介紹一下，怎樣來使用 NiTE 2 提供的姿勢偵測功能。
NiTE 2 的姿勢偵測的功能，和人體骨架分析一樣，是由 UserTracker 提供的；在目前的版本裡，只有提供兩種姿勢，一個是「POSE_PSI」、一個則是「POSE_CROSS_HAND」。而和在 OpenNI 1.x 的時代一樣，NiTE 2 依然是沒辦法提供自訂姿勢的偵測，算是有點可惜的。
而所謂的「PSI」姿勢，實際上就是如同右圖的姿勢，這個姿勢在 OpenNI 1 + NiTE 1 的時候，是用來做骨架校正的標準姿勢（參考）；由於後來的 NiTE 有提供不用校正姿勢的骨架追蹤了，所以就用不太到了。也由於他最早是用來做骨架校正的姿勢，使用頻率非常高，所以要偵測到這個姿勢相當地簡單，只要擺個差不多的姿勢，就可以觸發到了～
這篇基本上是《NiTE2 的人體骨架追蹤》的延伸，算是提供一個以 OpenCV 來做顯示的完整地 NiTE 2 + OpenNI 2 的人體骨架追蹤範例；另外，他也算是從《用 OpenCV 畫出 OpenNI 2 的深度、彩色影像》延伸出來的範例，如果還沒看過這兩篇文章的話，建議先看一下。
而這個範例程式所做的事，主要就是透過 OpenNI 2 的 VideoStream 來讀取彩色影像當作背景，並透過 NiTE 2 的 UserTracker 來讀取人體骨架關節點的資訊，並以圓和線、畫出來。最後的結果，應該會像右圖這樣子。
下面就是這個程式的主要架構：
在前一篇《NiTE2 基本使用》裡，已經大致講了在 OpenNI 2 的架構下，NiTE2 的基本使用方法。不過，在那篇文章裡，主要是在講整個 NiTE 的架構和使用概念，並沒有講到細節；尤其一般人會使用 NiTE，大多都是為了去追蹤人的骨架，而這點在上一篇文章中，並沒有提到。所以這一篇，就來補充這一部分，來針對 NiTE 2 的 UserTracker 來做比較完整的說明～
在 OpenNI 1.x 的時候，OpenNI 是採取了一種比較複雜的 callback 事件，來做為人體骨架的辨識、追蹤的開發模式（參考），在使用上其實相對繁瑣；而在 OpenNI 2 + NiTE 2 的架構，要進行人體骨架的辨識、追蹤，算是相對簡單不少了～下面就是一段簡單的讀取頭部位置的範例程式：
NiTE（官網）是 PrimeSense 針對 OpenNI 這個深度感應器程式開發 Framework 所推出的一套 middleware，他主要的功能，包括了使用者的偵測、人體骨架的分析與追蹤、手部的追蹤、姿勢手勢辨識等等。
在 OpenNI 1.x 的時候，雖然 OpenNI 是提供了一個開放的框架，讓開發者自行根據規格來實作各自的 middleware；但是實際上，到最後還是只有 NiTE 這一套而已…或許是這個原因，在 OpenNI 2 的新架構下，OpenNI 的框架不再去定義 middleware 的介面和功能，而是把本來屬於 plug-in 的 middleware，改成讓使用者直接去使用的函式庫的形式。
在這種模式下，OpenNI 2 的 middleware library 的功能變得更自由，不再被 OpenNI 定義的介面綁死，在開發上也更彈性了～而在 OpenNI 2 發布的同時，也就已經有不少由其他開發者提供的 middleware library 跟著一起上線了（連結）～
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