[发明专利]多Kinect人体骨架坐标变换方法及处理设备、可读存储介质

说明书

本发明涉及计算机图形视觉领域，提出一种多Kinect人体骨架坐标变换方法，旨在解决人体追踪环境中多个Kinect之间坐标变换的问题。该方法包括：接收各终端设备所发送的同一人体的多帧骨架数据，确定各终端设备的人体骨架的加权平均骨架数据；计算各终端设备数据的可信度，确定可信度最高的终端设备为参考终端设备、参考终端设备的坐标系为参考坐标系；根据人体骨架在参考坐标系下的坐标和在非参考坐标系下的坐标确定参考坐标系与非参考坐标系之间的欧拉角和平移变量；根据欧拉角和平移变量确定参考坐标系与非参考坐标系之间的变换矩阵；利用上述变换矩阵将各终端设备的骨架数据转换到参考坐标系下。该方法实现了对多Kinect的人体骨架之间的坐标连续稳定的变换。

技术领域

本发明涉及计算机图形视觉领域，具体涉及计算机图形处理领域，特别涉及一种多Kinect人体骨架坐标变换方法及处理设备、存储介质。

背景技术

随着计算机图形视觉技术的发展以及人机交互技术的发展，及时地将检测或监控到的物体或人物的姿势或动作正确完整地显示出来，变得越来越重要。基于微软Kinect传感器能够实时获取人体的图像信息，捕捉分析人体动作信息，以及根据所获取的人体动作信息控制相关设备或控制机器人的行动等。

由于kinect捕捉范围与角度的限制，单台kinect捕捉信息由于物体自身及物体之间的遮挡关系，造成深度及可视化信息的缺失而大大降低捕捉的精度与效果。使用多台Kinect组成的动作捕捉系统，可以提供一个更大的视野范围，当人体在一个Kinect的视野范围内因为遮挡而消失时，系统仍然可以通过其他Kinect继续捕捉人体的运动。因此，需要将多台kinect捕捉的人体的骨架数据变换到统一的坐标系，但将不同坐标系下的数据转换到同一坐标系下，由于捕捉骨架数据的Kinect放置的位置、角度不同，可能出现转换同一参考坐标系下的数据误差大、使用不便的问题。

目前，针对多Kinect传感器坐标转换的应用有Wei Tao等人提出的KSCC校准算法，用于校准在远程训练系统中的任意位置的使用者。该方法首先需要收集远程使用者的初始位置数据，并利用初始数据计算使用者的初始中心位置坐标和使用者与Kinect的初始角度，之后通过一个四元旋转矩阵所有的骨架都会被变换到一个统一的世界坐标系。但是，当前的多台Kinect组成的动作捕捉系统存在所捕捉的人体误差较大、Kinect传感器只能水平的放置、当人体转身后无法正常使用等问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决设置于不同位置的多个Kinect传感器之间的坐标转换所造成的误差较大、Kinect传感器只能水平的放置、当人体转身后无法正常使用等问题，本发明采用以下技术方案以解决上述问题：

第一方面，本申请提供了一种多Kinect人体骨架坐标变换方法，该方法包括：获取多个终端设备所捕获的骨架数据；利用训练好的坐标变换矩阵，转换上述骨架数据，其中，训练上述变换矩阵包括：接收多个终端设备所发送的同一人体的多帧骨架数据，根据上述骨架数据确定各上述终端设备的骨架数据的加权平均骨架数据；根据各终端设备所捕获的骨架数据计算各上述终端设备的的可信度，从上述终端设备中确定出可信度最高的终端设备为参考终端设备，确定上述参考终端设备的坐标系为参考坐标系，除上述参考终端设备外的启停指定设备确定费参考终端设备，上述非参考终端设备的坐标系为非参考坐标系；根据上述加权平均骨架数据对应的人体骨架在上述参考坐标系下的坐标和在上述非参考坐标系下的坐标之间的差值计算参考坐标系与上述非参考坐标系之间的欧拉角和平移变量；以上述参考坐标系的坐标轴与上述非参考坐标系的坐标轴之间的上述欧拉角构成旋转矩阵，以上述参考坐标系的坐标轴与上述非参考坐标系的坐标轴之间的上述平移变量构成平移矩阵，将上述旋转矩阵和平移矩阵的乘积作为上述参考坐标系与上述非参坐标系之间的变换矩阵。

在一些示例中，上述骨架数据包括组成人体骨架的各关节点坐标和上述关节点坐标的可信度。