Finally

总算是到了这一天了！假期里算法想不出来，或者被BUG折磨得死去活来的时候，总是YY着什么时候能心情愉快地坐在电脑前写一篇项目总结，今天总算是抽出时间来总结一下这神奇的几个月。

现在回过头来看，上学期退出ACM集训队果然是对的，这次开发学到的东西太多太多，以前在ACM的时候，感觉不会的东西好多啊，真正来自己试着开发个东西，发现不会的东西果然好多。不过要是几个老师知道我上午给新生做完ACM宣讲报告下午就跟教练说退出，他们会是什么心情啊哈哈。

这些是第一次尝试开发，如果ACM是练内功的话，那么练了三年也总该让我拿出来用用了，不然学了三年还是只在个控制台里玩甚是寂寞，自己亲手从无到有创造出一个东西来的感觉，实在太爽了！

先说一下这次项目印象最深的几个教训：

功能一旦变得复杂，就一定要在纸上先画一画！
- 流程图也好，大体思路图也行，甚至随手演算的过程都可以，总之一定要把思路理清楚了，思路不清的后果就是代码越写越乱，最后只能全部推倒重来，事先不画图省下的时间远远比不上最后重写所浪费的时间。
命名一定要规范
- 以前刷题的时候，也知道命名规范的重要性，只是没想到会如此重要。之前我的代码风格还算不错，不过一开始写的时候还偷下懒，省掉一两个单词之类，有时心急了还直接用原来的命名方法，用下划线分割单词（Kinect的API里都是用大小写分割单词的），这样写的弊端就是代码也是越来越乱，而且一旦有事中断了几天，回来再看代码就发现看不懂了，于是又简单粗暴推倒重来。所以一定要有一套自己的命名风格，而且不要为了省事少些那一两个单词，敲个长变量名所带来的是代码的高可读性，多耗费的时间远远小于以后推倒重来所浪费的时间！
不写不必要的注释
- 到处都是注释，反而大大降低了可读性，一眼看去全是绿的，头都晕了，开发中期我就被自己那么多的注释弄得看见绿代码就想吐，后期只注释主要功能，提高抽象程度，代码反而变得清晰有逻辑。所以那种基本每行都有注释的风格，我并不认同，当然，我说的是代码基本仅供自己一个人看的情况。
最好进行版本控制
- 有一次就是，我做了个比较微小的改动，结果怎么调都不对，也已经忘了改动之前是什么状态，简直是有种欲哭无泪的感觉。还有就是进行一个大的改动之后，突然发现之前的那个版本才是对的（哭）。有个版本控制机制的话，这种情况应该能避免很多。
迭代开发似乎是个不错的办法
- 之前在知乎上看到一个贴，讲的是新手应该怎样进行开发，提到的一种思路就是进行迭代开发。一开始可能什么都不懂，然后着手做了一部分之后，就对项目有了个大概的轮廓，然后推翻进行新的一轮开发，这时又对未来该怎么做有更清晰的了解，这样不断迭代把项目逐步推向成熟。我是迭代了4次之后出了目前这个基本完成的版本，不过在写的时候没刻意考虑过用这种方法，之所以迭代了4次是因为上面提到的种种原因导致推翻重来（捂脸），不过现在看来这种方法好像真的很合理。

项目介绍

好了，现在正式开始介绍一下项目本身。

背景

这个项目原本是用来参加2016年的微软创新杯，但是在上一周，也就是3月20号的四川省区域赛中未获奖，只能直接参战中国区半决赛。这次区域赛失败的原因有很多，虽然作品已经完成得差不多了，但是没能优秀地将其展示出来，在现成演示的时候还遇到了一个巨大失误，中途才发现，所以没等通知结果就知道多半是悲剧了。第一次参加这类开发类的比赛，就当交学费好了，不过这次区域赛给我的感觉是，微软还是想找几个最有商业前途的作品，这个项目炫是很炫酷，但是实际意义不大的样子，所以感觉中国区半决赛希望也不大。不过无所谓啦，我自己玩得嗨就行了，微软欣不欣赏那是另外一回事，说不定哪天我就搭建出个钢铁侠那样的实验室不是？啊哈哈，最近也顺便把这个项目报成了大学生创新创业训练计划，成功申请到国家级，算是可以安慰一下。

目标

简单来说，此项目就是要把投影仪投出的投影变得可以直接用裸手操控，就好像投影变成了一块大型的平板电脑，投影可以是在投影幕上、墙上甚至桌子上，任何光滑且不是反射材质的平面都行，至于为什么不能是反射材质，等下会有介绍。刚开始是计划达到能用手指直接在投影上写字的精度，后来发现很难做到，瓶颈在于指尖的识别算法不够精确，这是我自己构思的一个简单算法，未来应该会用更高级更精确的算法来替代。

开发环境

Kinect for Windows V2 + Kinect SDK 2.0 + OpenCV 3.0 + Visual Studio Community 2015

Kinect

项目里利用到的一个非常重要的东西就是Kinect for Windows V2，一款微软的动作感应器，可以算成是一类现实增强设备，发布时主要是搭配XBox来玩体感游戏，但是这么厉害的一个东西只能用来玩游戏实在太可惜，所以微软在前几天发布了它的Windows版本，让它能够在PC上进行开发。就是下面这么个东西：

原理

原理其实并不算难，主要可以参考下面这张图。

从Kinect获取的整个画面中识别出投影
- 因为操作要在投影上进行，所以需要先识别出投影是画面中的哪一块，这里用的算法比较简单，先投一副纯色图像出来，然后利用投影区RGB值近似的原理，找出投影的左下角和右上角之后就确定了投影的区域，这样做的缺点是投影区只能是矩形而且不能太歪。其实有时间的话，可以试一下利用9*9的矩阵来找出所有属于边缘的点，然后渲染所有边缘点，也就找出了整个边缘，这样可以适应任意形状。
从Kinect获取的整个画面中识别出指尖
- 因为用手指来调用鼠标进行操作，而接触屏幕的地方又是手指的指尖，所以需要识别出指尖。
一开始我是基于Kinect中BodyIndex这个数据源来寻找指尖，首先定位出腕关节在哪，然后根据腕关节的位置向上寻找复合指尖特征的点，可以说效果很好，识别非常精确和稳定，而且能同时识别出5个指尖，这部分是我在假期里完成的，本来以为来到学校后将程序根据投影仪调整下就差不多可以用了，然而到校测试后才发现一个致命的问题，就是当手臂贴近墙壁时，整个手臂的BodyIndex数据都丢失了。因为微软似乎认为，如果某个点要是属于人体的话，那么它和背景的深度差至少要有二三十厘米左右（正好是人体的厚度）。这个问题让我失眠了几晚上...不过也是在失眠的时候想出了现在用的解决方法。ds
```
现在用的方法是基于`Depth`数据来找指尖的，简单来说就是根据指尖的特点找出所有吻合的点，然后取 位置最高的那个（因为操作的时候用的基本都是一根手指），这样做可以减少很多工作量，因为很多非法点都直接被略去了。
```
将手指的位置映射成鼠标的位置
- 因为想达到手指指哪，鼠标就点击哪的效果，所以必须把手指在投影上的位置，映射成鼠标在电脑里相应的位置，这个其实简单推导一下就可以得出。
  
  黑色框为投影屏幕，大写的X和Y代表的是屏幕的宽和高，红色框为电脑屏幕，假设人的手指在的位置，如果想将鼠标也映射到同样的位置，那么就有的等比关系成立。这里投影屏幕的宽和高在上面第一步中获取，而电脑屏幕的宽和高，实际上是不需要考虑分辨率的，因为在鼠标的坐标系下，电脑的宽和高都被分成了65535个单位，所以宽和高可以视为65535。根据这些，就可以算出的值来。
根据手指到屏幕的距离，判断点击和非点击两种状态
- Kinect是带有深度摄像头的，也就是说它能够知道画面中的每一点到它的距离。似乎是利用三组红外发射器来实现，所以也就要求物体不能是反射材质，不然会获取不到距离。因为能够知道屏幕的距离，也能知道手指的距离，所以如果手指距离屏幕足够近，那么就可以判断为点击。但是，屏幕有可能不是绝对垂直的，Kinect也有摆歪的可能性，同时深度数据也不是100%精确，所以在计算屏幕距离时，需要考虑一个容错值，在这个范围内都被视为屏幕，在这里我设置的值是10cm，虽然看上去很多，但是实际效果还不错。但是，这也带来一个很严重的问题，就是手指在离屏幕的位置小于10cm的时候，也被视为了屏幕，这时候指尖就丢失了，手指变成了手指中部（因为手指不是完全平行于墙面的，而是有一定角度，所以指根的地方距离屏幕更远），这就会产生很不稳定的现象，至今没有解决。