Como enviar un objeto con imagen por POST hacia un WebAPI en formato JSON

Sabemos que Json está revolucionando la programación hoy en día. XML ya empieza a irse desplazando de un tiempo para acá, mucho auge de tecnologías basadas en motores de JavaScript pero bueee la tecnología es así….

Este código es bien sencillo, por lo tanto en este artículo solo voy a hacer énfasis en ese fragmento de código, por lo que no voy a explicar otras cosas alrededor, la idea es poder tener la lógica en nuestras apps y que puedas incorporar esta funcionalidad tan vital para aplicaciones que interactúan mucho con imágenes o alguna captura de multimedios.

Previo a realizar esta subida de data hacia un servidor se debe de tener una WebApi, las WebAPIs son lo más sencillo y dinámico para exponer información, ya sea de un repositorio de data, así como la misma establece una capa de datos muy dinámica y portable por ser multiplataforma.

Ya teniendo tu propia WebAPI arriba en algún servidor (Azure, IIS, etc), se debe de crear una aplicación cliente que consumirá información y podrá hacer peticiones, sencillamente estamos trabajando en C#, ya sea un app Winform, WPF, Xamarin, UWP . También necesitamos la librería Json.Net que la puedes conseguir en Nuget

Volviendo al código tenemos:

public void UploadData(byte[] imagen) //recibimos la imagen como parametro en el metodo
{
  using (var client = new HttpClient())
  {
    var objetoClase1 = new ObjetoClase()
    {
      ID = Guid.NewGuid(),
      MediaStream = imagen, //esta es la imagen representada en Byte[]
      Description = "dummy";
    };
//La magia esta aqui
    var response = await client.PostAsync(new Uri("URL del WebAPI"), new HttpStringContent(JsonConvert.SerializeObject(objetoClase1), UnicodeEncoding.Utf8, "application/json"));

    if (response.IsSuccessStatusCode)
    {
    //Al entrar aqui es porque el POST hacia el webAPI fue exitoso (Codigo 200:OK)
    }
}
}

Espero les sea de utilidad.
Enjoy….

Cómo comprobar si un dispositivo Kinect está conectado con el sistema?

Si se trata de aplicaciones basadas en Kinect, Siempre es recomendable comprobar primero si hay algún sensor Kinect conectado a la PC antes de realizar cualquier operación con objetos KinectSensor. Los KinectSensors mantiene la referencia de todos los sensores conectados y, como se trata de una colección, que tiene una propiedad Count. Usted puede utilizar el KinectSensors.Count para comprobar el número de dispositivo. El recuento de dispositivo más de 0, sólo si hay uno o más dispositivo está conectado.

int deviceCount = KinectSensor.KinectSensors.Count;
if (deviceCount > 0)
{

this.sensor = KinectSensor.KinectSensors[0];
//El resto de la operacion aqui
}
else
{
// no hay sensor conectado.
}

Considere, usted tiene un dispositivo conectado, por lo que obtendrá de referencia del sensor conectado como se muestra en el fragmento de código.

son pequeños pero muy utiles consejos a la hora de validar y garantizar que tus aplicaciones para Kinect funcionen a la perfeccion..

pronto les hare llegar mas tips para utilizar este dispositivo de forma muy eficiente… salu2 😉

Demo Kinect Comandos por voz en ESPAÑOL

En este post explicare sobre el uso de el arreglo de microfonos del Kinect con un ejemplo donde a travez de las librerias Microsoft Speech SDK y el SDK de KINECT podremos a travez de comandos de voz dar alguna instruccion al computador para mostrar algo en una aplicacion C# natural en WPF…

Se me ocurrio un ejemplo similar al que nos trae la SDK Toolkit de Kinect donde al hablar se muestra el espectro de voz de la persona que habla, pero en este caso, utilizare para explicarles sencillamente como ejemplo una aplicacion que al decir un color de los que muestre en la aplicacion esta sea capaz de identificarlo y de pintarlo en la aplicación, dando un rango de exito o de fracaso…

Pensaran que es algo complejo de analizar y de sintetizar la voz y esas cosas pero realmente no nos complicaremos la vida y por suerte ya existen herramientas a la mano para hacer estas cosas como

Bien para esto es necesario previamente tener el Microsoft Speech SDK en este caso la version mas actual que es la 11.0 que la podemos descargar en el siguiente enlace: Microsoft Speech SDK v11.0

Tambien necesitaremos de una libreria de idioma en nuestro caso Español que debemos de desacargar de la pagina Oficial de Kinect en nuestro caso ES-mx (Español-Mexico) o ES-es (Español-España): Kinect for Windows Language Packs v11.0

Una vez instalado estas, procedemos ahora a crear un nuevo proyecto WPF en C# en Visual Studio 2012 o 2010 como lo vayan preferiendo.

blogaudiokinet1

Una vez creada la solucion del proyecto nos vamos al archivo MainWindow.xaml donde escribiremos el siguiente codigo..


<Window x:Class="WpfAudioKinectPruebaHablar.MainWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        
        Title="Kinect Audio Demo" Height="364" Width="680">
    <Grid Background="white">
        <TextBlock Text="KINECT Demo Audio Prueba" FontSize="36" HorizontalAlignment="Left" VerticalAlignment="Top" Margin="10,5,0,0" FontWeight="Light" />
        <StackPanel HorizontalAlignment="Center" VerticalAlignment="Bottom" >
            <TextBlock x:Name="tbColor" Height="100" Width="500"/>            
            <TextBlock x:Name="tbInfo" Text="" Foreground="Black" Height="50" FontSize="20" TextAlignment="Center" Padding="0,10,0,0"/>
            <TextBlock x:Name="tbSpeech" Text="" Foreground="Black" Height="60" FontSize="16" TextAlignment="Left" Padding="0,10,0,10"/>
        </StackPanel>
        <TextBlock FontSize="16" HorizontalAlignment="Left" Margin="80,93,0,0" Text="diga algo para activar el reconocimiento" VerticalAlignment="Top" Width="379" FontWeight="Light" />
        
    </Grid>
</Window>

En el codigo aparecen tres TextBlock de nombre tbColor, tbInfo, tbSpeech estos son para mostrar una breve leyenda, el color procesado y el indice de acierto…

Antes de iniciar el codigo y la logica de la aplicacion debemos de agregar las referencias o DLLs que ya habiamos mencionado que son la Microsoft.Speech y Microsoft.Kinect

addreference

ahora bien, vamos con la parte mas interesante que es la de trabajar con las librerias de Microsoft Speech y por supuesto la libreria de KINECT sdk, procedemos a abrir el code-behind de MainWindow.xaml que es MainWindow.cs; donde ya abierto, agregamos la libreria Microsoft.Kinect, las siguientes Microsoft.Speech.AudioFormat y Microsoft.Speech.Recognition


using Microsoft.Kinect;

using Microsoft.Speech.AudioFormat;
using Microsoft.Speech.Recognition;

siguiendo con el codigo creamos 5 variables de tipo SolidColorBrush y le di a cada una un color y creamos la variable kinect de tipo KinectSensor, un DispatcherTimer que le llame readyTimer y dos variables muy interesantes que vienen de la libreria Speech que son EnergyCalculatingPassThroughStream que es la variable que contendra el espectro de la energia y la forma de la voz sintetizada para a travez de la segunda variable que es la que crea una especie de gramatica dependiendo de la cultura y el enfasis de la voz la como se muestra en el siguiente codigo.


 private readonly SolidColorBrush redBrush = new SolidColorBrush(Colors.Red);
 private readonly SolidColorBrush greenBrush = new SolidColorBrush(Colors.Green);
 private readonly SolidColorBrush yellowBrush = new SolidColorBrush(Colors.Yellow);
 private readonly SolidColorBrush blueBrush = new SolidColorBrush(Colors.Blue);
 private readonly SolidColorBrush WhiteBrush = new SolidColorBrush(Colors.White);

 KinectSensor kinect;

 private DispatcherTimer readyTimer;
 private EnergyCalculatingPassThroughStream stream;
 private SpeechRecognitionEngine speechRecognizer;

«Suena dificil y complejo pero son solo sencillas primitivas para trabajar el reconocimiento de voz en nuestras aplicaciones».. aca les dejo unas rutinas establecidas para el control de la voz, sintetizarla y despues tomarla en la variable para asi ahora poder trabajar con ella a travez del Kinect, por ahora solo les dejo el siguiente codigo:

 private class EnergyCalculatingPassThroughStream : Stream
 {
   private const int SamplesPerPixel = 10;

   private readonly double[] energy = new double[500];
   private readonly object syncRoot = new object();
   private readonly Stream baseStream;

   private int index;
   private int sampleCount;
   private double avgSample;

 public EnergyCalculatingPassThroughStream(Stream stream)
 {
   this.baseStream = stream;
 }

 public override long Length
 {
   get { return this.baseStream.Length; }
 }

 public override long Position
 {
   get { return this.baseStream.Position; }
   set { this.baseStream.Position = value; }
 }

 public override bool CanRead
 {
   get { return this.baseStream.CanRead; }
 }

 public override bool CanSeek
 {
   get { return this.baseStream.CanSeek; }
 }

 public override bool CanWrite
 {
   get { return this.baseStream.CanWrite; }
 }

 public override void Flush()
 {
   this.baseStream.Flush();
 }

 public void GetEnergy(double[] energyBuffer)
 {
   lock (this.syncRoot)
   {
     int energyIndex = this.index;
     for (int i = 0; i < this.energy.Length; i++)       {       energyBuffer[i] = this.energy[energyIndex];       energyIndex++;       if (energyIndex >= this.energy.Length)
     {
       energyIndex = 0;
     }
   }
  }
 }

  public override int Read(byte[] buffer, int offset, int count)
  {
    int retVal = this.baseStream.Read(buffer, offset, count);
    const double A = 0.3;
    lock (this.syncRoot)
    {
    for (int i = 0; i < retVal; i += 2)      {        short sample = BitConverter.ToInt16(buffer, i + offset);        this.avgSample += sample * sample;        this.sampleCount++;        if (this.sampleCount == SamplesPerPixel)        {          this.avgSample /= SamplesPerPixel;          this.energy[this.index] = .2 + ((this.avgSample * 11) / (int.MaxValue / 2));          this.energy[this.index] = this.energy[this.index] > 10 ? 10 : this.energy[this.index];

        if (this.index > 0)
        {
          this.energy[this.index] = (this.energy[this.index] * A) + ((1 - A) * this.energy[this.index - 1]);
        }

     this.index++;

     if (this.index >= this.energy.Length)
     {
       this.index = 0;
     }

       this.avgSample = 0;
       this.sampleCount = 0;
    }
   }
  }

  return retVal;
 }

  public override long Seek(long offset, SeekOrigin origin)
  {
    return this.baseStream.Seek(offset, origin);
  }

  public override void SetLength(long value)
  {
    this.baseStream.SetLength(value);
  }

  public override void Write(byte[] buffer, int offset, int count)
  {
    this.baseStream.Write(buffer, offset, count);
  }
 }

Y aca les dejo todo codigo fuente para poner a andar nuestro Kinect por voz y en español!…. despues les seguire mostrando detalladamente cada una de las funcionalidades de este demo para que lo apliquen a un sin fin de cosas.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Windows;
using System.Windows.Controls;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Media.Imaging;
using System.Windows.Threading;

using Microsoft.Kinect;

using Microsoft.Speech.AudioFormat;
using Microsoft.Speech.Recognition;
namespace WpfAudioKinectPruebaHablar
{
 ///
 /// Interaction logic for MainWindow.xaml
 ///
 public partial class MainWindow : Window
 {
 private readonly SolidColorBrush redBrush = new SolidColorBrush(Colors.Red);
 private readonly SolidColorBrush greenBrush = new SolidColorBrush(Colors.Green);
 private readonly SolidColorBrush yellowBrush = new SolidColorBrush(Colors.Yellow);
 private readonly SolidColorBrush blueBrush = new SolidColorBrush(Colors.Blue);
 private readonly SolidColorBrush WhiteBrush = new SolidColorBrush(Colors.White);

 KinectSensor kinect;

 private DispatcherTimer readyTimer;
 private EnergyCalculatingPassThroughStream stream;
 private SpeechRecognitionEngine speechRecognizer;

 #region class EnergyCalculatingPassThroughStream

 private class EnergyCalculatingPassThroughStream : Stream
 {
 private const int SamplesPerPixel = 10;

 private readonly double[] energy = new double[500];
 private readonly object syncRoot = new object();
 private readonly Stream baseStream;

 private int index;
 private int sampleCount;
 private double avgSample;

 public EnergyCalculatingPassThroughStream(Stream stream)
 {
 this.baseStream = stream;
 }

 public override long Length
 {
 get { return this.baseStream.Length; }
 }

 public override long Position
 {
 get { return this.baseStream.Position; }
 set { this.baseStream.Position = value; }
 }

 public override bool CanRead
 {
 get { return this.baseStream.CanRead; }
 }

 public override bool CanSeek
 {
 get { return this.baseStream.CanSeek; }
 }

 public override bool CanWrite
 {
 get { return this.baseStream.CanWrite; }
 }

 public override void Flush()
 {
 this.baseStream.Flush();
 }

 public void GetEnergy(double[] energyBuffer)
 {
 lock (this.syncRoot)
 {
 int energyIndex = this.index;
 for (int i = 0; i < this.energy.Length; i++) { energyBuffer[i] = this.energy[energyIndex]; energyIndex++; if (energyIndex >= this.energy.Length)
 {
 energyIndex = 0;
 }
 }
 }
 }

 public override int Read(byte[] buffer, int offset, int count)
 {
 int retVal = this.baseStream.Read(buffer, offset, count);
 const double A = 0.3;
 lock (this.syncRoot)
 {
 for (int i = 0; i < retVal; i += 2) { short sample = BitConverter.ToInt16(buffer, i + offset); this.avgSample += sample * sample; this.sampleCount++; if (this.sampleCount == SamplesPerPixel) { this.avgSample /= SamplesPerPixel; this.energy[this.index] = .2 + ((this.avgSample * 11) / (int.MaxValue / 2)); this.energy[this.index] = this.energy[this.index] > 10 ? 10 : this.energy[this.index];

 if (this.index > 0)
 {
 this.energy[this.index] = (this.energy[this.index] * A) + ((1 - A) * this.energy[this.index - 1]);
 }

 this.index++;

 if (this.index >= this.energy.Length)
 {
 this.index = 0;
 }

 this.avgSample = 0;
 this.sampleCount = 0;
 }
 }
 }

 return retVal;
 }

 public override long Seek(long offset, SeekOrigin origin)
 {
 return this.baseStream.Seek(offset, origin);
 }

 public override void SetLength(long value)
 {
 this.baseStream.SetLength(value);
 }

 public override void Write(byte[] buffer, int offset, int count)
 {
 this.baseStream.Write(buffer, offset, count);
 }
 }
 #endregion

public MainWindow()
{
 InitializeComponent();

 kinect = KinectSensor.KinectSensors[0];

 if (this.kinect != null)
 {
 this.InitializeKinect();
 }
}

 private void Start()
 {
 var audioSource = this.kinect.AudioSource;
 audioSource.BeamAngleMode = BeamAngleMode.Adaptive;

 audioSource.EchoCancellationMode = EchoCancellationMode.CancellationAndSuppression;
 var kinectStream = audioSource.Start();

 this.stream = new EnergyCalculatingPassThroughStream(kinectStream);
 this.speechRecognizer.SetInputToAudioStream(this.stream, new SpeechAudioFormatInfo
 (EncodingFormat.Pcm, 16000, 16, 1, 32000, 2, null));
 this.speechRecognizer.RecognizeAsync(RecognizeMode.Multiple);
 }

 private static RecognizerInfo GetKinectRecognizer()
 {
 Func<RecognizerInfo, bool> matchingFunc = r =>
 {
 string value;
 r.AdditionalInfo.TryGetValue("Kinect", out value);
 return "True".Equals(value, StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase) &&
 "es-ES".Equals(r.Culture.Name,StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase);
 };
 return SpeechRecognitionEngine.InstalledRecognizers().Where(matchingFunc).FirstOrDefault();
 }

 private SpeechRecognitionEngine CreateSpeechRecognizer()
 {
 RecognizerInfo ri = GetKinectRecognizer();
 if (ri == null)
 {
 MessageBox.Show(@"Hay un problema al inicializar el dispositivo de reconocimiento de voz.
 asegurese de tener Microsoft Speech SDK instalado y configurado.",
 "Falla al cargar Speech SDK", MessageBoxButton.OK, MessageBoxImage.Error);

 this.Close();
 return null;
 }

 SpeechRecognitionEngine sre;
 try
 {
 sre = new SpeechRecognitionEngine(ri.Id);
 }
 catch
 {
 MessageBox.Show(@"Hay un problema al inicializar el dispositivo de reconocimiento de voz.
 asegurese de tener Microsoft Speech SDK instalado y configurado.", "Falla al cargar Speech SDK",
 MessageBoxButton.OK, MessageBoxImage.Error);
 this.Close();
 return null;
 }

 var colors = new Choices();
 colors.Add("rojo");
 colors.Add("verde");
 colors.Add("azul");
 colors.Add("amarillo");

 var gb = new GrammarBuilder { Culture = ri.Culture };
 gb.Append(colors);

 // Create the actual Grammar instance, and then load it into the speech recognizer.
 var g = new Grammar(gb);

 sre.LoadGrammar(g);
 sre.SpeechRecognized += this.SreSpeechRecognized;
 sre.SpeechHypothesized += this.SreSpeechHypothesized;
 sre.SpeechRecognitionRejected += this.SreSpeechRecognitionRejected;

 return sre;
 }

 private void RejectSpeech(RecognitionResult result)
 {
 string status = "Rechazado: " + (result == null ? string.Empty : result.Text + " " + result.Confidence);
 this.ReportSpeechStatus(status);

 Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() => { tbColor.Background = WhiteBrush; }), DispatcherPriority.Normal);
 }

 private void SreSpeechRecognitionRejected(object sender, SpeechRecognitionRejectedEventArgs e)
 {
 this.RejectSpeech(e.Result);
 }

 private void SreSpeechHypothesized(object sender, SpeechHypothesizedEventArgs e)
 {
 this.ReportSpeechStatus("Hipotetico: " + e.Result.Text + " " + e.Result.Confidence);
 }

 private void SreSpeechRecognized(object sender, SpeechRecognizedEventArgs e)
 {
 SolidColorBrush brush;

 if (e.Result.Confidence < 0.7) { this.RejectSpeech(e.Result); return; } switch (e.Result.Text.ToUpperInvariant()) { case "ROJO": brush = this.redBrush; break; case "VERDE": brush = this.greenBrush; break; case "AZUL": brush = this.blueBrush; break; case "AMARILLO": brush = this.yellowBrush; break; default: brush = this.WhiteBrush; break; } string status = "Reconocido: " + e.Result.Text + " " + e.Result.Confidence; this.ReportSpeechStatus(status); Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() => { tbColor.Background = brush; }), DispatcherPriority.Normal);
 }

 private void ReportSpeechStatus(string status)
 {
 Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() => { tbSpeech.Text = status; }), DispatcherPriority.Normal);
 }

 private void UpdateInstructionsText(string instructions)
 {
 Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() => { tbInfo.Text = instructions; }), DispatcherPriority.Normal);
 }

 private void MainWindowClosing(object sender, System.ComponentModel.CancelEventArgs e)
 {
 this.UninitializeKinect();
 }

 private void ReadyTimerTick(object sender, EventArgs e)
 {
 this.Start();
 this.ReportSpeechStatus("Listo para reconocer voz!");
 this.UpdateInstructionsText("Diga: 'rojo', 'verde', 'amarillo' o 'azul'");
 this.readyTimer.Stop();
 this.readyTimer = null;
 }

 private void InitializeKinect()
 {
 var sensor = this.kinect;
 this.speechRecognizer = this.CreateSpeechRecognizer();
 try
 {
 sensor.Start();
 }
 catch (Exception)
 {

 }

 if (this.speechRecognizer != null && sensor != null)
 {
 // NOTE: Need to wait 4 seconds for device to be ready to stream audio right after initialization
 this.readyTimer = new DispatcherTimer();
 this.readyTimer.Tick += this.ReadyTimerTick;
 this.readyTimer.Interval = new TimeSpan(0, 0, 4);
 this.readyTimer.Start();

 this.ReportSpeechStatus("Inicializando el dispositivo de audio Kinect...");
 this.UpdateInstructionsText(string.Empty);

 this.Closing += this.MainWindowClosing;
 }
 }

 private void UninitializeKinect()
 {
 var sensor = this.kinect;

 if (this.speechRecognizer != null && sensor != null)
 {
 sensor.AudioSource.Stop();
 sensor.Stop();
 this.speechRecognizer.RecognizeAsyncCancel();
 this.speechRecognizer.RecognizeAsyncStop();
 }

 if (this.readyTimer != null)
 {
 this.readyTimer.Stop();
 this.readyTimer = null;
 }
 }

 }
}

nota: esta entrada esta sujeta a cambios por la actualizacion de la libreria KINECT, luego les seguire comentando acerca de esto, por ahora solo les adelanto este post!…

UPDATE «Novedades liberadas desde Octubre 2012 SDK»

Entre las nuevas cosas que nos viene ahora en esta actualizacion mencionare las mas destacadas y muy utiles para nosotros los desarrolladores.

1) El stream de infrarrojos está ahora expuesto en el API

El sensor Kinect está ahora expuesto como un formato de color de la imagen nueva. Usted puede utilizar el flujo de infrarrojos en muchos escenarios, tales como:

  •      Calibración de otras cámaras de color para el sensor de profundidad de Kinect
  •      La captura de imágenes en escala de grises en situaciones de poca luz
  •      Dos muestras de infrarrojos se han añadido a la caja de herramientas, y también se puede probar de infrarrojos en KinectExplorer. Esto proporciona a los desarrolladores un amplio espectro de escenarios de pruebas.
  •      Tenga en cuenta que el sensor no es capaz de capturar flujos de infrarrojos y corrientes de color al mismo tiempo. Puede, sin embargo, capturar flujos de infrarrojos y la profundidad simultáneamente.

2) Datos profundidad ampliados 

  • CopyDepthImagePixelData() ahora proporciona detalles más allá de 4 metros, por favor, tenga en cuenta que la calidad de los datos se degrada con la distancia. Además de los datos de profundidad extendidos, facilidad de uso de la profundidad del API de datos ha sido mejorada (enmascaramiento de bits ya no se requiere).
  • Esto significa que las aplicaciones serán capaces de leer los datos más allá de 4 metros cuando sea necesario.
3) Configuracion de color en la APIs de la Cámara

  • Los ajustes de color de la cámara ahora puede ser optimizado para su entorno.
  •      Ahora se puede ajustar el balance de blancos, contraste, tono, saturación y otros parámetros, dando una mejor imagen de color para cada usuario individual.
  •      Para ver la lista completa de los ajustes que se pueden optimizar, inicie el Explorador de Kinect desde el navegador Developer Toolkit y revisar la exposición y controles de color.

4) API de datos Acelerómetro

  • Los datos de los acelerómetros del sensor se expone ahora en la API. Esto permite la detección de la orientación del sensor.

5) Nueva API de conversión de coordenadas espacio

  • Existen varias APIs nuevo para convertir datos entre espacios de coordenadas: el color, la profundidad y el esqueleto.
  • Hay dos conjuntos de API: uno para la conversión de los píxeles individuales y la otra para la conversión de un cuadro de imagen completa.
  • Más allá de mejorar la facilidad de uso, este soporta la funcionalidad adicional mapeo de coordenadas previamente no disponibles para los desarrolladores.

6) Kinect Studio 1.6.0

  • Kinect Studio ha sido actualizado para soportar los rayos infrarrojos, raw bayer, datos extendidos de profundidad, y cuenta con acelerómetro.

7) Raw Bayer

  • El nuevo formato de color de imagen raw Bayer que permite hacer tu propia Bayer RGB conversiones de unidades de procesamiento central (CPU) o unidades de procesamiento gráfico (GPU). Esto permite a los desarrolladores elegir una calidad de conversión superior a RGB de Bayer que nuestro SDK proporciona de forma predeterminada.

Si no tienes la minima idea de que es un Bayer, para los que saben de fotografia tambien pueden refrescar su memoria con estos breves conceptos http://es.wikipedia.org/wiki/Mosaico_de_Bayer

Ademas de las amplias funciones destacadas en la nueva actualizacion tambien estan incluidos nuevos soportes de herramientas y compatibilidad en el sistema operativo Windows 8

Soporte para máquinas virtuales
El sensor Kinect para Windows ahora funciona en Windows que se ejecutan en una máquina virtual (VM) y ha sido probado con los siguientes entornos de VM:

  •      Microsoft HyperV
  •      VMWare
  •      paralelas

Esto amplía enormemente la utilidad de la Kinect para Windows SDK, ya que ahora se puede utilizar en cualquier máquina cuyo sistema operativo nativo admite que ejecuta Windows en uno de los paquetes VM mencionadas anteriormente. Además, esto permite varios escenarios de desarrollo, tales como ciertos enfoques de prueba automatizados.

Actualización Kinect Studio
La actualización simplifica la depuracion y comprobación de las aplicaciones mediante el uso de Kinect Studio para grabar, reproducir y depurar los datos de Kinect. Esta versión se ha actualizado para admitir los nuevos infrarrojo, crudo Bayer, datos extendidos de profundidad, y cuenta con acelerómetro.

Soporte para Windows 8
Al utilizar el Kinect para Windows SDK, puede desarrollar una aplicación Kinect para Windows para una aplicación de escritorio en Windows 8.

Soporte para Visual Studio 2012
El SDK es compatible el desarrollo con Visual Studio 2012, además con el soporte de Visual Studio 2010, y el nuevo Microsoft. NET Framework 4.5, además de los ya soportados. NET Framework 4.0. y el ya mencionado soporte para Windows 8

Tutorial KINECT camaras RGB y de profundidad (DEPTH)

Hola
Empezaremos por lo básico, en Visual Studio 2010 creamos un nuevo proyecto WPF y en mi caso le llamare KinectPruebaCamaras.

Ahora bien una vez creado el proyecto con sus archivos iniciales nos vamos a agregar la referencia para trabajar con nuestra KINECT

Ok hasta este punto ahora vamos a nuestro código XAML de nuestra aplicación e insertamos dos controles de imagen dentro del Grid inicial donde la primera le llamaremos VideoImage y a la otra DepthImage

Bien ahora vamos a lo que en realidad tenemos que hacer, nos vamos al code behind de nuestro archivo MainPage.xaml y empezamos por lo siguiente agregando la Referencia con el siguiente código.

using Microsoft.Kinect;

ahora declaramos una variable de tipo KinectSensor que yo llamare sensor y dos variables una de tipo byte que llamare pixeldata y otra de tipo short que llamare pixel.

KinectSensor sensor = KinectSensor.KinectSensors[0];
byte[] pixelData;
short[] pixel;

Ahora debemos de habilitar las camaras con estas dos rutinas, uno para la cámara de RGB y la otra para la cámara de profundidad (DEPTH),  debemos de indicar al Kinect que vamos a utilizar en este caso las dos camaras antes mencionadas.

public partial class MainWindow : Window
{
      KinectSensor sensor = KinectSensor.KinectSensors[0];
      byte[] pixelData;
      short[] pixel;

      public MainWindow()
      {
             InitializeComponent();
             sensor.ColorStream.Enable();
             sensor.DepthStream.Enable();
          
      }
}

“Vamos bien ahí”… bueno ahora necesitamos indicar tanto iniciar el KINECT al correr la aplicación y cuando cerremos la aplicación con estas dos sencillas rutinas Start() y Stop()… (“sencillo no!?”) y en la sección del método Window_Loaded vamos a crear dos eventos ruteados dentro de la variable sensor que yo llame que contiene toda la información del dispositivo que son ColorFrameReady y DepthFrameReady.

private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
{
   sensor.ColorFrameReady += new EventHandler<ColorImageFrameReadyEventArgs>(sensor_ColorFrameReady);
   sensor.DepthFrameReady += new EventHandler<DepthImageFrameReadyEventArgs>(sensor_DepthFrameReady);

   sensor.Start();
}

private void Window_Closing(object sender, System.ComponentModel.CancelEventArgs e)
{
   sensor.Stop();
}

Bien ya creamos los objetos, tenemos las librerías de Kinect, inicializamos y cerramos nuestro dispositivo ahora bien falta capturar lo que nos llega de las dos camaras y guardarlas en una variable y mostrarlas en nuestra aplicación para poder empezar a trabajar en nuestro KINECT ahora vamos al método sensor_ColorFrameReady y colocamos el siguiente código.

void sensor_ColorFrameReady(object sender, ColorImageFrameReadyEventArgs e)
{
  bool receivedData = false;

  using (ColorImageFrame CFrame = e.OpenColorImageFrame())
  {
     if (CFrame == null)
     {
     }
     else
     {
     pixelData = new byte[CFrame.PixelDataLength];
     CFrame.CopyPixelDataTo(pixelData);
     receivedData = true;
     }
   }

   if (receivedData)
   {
     BitmapSource source = BitmapSource.Create(640, 480, 96, 96,
     PixelFormats.Bgr32, null, pixelData, 640 * 4);

     VideoImage.Source = source;
   }
      
 }

En el código que acabo de colocar creamos una variable de tipo boleana para detectar mediante una condición para capturar lo que nos arroja la cámara copiando los datos de lo que nos contiene CFrame y después volvemos a preguntar por nuestra variable boleana y de ser verdadero procede a crear un BitmapSource en el cual abrimos dándole los parámetros que demuestro en el código, detenerme a explicar los parámetros no son necesarios por ahora para este tutorial rapido pero en mi primer tutorial son los mismos parámetros que describi y explique, la novedad en esa función es que se pueden jugar ahora con valores superiores o inferiores en escalas proporcionales a la que colocamos por default que es 640 x 480.

Entonces bien ahora vamos a la siguiente cámara que es la de profundidad dando este codigo

void sensor_DepthFrameReady(object sender, DepthImageFrameReadyEventArgs e)
        {
            bool receivedData = false;

            using (DepthImageFrame CFrame = e.OpenDepthImageFrame())
            {
                if (CFrame == null)
                {
                }
                else
                {
                    pixel = new short[CFrame.PixelDataLength];
                    CFrame.CopyPixelDataTo(pixel);
                    receivedData = true;
                }
            }

            if (receivedData)
            {
                BitmapSource source = BitmapSource.Create(320, 240, 96, 96,
                        PixelFormats.Gray16, null, pixel, 320 * 4);

                DepthImage.Source = source;
            }
        }

Es el mismo tratamiento que explique en el método anterior pero lo que cambia es el formato de Pixeles y le colocamos Gray16 (PixelFormats.Gray16) y cambiamos la resolución a 320 x 240 claro también podemos colocarle la resolución de la otra cámara 640 x 480

Ahora corremos nuestra aplicación y tenemos las 2 camaras, tanto la de profundidad  como la RGB funcionando y habilitadas para trabajar con nuestra KINECT, es importante destacar que estos son los métodos básicos para tener  en funcionamiento estas 2 camaras, ya el resto queda de parte de nuestra creatividad

Estoy trabajando actualmente en el siguiente Tutorial para reconocimiento del personaje y de las librerías Skeleton para hacer infinidades de cosas con nuestro KINECT.

Salu2

Skeletons?… el desarrollo de una interfaz verdaderamente natural..

Hola una vez mas estoy aca para explicarles a fondo sobre las funciones y nociones basicas para poder desarrollar aplicaciones con este gran dispositivo de interfaz natural de usuario NUI KINECT.

Esta vez hablaremos acerca de Skeletons de una manera teorica, luego posteare un Tutorial basico de trabajo con estas funciones para reconocimiento de personas en una aplicacion…

Entonces veamos un poco que es Skeletons?… Son funciones que nos definen un patron de la anatomia del cuerpo humano reconocido a travez del KINECT para ser colocado dentro las aplicaciones a traves de la libreria de datos dinamica MICROSOFT.KINECT en su version 1.5 al ser esta la mas ultima liberada por Microsoft.Bien para una gran resumen veamos el siguiente grafico..

Joints: de forma mas española es la definicion de coyunturas o extremidades que son partes del cuerpo humano que unen sus extremidades, es esto la base de nuestra definicion de Skeletons en la SDK de KINECT, en la grafica se muestran cada una de sus Joints

Entonces bien esta nueva SDK nos ofrece 2 nuevas funciones añadidas tales como:
Modo de seguimiento del esqueleto en forma sentada
Proporciona la capacidad de rastrear el cuerpo de los usuarios superior (10 Joints), y dan a la parte inferior del cuerpo si no son visibles o relevantes para la aplicación. Además, permite la identificación de usuario cuando se sienta en un objeto de silla, sillón o de otro inanimado.
Mejorar el seguimiento del esqueleto
En el rango cercano, los usuarios que están sentados o de pie, se puede seguir dentro de 40 cm (16 pulgadas) del sensor. Además, el motor de seguimiento del esqueleto es ahora más rápido, hacer un mejor uso de la CPU y la ampliación de los recursos informáticos. Además, la información que acaba de agregar la orientación conjunta de los esqueletos es ideal para escenarios de animación Avatar y la detección sencilla postura.

En el siguiente post empezaremos desde cero con una aplicacion Skeletons para KINECT de una forma bien explicada y portable que podras usar en todas tus nuevas aplicaciones..

Salu2

Tutorial KINECT Hello World en la PC

Hola, en este artículo vamos a explicar y a demostrar conceptos básicos acerca del dispositivo de interfaz natural de usuario o NUI (Natural User Interface) , Microsoft KINECT y explicar brevemente como conectar, inicializar y mostrar las diferentes cámaras y funciones de reconocimiento de gestos a través de este dispositivo con el SDK oficial liberado hace ya unos meses por Microsoft.
Como la mayoría sabemos KINECT es un dispositivo que fue creado por Microsoft en un principio para el entretenimiento a través de la consola XBOX 360, pero este a su vez ha sido un tema a fondo para el uso en diversos aspectos como la investigación académica, la ciencia, para fines empresariales, para nuevas tendencias, etc…
Dejando a un lado la diversión y colocando temas muy serios en cuanto a revolucionar nuestro estilo de vida de cómo interactuar con los sistemas bajo un esquema donde la persona es el ratón o el teclado…
Pero bien basta de charlar y vamos al código, a lo que en verdad quiero demostrarles.
Primero debemos de tener a la mano todo para comenzar:
Hardware:
  • Sensor Microsoft KINECT.
  • Cable conversor de puerto KINECT a USB. (este cable esta incluido cuando compras el KINECT aparte, para la versión que viene con el Xbox 360 no viene con esta extensión, pero se puede conseguir fácilmente en una tienda Microsoft Store o en tiendas electrónicas, Amazon, etc.)
  • PC con 2.66 GHZ de procesador o mucho más rápido con 2Gb de memoria RAM si tienes más, excelente.
  • Microsoft Windows 7 en sus diferentes versiones compatible con tarjetas gráficas con Direct X 9.0c
Software:
Teniendo estos requisitos básicos procedemos primero con la instalación del Microsoft KINECT SDK tal y como se muestra en la siguiente imagen.

 
Ahora bien iniciamos Visual Studio 2010 y creamos un nuevo proyecto de aplicación Windows WPF, yo lo llame HelloWorldKinect, pueden colocarle el nombre que deseen.
Una vez creado el proyecto en el diseñador nos situamos en el codigo XAML y colocamos dos controles de tipo imagen, para este ejemplo solo coloque uno grande que abarque toda la ventana de nombre depthImagenpara la camara de profundidad  y uno pequeño en la parte superior derecha que me mostrara el contenido de la camara de video de nombre videoImage tal como se muestra en la figura.
 En la pestaña de Explorador de Soluciones, hacemos clic derecho en la carpeta References y le damos a la opción Add References y agregamos la referencia Microsoft.Research.Kinect tal como se muestra en las imágenes. Esta parte es importante ya que sin las referencias no podemos iniciar los controles para poder trabajar con nuestro dispositivo KINECT.
 
Si estas en el diseñador solo debes de presionar F7 y estarás en el Code Behind del formulario, nos situamos en la parte superior del código ahora bien debemos de hacer la referencia en el código colocando la siguiente línea tal y como se muestra en la imagen.

 
Debemos de crear una variable de tipo Runtime (esta variable es en si el dispositivo como tal para poder manejar sus diferentes streamsy funciones que nos ofrece la SDK de KINECT) tal y como muestra la imagen.
 
Luego de esto debemos de crear dos eventos ruteados, uno de nombre Loaded y otro Unloaded (esto es porque estos métodos deben de asegurarnos tanto el cargar todo en memoria como el otro para cerrar el dispositivo).
 Así como también debemos de crear dos eventos ruteados para crear y abrir las cámaras del dispositivo como se muestra en la imagen.
Bien ahora en el evento Loaded debemos de inicializar el dispositivo y posteriormente se deben de crear dos rutinas para abrir el dispositivo para poder mostrar los streams de profundidad y el otro de RGB, dándole como variables el tipo de stream, la resolución y el tipo de imagen del stream.
En el evento Unloaded con solo colocar la siguiente rutina este se encargara de cerrar el dispositivo una vez terminada la aplicación.

Como último código propuesto vamos a los dos métodos VideoFrameReadyy DepthFrameReady  crearemos una variable de tipo PlanarImage asignándole lo que nos trae el resultado del evento que siempre está en ejecución mostrando la imagen y después una variable de tipo BitmapSource en la que crearemos a partir del stream correspondiente, pasándole como parámetros, el ancho, el alto, los DPIde cada imagen (por defecto son 96), el formato de sus pixeles en lo que la diferencia de que una es RGB o BGR32 para el video y para profundidad daré una paleta de colores gris de 16 bits o Gray16correspondiente en cada método, luego los bits en memoria a partir de la variable image y por ultimo asignamos todo al control de tipo imagen que habíamos preparado y definido en el diseño de la interfaz.  

Bien nuestro código está listo, ahora solo corremos la aplicación F5 y como buena recompensa nuestro Hello World en KINECT.

Es de resaltar que estos códigos prácticamente son preestablecidos y son primordiales para iniciar el dispositivo y trabajar en conjunto con él para cualquier fin, ya vendrá de parte de Microsoft el ofrecer otras alternativas o mediante otras versiones nuevas de esta SDKmuchas más opciones para programar y trabajar con este dispositivo, es de constar también que esta SDK es de solo desarrollo e investigación ya que no está no fue liberada bajo un perfil comercial o para un fin de lucro, ya veremos en las siguientes versiones.

En mi siguiente entrega les explicare mediante una aplicación definiendo a fondo el uso de las funciones Skeletons a través de sus Joints(coyunturas), y el uso de patrones para reconocer gestos, estos son en sí combinados con profundidad para el diseño de aplicaciones bien interesantes para el uso común, diversión, investigación y afines.
Aca les dejo un enlace para descargar el codigo fuente y el proyecto como tal
http://www.megaupload.com/?d=6QX8U3Y8

Enjoy… Salu2… 😀

PHPLinq!!… una mejor forma de utilizar los datos




Language-Integrated Query (LINQ) es un conjunto de características presentado en Visual Studio 2008 y 2010 que agrega capacidades de consulta eficaces a la sintaxis de los lenguajes C# y Visual Basic. LINQ incluye patrones estándar y de fácil aprendizaje para consultar y actualizar datos, y su tecnología se puede extender para utilizar potencialmente cualquier tipo de almacén de datos.

Tradicionalmente, las consultas con datos se expresan como cadenas sencillas, sin comprobación de tipos en tiempo de compilación ni compatibilidad con IntelliSense. Además, es necesario aprender un lenguaje de consultas diferente para cada tipo de origen de datos: bases de datos SQL, documentos XML, servicios Web diversos, etc. LINQ convierte una consulta en una construcción de lenguaje de primera clase en C# y Visual Basic. Las consultas se escriben para colecciones de objetos fuertemente tipadas, utilizando palabras clave del lenguaje y operadores con los que se está familiarizado. La ilustración siguiente muestra una consulta LINQ parcialmente completada en una base de datos SQL Server en C#, con comprobación de tipos completa y compatibilidad con IntelliSense.

Ahora bien PHPLinq nos ofrece la oportunidad de ahorrar código PHP para nuestros ciclos o bucles de lenguaje como un while o un foreach. Es difícil contarlo con palabras, voy a comentarlo mejor con un ejemplo.

Ejemplo:

Digamos que tenemos una matriz de cadenas y deseamos seleccionar sólo las cadenas cuya longitud es < 5. Con PHPLinq la manera de lograr esto sería el siguiente:

$nombres = array(“John”, “Peter”, “Joe”, “Patrick”, “Donald”, “Eric”);

$resultado = from($nombre‘)->in($nombres)

->where($nombre => strlen($nombre) < 5)

->select($nombre);

Lo ves familiar a SQL verdad? No escribirá un bucle más de esta serie, el control de la cadena de longitud, y añadiendo una variable temporal todo solucionado. Se entiende fácilmente con el ejemplo.

De todos modos acá les muestro como es la arquitectura de capas de esta librería de datos muy potente para mostrar los forma mas sencilla y dinámica.

Kinect SDK Beta 1 Disponible desde ya!…


El interés en el Kinect para Windows Software Development Kit (SDK) beta, lanzado el 16 de junio de 2011, ha sido fuerte, y estamos encantados de ver que tantos desarrolladores e innovadores que están experimentando con la interfaz de usuario natural (NUI) las aplicaciones tienen aprovechado el SDK para explorar el potencial del sensor Kinect.

En apoyo de nuestro compromiso de alentar a los investigadores y entusiastas en su exploración de las interesantes posibilidades de que el sensor Kinect, hemos lanzado una versión actualizada del SDK. La comunidad nos ha dado una respuesta muy buena, y esta versión soluciona algunos de los temas principales que nos han dicho sobre.

Antes de resumir los cambios, vamos a recapitular rápidamente las principales características de la Kinect para Windows SDK beta. Esta beta no comercial SDK permite el seguimiento de movimiento humano, reconocimiento de voz, y la detección de profundidad en los ordenadores, permitiendo a los desarrolladores a crear aplicaciones innovadoras naturales interfaz de usuario. El SDK incluye controladores y API rica para flujos de sensor de primas y las interfaces naturales de usuario, así como documentos de instalación y los materiales de recursos.

Por lo tanto, lo que está en la actualización?

Mejoras en los controladores: fija la estabilidad para evitar accidentes, incluyendo aquellas que aparecen cuando un equipo entra en modo de suspensión

Mejoras de tiempo de ejecución: el perfeccionamiento de una serie de APIs, las mejoras en sellado de tiempo, y la eliminación de las no funcionales API para aliviar la confusión (que serán reinsertados, siempre y cuando la función esté disponible en futuras versiones)

La actualización también incluye muchas mejoras en la documentación, incluidas las aclaraciones y la supresión de la información relativa a los componentes no funcionales. Además, los ejemplos de SDK se han mejorado.

Si usted es un investigador académico o un entusiasta que quiere aprovechar los últimos avances en la experimentación natural de la interfaz de usuario, le invitamos a conocer más y descargar el SDK para Windows Kinect beta de refresco. Tenemos la intención de liberar la siguiente actualización de la Kinect para Windows SDK beta a finales de este año (aún con una licencia no comercial).

Háganos saber lo que piensa, como demuestra esta actualización, nos hemos comprometido a utilizar su información para que el SDK mejor posible!

-Tony Hey, vicepresidente corporativo de Microsoft Conexiones de Investigación

Aca les dejo un video cortesia del canal 9 de Microsoft en una entrevista a Rob Relyea por Dan Fernandez:




Web Camps de Microsoft para este año…





Los Web Camps de Microsoft de 1 solo dia son una versión más pequeña de los eventos más grandes que son normalmente de 2 días.



Estos Web Camps te permiten
aprender y construir sitios web con ASP.NET, MVC, WebMatrix, OData y mucho más. Estos eventos cubrirá 1 de los 3 temas e incluirá presentaciones y el manejo del desarrollo de estas tecnologias. Más eventos vienen y se añadirá a la lista de abajo tan pronto como las fechas se confirman.

Esta es la lista de los países adicional que será el anfitrión de los campos de Web de este año: Argentina, Bélgica, Brasil, Canadá, Chile, Finlandia, Indonesia, Israel, Países Bajos, Nueva Zelanda, Noruega, Portugal, España, Tailandia, Turquía, Emiratos Árabes Unidos, el Reino Unido y los EE.UU. Este y Central.

para mas informacion siguelos en Twitter @Webcamps

Ciudad Pais
Fecha Tecnologia Link Registro

Caracas Venezuela 25-Jan-11 ASP.Net MVC Register Here
Maracaibo Venezuela 26-Jan-11 ASP.Net MVC Register Here
Porlamar Venezuela 28-Jan-11 ASP.Net MVC Register Here
Tunis Tunisia 1-Feb-11 ASP.Net MVC Register Here
Istanbul Turkey 1-Feb-11 WebMatrix Register Here
Montreal Canada 5-Feb-11 ASP.Net MVC Register Here
Calgary Canada 5-Feb-11 ASP.Net MVC Register Here
Jeddah Saudi Arabia 15-Feb-11 WebMatrix Register Here
Jeddah Saudi Arabia 16-Feb-11 WebMatrix Register Here
Toronto Canada 19-Feb-11 ASP.Net MVC Register Here
Riyadh Saudi Arabia 22-Feb-11 WebMatrix Register Here
Riyadh Saudi Arabia 23-Feb-11 WebMatrix Register Here
Mountain View, CA USA 26-Feb-11 ASP.Net MVC Register Here
Des Moines, IA USA 17-Mar-11 WebMatrix Register Here
Bad Homburg Germany 23-Mar-11 WebMatrix Register Here
Redmond USA 25-Mar-11 ASP.Net MVC Register Here
Ottawa Canada 26-Mar-11 ASP.Net MVC Register Here
Munich Germany 31-Mar-11 WebMatrix Register Here
Moulineaux France 5-Apr-11 TBA Register Here
Nashville, TN USA 27-Apr-11 WebMatrix Register Here
Columbus, OH USA 29-Apr-11 WebMatrix Register Here
Dallas, TX USA 16-May-11 WebMatrix Register Here
Moulineaux France 17-May-11 TBA Register Here
Little Rock, AR USA 18-May-11 WebMatrix Register Here
St. Louis, MO USA 20-May-11 WebMatrix Register Here
Minneapolis, MN USA 24-May-11 WebMatrix Register Here
Milwaukee, WI USA 25-May-11 WebMatrix Register Here
Southfield, MI USA 2-Jun-11 WebMatrix Register Here
Tulsa, OK USA 2-Jun-11 WebMatrix Register Here
Irvine, CA USA 10-Jun-11 ASP.NET MVC Muy Pronto
Moulineaux France 14-Jun-11 TBA Register Here

Por otro lado Proximamente se celebrara en un WebCamps en Porlamar donde estare presente y mi compañero de trabajo @ernesth tendra una gran y exelente ponencia sobre Jquery donde veremos el poder de esta tecnologia en la web….vamos ernesto esperamos una gran charla y buena vibra con este gran tema…

Nos vemos en el WebCamps el 28 de enero muchachos… 😀