基于MediaPipeUnityPlugin的三维手势追踪（Unity+MediaPipe）

简述

目前比较好用的几种手势追踪，很多都是基于AR，需要硬件支持

而Google的MediaPipe则门槛比较低，用电脑 摄像头  也能跑

   同时，又有MediaPipeUnityPlugin已经帮我们移植进了Unity

但 MediaPipe 是基于图像识别的，因此我手的往前往后，近大远小 在它看来只是在放大缩小，得到的数据都只发生在一个平面上，缺少硬件的支持所以没有深度信息。

   幸运的是，即使只是一个平面，强大的Google至少帮我们做到了骨骼的相对深度

于是，本文要做的是，如最上面视频所示，模拟出手的深度，让我们的手真正在一个三维空间里面活动

如果你尚不了解 MediaPipeUnityPlugin，先看看我上一篇 MediaPipe-UnityPlugin的基本使用

   如果你已经认识 MediaPipeUnityPlugin 的 HandTracking，可以直接跳到 [5.获取坐标] 环节

参考案例

Assets\MediaPipeUnity\Samples\Scenes\Hand Tracking\Hand Tracking.unity

虽说插件已经提供了完整的案例，但因为我们要在这基础上加入额外的功能，所以还是模仿着搭一个自己的Graph和Solution，同时去掉一些用不到的内容，以简化代码

1. 声明一个 MyGraph

public class MyHandTrackingGraph : GraphRunner
{
   
   
	public override void StartRun(ImageSource imageSource)
    {
   
   
    	// 此处进行输出流的启动 和 CalculatorGraph的StartRun
    }
    protected override IList<WaitForResult> RequestDependentAssets()
    {
   
   
    	// 此处加载用到的数据文件
    }
}

• 首先声明我们的输出流 和 输出流的名称

输出流我们使用插件提供的 OutputStream<TPacket, TValue>

   手部追踪的输出流有6种：
手掌检测、基于手掌检测的矩形区、手节点的坐标、手节点的世界坐标、基于坐标的矩形区、左右手检测

分别如下：

// 手掌检测
OutputStream<DetectionVectorPacket, List<Detection>> _palmDetectionsStream;
const string _PalmDetectionsStreamName = "palm_detections";
// 基于手掌检测的矩形区
OutputStream<NormalizedRectVectorPacket, List<NormalizedRect>> _handRectsFromPalmDetectionsStream;
const string _HandRectsFromPalmDetectionsStreamName = "hand_rects_from_palm_detections";
// 手节点的坐标
OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>> _handLandmarksStream;
const string _HandLandmarksStreamName = "hand_landmarks";
// 手节点的世界坐标
OutputStream<LandmarkListVectorPacket, List<LandmarkList>> _handWorldLandmarksStream;
const string _HandWorldLandmarksStreamName = "hand_world_landmarks";
// 基于坐标的矩形区
OutputStream<NormalizedRectVectorPacket, List<NormalizedRect>> _handRectsFromLandmarksStream;
const string _HandRectsFromLandmarksStreamName = "hand_rects_from_landmarks";
// 左右手检测
OutputStream<ClassificationListVectorPacket, List<ClassificationList>> _handednessStream;
const string _HandednessStreamName = "handedness";

还有我们输入流的名称

const string _InputStreamName = "input_video";

我们此次用到的只有手节点的坐标，所以只需要

const string _InputStreamName = "input_video";

OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>> _handLandmarksStream;
const string _HandLandmarksStreamName = "hand_landmarks";

• 随后在 ConfigureCalculatorGraph() 对它进行一下初始化和配置

protected override Status ConfigureCalculatorGraph(CalculatorGraphConfig config)
{
   
   
    _handLandmarksStream = new OutputStream<NormalizedLandmarkListVectorPacket, List<NormalizedLandmarkList>>(
        calculatorGraph, _HandLandmarksStreamName, config.AddPacketPresenceCalculator(_HandLandmarksStreamName), timeoutMicrosec);
        
    return base.ConfigureCalculatorGraph(config);
}

OutputStream的构造函数如下

/// <summary>
///   实例化一个 OutputStream class
///   图形必须具有 PacketPresenceCalculator 节点，用于计算流是否有输出
/// </summary>
/// <remarks>
///   当您希望同步获取输出，但不希望在等待输出时阻塞线程时，这很有用
/// </remarks>
/// <param name="calculatorGraph"> 流的所有者 </param>
/// <param name="streamName"> 输出流的名称 </param>
/// <param name="presenceStreamName"> 当输出存在时，输出true的流的名称 </param>
/// <param name="timeoutMicrosec"> 如果输出数据包为空，则 OutputStream 实例会丢弃数据包，直到此处指定的时间结束 </param>
public OutputStream(CalculatorGraph calculatorGraph, string streamName, string presenceStreamName, long timeoutMicrosec = 0) : this(calculatorGraph, streamName, false, timeoutMicrosec)
{
   
   
    this.presenceStreamName = presenceStreamName;
}

• 然后定义一个异步输出监听的接口 和 一个获取同步输出的接口

public event EventHandler<OutputEventArgs<List<NormalizedLandmarkList>>> OnHandLandmarksOutput
{
   
   
    add => _handLandmarksStream.AddListener(value);
    remove => _handLandmarksStream.RemoveListener(value);
}

public bool TryGetNext(out List<NormalizedLandmarkList> handLandmarks, bool allowBlock = true)
{
   
   
    var currentTimestampMicrosec = GetCurrentTimestampMicrosec();
    return TryGetNext(_handLandmarksStream, out handLandmarks, allowBlock, currentTimestampMicrosec);
}

• 在 StartRun() 和 Stop() 中进行启动和释放

public override void StartRun(ImageSource imageSource)
{
   
   
    _handLandmarksStream.StartPolling().AssertOk();
    calculatorGraph.StartRun().AssertOk();
}

public override void Stop()
{
   
   
    _handLandmarksStream?.Close();
    _handLandmarksStream = null;
    base.Stop();
}

• 然后定义一个输入接口，用于将输入源传给输入流

public void AddTextureFrameToInputStream(TextureFrame textureFrame)
{
   
   
    AddTextureFrameToInputStream(_InputStreamName, textureFrame);
}

• 至此，输入输出已经写好，我们的Graph目前应该是像这样

public class MyHandTrackingGraph : GraphRunner
{
   
   
    const string _InputStreamName = 
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