OpenNI 简介

在网上看到一篇关于OpenNI的简介文章，觉得很不错，对于想初步了解OpenNI 的童鞋很有用，在此与大家分享
出处 : http://kheresy.wordpress.com/2011/01/19/openni_1st/
作者：Heresy
OpenNI 简介
首先，什么是 OpenNI？他是「Open Natural Interaction」的缩写，大致上可以翻译为「开放式自然操作」；而所谓的 NI 又包含哪些东西呢？OpenNI 对自然操作（Natural Interaction，以下简称 NI）的定义包含了「语音」、「手势」、「身体动作」等等，基本上就是比较直接、操作者身上不需要其它特殊装置的操作方式了。
OpenNI 本身则是定义了撰写自然操作程序所需要的 API，提供一个多语言（主要是 C/C++）、跨平台的 framework；藉此提供了一个标准的接口，让程序开发者要使用视觉、声音相关感应器，以及对于这些数据、分析的中介软件（middleware）时，可以更为方便。
下方则是 OpenNI 的基本架构图：
 
上面的架构图基本上分为三层，最上层是应用程序（Application），也就是我们这些程序开发者自己要撰写的部分；最下方的一层则是硬件的部分，目前 OpenNI 支持的硬件，包含了：3D Sensor、RGB Camera、IR Camera、Audio Device 这四类。不过以目前来说，会用 OpenNI 的人，主要应该就是用 Kinect 以及Xtion了～而如果能有对应的驱动程序的话，其它类似的装置，应该也是有机会可以让 OpenNI 来存取的。
而中间这层就是 OpenNI 的部分，他除了负责和硬件的沟通外，也在自身内部预留了加上中介软件（middleware）的空间，可以用来做手势辨识、或是追踪之类的处理。OpenNI 目前在 middleware 的部分，定义了下面四种组件：

      • 全身分析（Full body analysis）
由感应器取得的数据，产生身体的相关信息，例如关节、相对位置与角度、质心等等。

      • 手部分析（Hand point analysis）
追踪手的位置。

      • 手势侦测（Gesture detection）
辨识预先定义好的手势，例如挥手。

      • 场景分析（Scene Analyzer）
        分析场景内的信息，例如：分离前景和背景、地板的坐标轴、辨识场景内的不同物体。
目前 PrimeSense 也已经提供了一套 NITE 当作最主要的 middleware、提供上面所列的功能；而如果有更进一步的需求的话，应该也可以自己写一套兼容于 OpenNI 的 middleware 来使用。当然，也希望以后会有其它软件厂商投入这块来开发了。

节点（Node）
在 OpenNI 里，他定义了所谓的「Production Node」来代表内部的基本单元，包括了硬件部分的感应器，以及 OpenNI 所提供的功能；这些 production node 分为下面三大类／层：
  1. 感应器相关（Sensor Related）Production Nodes
       o 装置（Device） ：代表实体装置的节点，主要是用来做这些设备的设定。 

        o 深度产生器（Depth Generator）：产生深度信息图（depth-map）的节点。 

        o 影像产生器（Image Generator）：产生彩色影像图（colored image-maps）的节点。 

        o 红外线影像产生器（IR Generator）：产生红外线影像图（IR image-maps）的节点。 

        o 声音产生器（Audio Generator）：产生声音串流（audio stream）的节点。
 
2. 中介软件相关（Middleware Related）Production Nodes

       o 手势通知产生器（Gestures Alert Generator）：当辨识到特定的手势时，呼叫应用程序的 callback。 

        o 场景分析器（Scene Analyzer）：分析场景，包括分离前景与背景、识别场景内的不同物体、侦测地板。他主要的输出会是标记过的深度信息图（labeled depth map）。 

        o 手部位置产生器（Hand Point Generator）：支持手部侦测与追踪，当侦测到手、或追踪手的位置时，会产生一个通知讯息。 
        o 使用者产生器（User Generator）：产生一个 3D 场景中完整、或局部的身体信息。 
3．录制／拨放
       o 录制器（Recorder）：用来记录数据用的。 
        o 拨放器（Player）：读取记录下来的数据，并拨放出来。 
        o 编译码器（Codec）：用来压缩、解压缩纪录数据。 

上面这些 Production Node 基本上都是会由不同的模块各自实作的。像是以感应器相关的部分，就是会由 OpenNI 兼容的装置提供，以目前来说，主要就是 Kinect （以及 Xtion）的驱动程序会提供这深度、影像产生的功能。而中介软件相关的部分，则是由不同的 middleware 各自提供；不过目前的来源应该也只有 NITE 就是了。
在层级上，感应器相关的 production node 算是最底层的，由于去直接存取设备的数据，所以应用程序可以直接使用这类的 production node。而中介软件相关的 production node 由于是靠感应器的资料来做处理的，所以他们的层级则比感应器的高一层、必须要在有感应器相关的 production node 的情况下才可以使用。
而在有了上面的这些 Production Node 后，就可以透过组合这些节点来建立所谓的「Production Chain」，并以此进行数据的处理流程。比如说要产生使用者的数据的话，就是会透过「使用者产生器」（User Generator）去存取更低层的「深度产生器」（Depth Generator）；而这样的一个节点序列，就是所谓的「Production Chain」。
能力（Capability）
OpenNI 的「Capability」机制是用来增强中介软件和硬件装置的弹性的；这些不同的能力都是非必要性的，各家厂商所提供的不同的中介软件和装置，可以自己决定要提供那些能力。而 OpenNI 则是负责定义好一些可以使用的 capability，让程序开发者可以快速地找到符合自己需求的中介软件或装置。
而目前版本的 OpenNI 所支持的 capability 则如下：
        • 替换视角（Alternative View）
让各类型的 map generator（深度、影像、红外线） 可以转换到别的视角，就好像摄影机在别的位置一样。这个功能可以快速地替不同的感应器产生的内容作对位。
        • 裁切（Cropping）
让各类型的 map generator（深度、影像、红外线） 输出结果可以被裁切、降低分辨率；例如：VGA 可以裁切成 QVGA。这对效能的增进很有用。
        • 画面同步（Frame Sync）
让两个感应器产生结果同步化，借此可以同步取得不同感应器的数据。
        • 镜像（Mirror）
把产生的结果镜像（左右颠倒）。
        • 姿势侦测（Pose Detection）
让「使用者产生器（User Generator）」可以侦测出使用者特定的姿势。
        • 骨架（Skeleton）
让「使用者产生器（User Generator）」可以产生使用者的骨架资料。包含骨架关节的位置、并包含追踪骨架位置和使用者校正的能力。 
        • 使用者位置（User Position）
让「深度产生器（Depth Generator）」可以针对指定的场景区域、最佳化输出的深度影像。 
        • 错误状态（Error State）
让节点可以回报他本身的错误状态。 
        • Lock Aware
让节点可以在 context 范围外被锁定。详见《Sharing Devices between Applications and Locking Nodes》。
基本上，这些 capability 许多都是只针对特定的 Production Node 才会有的（例如 skeleton 就只有 user 这类的 node 可能有）；而至于那些 Production Node 有哪些 capability 呢，就是要看更细一部的数据才会知道了～
当然还有蛮多东西，作者在这就暂时先跳过了，下一篇开始，应该就是会使用OpenNI，来写一些简单的范例了