柔韧性测试的光学标定及测量方法与流程

本发明涉及一种体质测试的标定及测量方法，尤其涉及一种柔韧性测试的标定及测量方法。

背景技术：

目前，随着社会经济发展、人民对健康认识的提高、以及国际形势的变化，国家对整体国民体质的增强已经提升到战略性的高度。在这个大背景下，迫切需要对全民体质进行更高效、准确的监测。

在国家体育总局发布的《国民体质测定标准手册及标准（成年人部分）》中，俯卧撑被列入国民体质的测试项目之一。

但是，目前的柔韧性测试，通常采用的是手指推动测量杆的方式，对机械部件的依赖较大，在无人值守自主进行测试情况下测试体验较差且机械部件较容易出现损坏，维护成本较高。

因此，面对当代人们生活质量的提高，对体质检测的越发关注，上述提及的现有柔韧性测试方法不具备良好的测试体验，进行测试的维护成本仍有待降低。

技术实现要素：

本发明的主要目的是为了解决现有技术的柔韧性测试所存在的测试体验较差且维护成本高的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种柔韧性测试的光学标定及测量方法，包括步骤：步骤s1，在测试区域划出腿部测量区域，在所述腿部测量区域一端的上方设置对应于手部伸展测试的测试台，根据下方腿部测量区域的位置在所述测试台上设置零位线，测试台上还设置有至少两个标记点，所述零位线以及标记点的反光率异于背景区域；步骤s2，在测试前无人时，通过位于测试区域一侧的摄像机对所述测试台进行拍摄，得到测试台标准原始图像，对所述测试台标准原始图像进行畸变矫正后得到测试台标准图像，对所述测试台标准图像进行算法处理，得到测试台标准算法图形，根据测试台标准算法图形中的两个标记点之间的像素距离与实际距离之间的比值得到每个像素点所对应的实际长度；步骤s3，测试开始后，通过位于测试区域一侧的摄像机对有测试者手掌的测试台进行拍摄，得到测试台实时原始图像，对所述测试台实时原始图像进行畸变矫正后得到测试台实时图像；步骤s4，在所述测试台实时图像中寻找所有手部轮廓并划出一个刚好能够包围住所有手部轮廓的矩形，同时在所述测试台实时图像中找出所述零位线，算出所述矩形位于手部轮廓指尖的边沿与所述零位线的像素距离，根据步骤s2中得到的每个像素点所对应的实际长度，得到柔韧性测试的结果数据。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，在所述腿部测量区域设置有至少一条标记线条，所述标记线条的反光率异于背景区域，步骤s2之后通过摄像机对所述腿部测量区域进行拍摄，当发现所述标记线条有被遮挡时，则判定测试开始，向后执行步骤s3。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，在步骤s3中以及步骤s4中，摄像机以一定的帧率对测试区域进行连续拍摄，进而得到多个具有变化的矩形边沿与零位线的像素距离，取像素距离中的最大值所对应的实际长度，作为柔韧性测试的最终数值。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，测试台上设置有三个以上的标记点，步骤s2以及s3中根据各标记点在原始图像中的位置对原始图像进行畸变矫正。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，测试台的近四角位置分别设置有一标记点，步骤s2中根据四个标记点的位置在测试台标准图像中划出手部标准图像区域，步骤s4中先在所述测试台实时图像中相应于测试台标准图像的位置找出手部实时图像区域，然后在所述手部实时图像区域中寻找所有手部轮廓。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，步骤s1中还在测试台上设置与测试时手掌延伸方向相垂直的刻度线以方便测试者直接读出测试值。

所述的柔韧性测试的光学标定及测量方法，其中，在步骤s2中所进行的算法处理包括灰度、模糊以及二值化。

本发明具有以下有益效果，本发明的柔韧性测试的光学标定及测量方法通过分析所拍摄图像中测试者手掌的位置以及图像中的像素距离与实际长度的关系，自动算出柔韧性测试所需数值，测试时无需加设额外的机械部件也无需工作人员从旁辅助测试，降低了维护成本且具有良好的测试体验。

附图说明

图1是本发明在测试区域无人时进行拍摄的示意图；

图2是本发明中拍摄得到的腿部测量区域以及测试台标准原始图像；

图3是图2进行畸变矫正后得到的腿部测量区域以及测试台标准图像；

图4是本发明的实施例所划出的手部标准图像区域的示意图；

图5是本发明在测试区域有人测试时进行拍摄的示意图；

图6是本发明所划出的能够包围住所有手部轮廓的矩形的示意图。

具体实施方式

本发明的柔韧性测试的光学标定及测量方法是应用在采用光学方式对人体柔韧性进行测试。为了进一步说明本发明的原理和结构，现结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明。

本发明的柔韧性测试的光学标定及测量方法包括如下的步骤：

步骤s1：在测试区域划出腿部测量区域，在所述腿部测量区域一端的上方设置对应于手部伸展测试的测试台，根据下方腿部测量区域的位置在所述测试台上设置零位线，测试台上还设置有至少两个标记点，所述零位线以及标记点的反光率异于背景区域。

请参阅图1至图3所示，在一本发明的具体实施例中，测试区域为一测量垫1。在测量垫1上划出腿部测量区域11，腿部测量区域11可设置有至少一条标记线条111。测试台12设置在腿部测量区域11右端的上方，测试台12的下端通过一支撑柱13支撑连接在腿部测量区域11的右端边沿，测试台12上设置的零位线121在竖直方向上与腿部测量区域11的右边沿相对齐，测试台12上至少需设置两个标记点。标记点以及标记线条111的反光率均异于背景区域。为了方便测试者直接读出测试值，还可在测试台12上设置与测试时手掌延伸方向相垂直的刻度线127。

步骤s2：在测试前无人时，通过位于测试区域一侧的摄像机对所述测试台进行拍摄，得到测试台标准原始图像，对所述测试台标准原始图像进行畸变矫正后得到测试台标准图像，对所述测试台标准图像进行算法处理，得到测试台标准算法图形，根据测试台标准算法图形中的两个标记点之间的像素距离与实际距离之间的比值得到每个像素点所对应的实际长度。

请继续参阅图1至图3所示，摄像机2设置在测量垫1的一侧上方，图1中的摄像机2拍摄所得到的腿部测量区域以及测试台标准原始图像如图2中所示。因摄像机2设置位置的限制，拍摄得到的测试台标准原始图像不可能为上表面的正视图，故而需要进行畸变矫正，以得到如图3所示的腿部测量区域以及测试台标准图像。进行畸变矫正时可利用各标记点在测试台标准原始图像中的位置，但需要在测试台12设置三个以上的标记点，具体在本实施中，在测试台12的近四角位置分别设置有一标记点，分别为标记点122、标记点123、标记点124以及标记点125。例如在对测试台标准图像进行算法处理后得到测试台标准算法图形中，标记点122与标记点123之间的像素距离为w，而标记点122与标记点123之间的实际距离为l，则每个像素点所对应的实际长度pl=l/w。当然，此处也可选择四个标记点中的其它任意两个进行该运算以得到每个像素点所对应的实际长度pl。

进一步地，在步骤s2中还可根据四个标记点122的位置在测试台标准图像中划出手部标准图像区域，对手部标准图像区域进行算法处理后得到的图形如图4中所示。

在步骤s2中所进行的算法处理可包括灰度、模糊以及二值化。

在步骤s2之后，还可继续通过摄像机2对腿部测量区域11进行拍摄，当发现标记线条111有被遮挡时判定测试开始，可向后执行后续的步骤s3。

步骤s3：测试开始后，通过位于测试区域一侧的摄像机对有测试者手掌的测试台进行拍摄，得到测试台实时原始图像，对所述测试台实时原始图像进行畸变矫正后得到测试台实时图像；

步骤s4：在所述测试台实时图像中寻找所有手部轮廓并划出一个刚好能够包围住所有手部轮廓的矩形，同时在所述测试台实时图像中找出所述零位线，算出所述矩形位于手部轮廓指尖的边沿与所述零位线的像素距离，根据步骤s2中得到的每个像素点所对应的实际长度，得到柔韧性测试的结果数据。

由于柔韧性测试时手掌伸展至最远位置需要一定的过程，为了使得摄像机能够及时捕捉到手掌伸展至最远位置那一瞬间的图像，在步骤s3中，最好让摄像机2以一定的帧率对测试区域进行连续拍摄，在步骤s3中以及步骤s4中，摄像机2以一定的帧率对测试区域进行连续拍摄，进而得到多个具有变化的矩形边沿与零位线的像素距离。

请参阅图5所示，此时测试者3已经在测量垫1上进行俯卧撑测试，测试者3坐在腿部测量区域11且脚底抵顶在支撑柱13上，测试者3的手掌贴在测试台2的上表面上且沿着上表面向前伸展。在某一瞬间，通过摄像机2进行拍摄，此时可得到测试台实时原始图像。

再结合参阅图6所示，同样利用各标记点在测试台标准原始图像中的位置对所述测试台实时原始图像进行畸变矫正后得到测试台实时图像，然后在所述测试台实时图像中相应于测试台标准图像的位置找出手部实时图像区域，接着在所述手部实时图像区域中寻找所有手部轮廓，所划出的刚好能够包围住所有手部轮廓的矩形为图6中的白色虚线框126。假如白色虚线框126位于手部轮廓指尖的边沿1261与所述零位线121的像素距离为s，则当前测试者手掌伸展的实际长度d=pl*s。当此时的像素距离s为各像素距离中的最大值时，此时所对应的实际长度d就是本次柔韧性测试的最终数值。

本发明的柔韧性测试的光学标定及测量方法通过分析所拍摄图像中测试者手掌的位置以及图像中的像素距离与实际长度的关系，自动算出柔韧性测试的结果数值，测试时无需加设额外的机械部件也无需工作人员从旁辅助测试，降低了维护成本且具有良好的测试体验。

然而，以上所述仅为本发明的较佳可行实施例，并非限制本发明的保护范围，故凡运用本发明说明书及附图内容所作出的等效结构变化，均包含在本发明的保护范围内。