Web技术如何实现移动监测

示例代码：

在上述案例中，你也许会注意到画面是『绿色』的。其实，我们只需将每个像素的红和蓝设置为 0，即将 RGBA 的 r = 0; b = 0 即可。这样就会像电影的某些镜头一样，增加了科技感和神秘感。

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将 RGBA 中的 R 和 B 置为 0

跟踪“移动物体”

有了明亮的像素后，我们就要找出其 x 坐标的最小值与 y 坐标的最小值，以表示跟踪矩形的左上角。同理，x 坐标的最大值与 y 坐标的最大值则表示跟踪矩形的右下角。至此，我们就能绘制出一个能包围所有明亮像素的矩形，从而实现跟踪移动物体的效果。

找出跟踪矩形的左上角和右下角

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示例代码：

在得到跟踪矩形的左上角和右下角的坐标值后，通过 ctx.strokeRect(x, y, width, height) API 绘制出矩形即可。

这是理想效果，实际效果请打开 体验链接

扩展：为什么上述绘制矩形的代码中的 x、y 要加 0.5 呢？一图胜千言：

性能缩小尺寸

在上一个章节提到，我们需要通过对 Canvas 每个像素进行处理，假设 Canvas 的宽为 0，高为 480，那么就需要遍历 0 * 480 = 307200 个像素。而在监测效果可接受的前提下，我们可以将需要进行像素处理的 Canvas 缩小尺寸，如缩小 10 倍。这样需要遍历的像素数量就降低 100 倍，从而提升性能。

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示例代码：

尺寸缩小 10 倍

定时器

我们都知道，当游戏以『每秒60帧』运行时才能保证一定的体验。但对于我们目前的案例来说，帧率并不是我们追求的第一位。因此，每 100 毫秒（具体数值取决于实际情况）取当前帧与前一帧进行比较即可。

另外，因为我们的动作一般具有连贯性，所以可取该连贯动作中幅度最大的（即“分数”最高）或最后一帧动作进行处理即可（如存储到本地或分享到朋友圈）。

延伸

至此，用 Web 技术实现简易的“移动监测”效果已基本讲述完毕。由于算法、设备等因素的，该效果只能以 2D 画面为基础来判断物体是否发生“移动”。而微软的 Xbox、索尼的 PS、任天堂的 Wii 等游戏设备上的体感游戏则依赖于硬件。以微软的 Kinect 为例，它为开发者提供了可跟踪最多六个完整骨骼和每人 25 个关节等强大功能。利用这些详细的人体参数，我们就能实现各种隔空的『手势操作』，如画圈圈诅咒某人。

下面几个是通过 Web 使用 Kinect 的库：

通过 Node-Kinect2 获取骨骼数据