k4aはKinect for Azureの略で，Azure Kinectを制御したり，Azure Kinectで撮影したデータを読み書きしたりするためのパッケージで， https://github.com/etiennedub/pyk4a で公開されています．
デフォルトでは，ただそれだけしかできないのですが，githubのfeature/body-trackingブランチには，姿勢推定ができる拡張が実装されています．
まずはpyk4aのインストールから．
pipでもオプションをつければインストールができるようなのですが，うまく行かなかったのでpipを使わないインストールをします．
まず，githubからpyk4aをcloneして，feature/body-trackingブランチに切り替えます．
git clone https://github.com/etiennedub/pyk4a
git checkout feature/body-tracking
そして，下記コマンドでビルドしてインストールします．
python setup.py build build_ext install
これで，姿勢推定が有効化されたpyk4aが使えるようになりました．
予め
k4arecorder sample.mkv
でデータを保存してあるとして，骨格データへのアクセスは，以下のコードで実行できます．（ほぼpyk4aのサンプルです．）
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from argparse import ArgumentParser
import cv2
from pyk4a import PyK4APlayback
kinect2coco = [27, 3, 12, 13, 14, 5, 6, 7, 22, 23, 24, 18, 19, 20, 30, 28, 31, 29]
def play(playback: PyK4APlayback):
while True:
# 1フレームのデータを取得
capture = playback.get_next_capture()
# 骨格の取得
pose = capture.body_skeleton
# カラー画像，デプス画像の撮影タイムスタンプ（マイクロ秒）
ctime = capture.color_timestamp_usec
dtime = capture.depth_timestamp_usec
print(ctime, dtime)
# 骨格が検出されたら表示
if pose is not None:
for i in range(pose.shape[0]):
pts = pose[i, :, :3].reshape(-1, 3)
# Kinectの形式
print("Kinect Format:", pts)
# MSCOCOの形式
print("COCO Format:", pts[kinect2coco])
def main() -> None:
# データはマトリョーシカ形式(.mkv)で保存してあるものとする．
# k4arecorder sample.mkv で保存できる．
parser = ArgumentParser(description="pyk4a player")
parser.add_argument("--seek", type=float, help="Seek file to specified offset in seconds", default=0.0)
parser.add_argument("FILE", type=str, help="Path to MKV file written by k4arecorder")
args = parser.parse_args()
filename: str = args.FILE
offset: float = args.seek
# ファイルのオープン
playback = PyK4APlayback(filename)
playback.open()
# 何秒目から始めるか（マイクロ秒）
if offset != 0.0:
playback.seek(int(offset * 1000 * 1000))
play(playback)
playback.close()
if __name__ == "__main__":
main()