一种基于掌心测距的指尖检测方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于掌心测距的指尖检测方法和装置，所述方法通过标记经聚类后初步筛选出来的指尖点，对手势连通区域进行腐蚀，提取腐蚀后的手掌区域的质心，并对腐蚀后的手掌区域做外接圆，得到外接圆的半径；计算每一初步筛选出来的指尖点到质心的距离与外接圆半径的第一比值，并将所述第一比值与预定的第一阈值进行比较，当第一比值小于第一阈值时，则判定对应的初步筛选出来的指尖点为误判点并滤除；当第一比值大于或等于第一阈值时，则判定对应初步筛选出来的指尖点为检测出来的指尖点；并输出检测结果，从而提高了实时指尖检测的检测精度，降低了指尖误检率。
【专利说明】一种基于掌心测距的指尖检测方法和装置【技术领域】
[0001]本发明涉及机器视觉识别领域，尤其涉及的是一种基于掌心测距的指尖检测方法和装置。
【背景技术】
[0002]在现有的指尖检测方面，一般通过一定的跟踪算法跟踪到手势之后，再通过图像开闭运算、二值化处理及连通域判断后保留手部连通域之后，开始寻找指尖点。再通过曲率法对边缘点进行曲率计算，将较大曲率点标记出来，将其定为可能的指尖点位置，再通过各种方法譬如聚类等筛选出指尖点。但在实际机器视觉识别手势时，由于人手的活动自由度大，形状变化大，常常有握拳因手指紧握度不够，造成一些小凸点被误判为指尖的情况，也有当有手指伸出时，半弯手指的误检测问题，这些问题大大降低了指尖检测的精确度，难以满足许多实时人机交互应用的需求。
[0003]因此，现有技术还有待于改进和发展。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于掌心测距的指尖检测方法和装置，旨在解决现有的指尖检测的检测精度不高的问题。
[0005]本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:
一种基于掌心测距的指尖检测方法，其中，包括以下步骤: A、对采集的包含手势的原始图像进行降噪处理，并将经过降噪处理的图像通过漫水填充法判断连通域，找出手势连通区域；
B、遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列，计算边缘点序列中每一点的曲率值，并将每一点的曲率值与预设的曲率阈值进行比较，找出曲率值大于曲率阈值的边缘点，再去除曲率值大于曲率阈值的边缘点中为手指凹槽的点，将剩余的曲率值大于曲率阈值的边缘点标记为可能的指尖点；
C、将每个可能的指尖点处的凸点序列独立分割成新的点集，分别对新的点集进行聚类，从所述点集中找出指尖点，并标记为初步筛选出来的指尖点；
D、对手势连通区域进行腐蚀，提取腐蚀后的手掌区域的质心，并对腐蚀后的手掌区域做外接圆，得到外接圆的半径；
E、计算每一初步筛选出来的指尖点到质心的距离与外接圆半径的第一比值，并将所述第一比值与预定的第一阈值进行比较，当第一比值小于第一阈值时，则判定对应的初步筛选出来的指尖点为误判点并滤除；当第一比值大于或等于第一阈值时，则判定对应初步筛选出来的指尖点为检测出来的指尖点；并输出检测结果。
[0006]所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其中，在所述步骤E之后还包括:
F、计算每一个初步筛选出来的指尖点到质心的距离，找出距离最大的指尖点，计算除最大距离的指尖点外的其它指尖点到质心的距离与最大距离的第二比值，将所述第二比值与预定的第二阈值进行比较，当第二比值小于第二阈值时，则判定对应的初步筛选出来的指尖点为误判点并滤除；当第二比值大于或等于第二阈值时，则判定对应初步筛选出来的指尖点为检测出来的指尖点；并输出检测结果。
[0007]所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其中，所述步骤A具体包括：
Al、通过摄像头采集包含手势的原始图像，对所述原始图像进行平滑处理，以去除多余的噪声；再进行二值化处理和图像开闭运算，以消除空洞和进一步消除噪声；
A2、通过漫水填充法对经过降噪处理的图像进行连通域判断，计算各个连通区域的面
积；
A3、找出面积最大的连通区域并保留为手势连通区域，去除小面积连通域。
[0008]所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其中，所述步骤B具体包括：
BI、通过边缘检测法检测出手势连通区域的边缘点，遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列M ；
B2、通过手势连通区域的面积大小来判断人手与摄像头之间的距离，根据人手与摄像头之间的距离设置一个整形数k，其中，k为正整数，再计算手势边缘点序列M中的任意一点的曲率值：取手势边缘点序列中与等距的两点B'-*和+ * ,计算向量Λ-s； ft与向量
夹角的余弦值为点的近似曲率值，曲率值公式为
【权利要求】
1.一种基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，包括以下步骤: A、对采集的包含手势的原始图像进行降噪处理，并将经过降噪处理的图像通过漫水填充法判断连通域，找出手势连通区域； B、遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列，计算边缘点序列中每一点的曲率值，并将每一点的曲率值与预设的曲率阈值进行比较，找出曲率值大于曲率阈值的边缘点，再去除曲率值大于曲率阈值的边缘点中为手指凹槽的点，将剩余的曲率值大于曲率阈值的边缘点标记为可能的指尖点； C、将每个可能的指尖点处的凸点序列独立分割成新的点集，分别对新的点集进行聚类，从所述点集中找出指尖点，并标记为初步筛选出来的指尖点； D、对手势连通区域进行腐蚀，提取腐蚀后的手掌区域的质心，并对腐蚀后的手掌区域做外接圆，得到外接圆的半径； E、计算每一初步筛选出来的指尖点到质心的距离与外接圆半径的第一比值，并将所述第一比值与预定的第一阈值进行比较，当第一比值小于第一阈值时，则判定对应的初步筛选出来的指尖点为误判点并滤除；当第一比值大于或等于第一阈值时，则判定对应初步筛选出来的指尖点为检测出来的指尖点；并输出检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，在所述步骤E之后还包括: F、计算每一个初步筛选出来的指尖点到质心的距离，找出距离最大的指尖点，计算除最大距离的指尖点外的其它指尖点到质心的距离与最大距离的第二比值，将所述第二比值与预定的第二阈值进行比较，当第二比值小于第二阈值时，则判定对应的初步筛选出来的指尖点为误判点并滤除；当第二比值大于或等于第二阈值时，则判定对应初步筛选出来的指尖点为检测 出来的指尖点；并输出检测结果。
3.根据权利要求1所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，所述步骤A具体包括: Al、通过摄像头采集包含手势的原始图像，对所述原始图像进行平滑处理，以去除多余的噪声；再进行二值化处理和图像开闭运算，以消除空洞和进一步消除噪声； A2、通过漫水填充法对经过降噪处理的图像进行连通域判断，计算各个连通区域的面积； A3、找出面积最大的连通区域并保留为手势连通区域，去除小面积连通域。
4.根据权利要求1所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括: B1、通过边缘检测法检测出手势连通区域的边缘点，遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列M ； B2、通过手势连通区域的面积大小来判断人手与摄像头之间的距离，根据人手与摄像头之间的距离设置一个整形数k，其中，k为正整数，再计算手势边缘点序列M中的任意一点Pi的曲率值:取手势边缘点序列中与”等距的两点Λ.-*和Λ + * ,计算向量/?'-? Λ.与向量
? Ρ?---Ρ?.PiPi + kPi只.^夹角的余弦值为点的近似曲率值，曲率值公式为ces 0 Ξ;B3、将边缘点序列中每一点的曲率值与预设的曲率阈值进行比较，找出曲率值大于曲率阈值的边缘点； B4、判断Λ.-* 线段中点的像素值是否为O ;若该点像素值为O，则判断为手指凹槽并滤除；将剩余的曲率值大于曲率阈值的边缘点标记为可能的指尖点。
5.根据权利要求1所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，所述步骤C具体包括: Cl、将每个可能的指尖点处的凸点序列独立分割成新的点集，分别对新的点集进行聚类； C2、取每个点集合中曲率值最大的点Pmax，采用椭圆拟合的方法，计算拟合后的椭圆外接矩阵四边中点离Pmax最近的点，将该点标记为初步筛选出来的指尖点。
6.根据权利要求1所述的基于掌心测距的指尖检测方法，其特征在于，所述步骤D具体包括: D1、对手势连通区域进行多次腐蚀，得到一为手掌区域的图像，对腐蚀过后的手掌区域提取质心O，该质心ο点即为手掌区域的掌心，质心ο的公式为
7.一种基于掌心测距的指尖检测装置，其特征在于，包括: 手势连通区域生成模块，用于对采集的包含手势的原始图像进行降噪处理，并将经过降噪处理的图像通过漫水填充法判断连通域，找出手势连通区域； 曲率值计算模块，用于遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列，计算边缘点序列中每一点的曲率值； 曲率值对比模块，用于将边缘点序列中每一点的曲率值与预设的曲率阈值进行比较； 凹槽去除模块，用于去除曲率值大于曲率阈值的边缘点中为手指凹槽的点； 聚类筛选模块，用于将每个可能的指尖点处的凸点序列独立分割成新的点集，分别对新的点集进行聚类，从所述点集中找出指尖点，并标记为初步筛选出来的指尖点； 质心及外接圆半径获取模块，用于对手势连通区域进行腐蚀，提取腐蚀后的手掌区域的质心，并对腐蚀后的手掌区域做外接圆，得到外接圆的半径； 第一比值计算模块，用于计算每一初步筛选出来的指尖点到质心的距离与外接圆半径的第一比值； 第一比值对比模块，用于将所述第一比值与预定的第一阈值进行比较。
8.根据权利要求7所述的基于掌心测距的指尖检测装置，其特征在于，还包括: 第二比值计算模块，用于计算每一个初步筛选出来的指尖点到质心的距离，找出距离最大的指尖点，计算除最大距离的指尖点外的其它指尖点到质心的距离与最大距离的第二比值； 第二比值对比模块，用于将所述第二比值与预定的第二阈值进行比较。
9.根据权利要求7所述的基于掌心测距的指尖检测装置，其特征在于，所述曲率值计算模块包括: 边缘点序列生成单元，用于通过边缘检测法检测出手势连通区域的边缘点，遍历手势连通区域的边缘点得到边缘点序列M ； 曲率值计算单元，用于通过手势连通区域的面积大小来判断人手与摄像头之间的距离，根据人手与摄像头之间的距离设置一个整形数k，其中，k为正整数，再计算手势边缘点序列M中的任意一点Pi的曲率值:取手势边缘点序列中与卜等距的两点PiJ和Pi“.，计算向量A-* Pi与向量Pi+ k夹角的余弦值为B点的近似曲率值，曲率值公式为
10.根据权利要求7所述的基于掌心测距的指尖检测装置，其特征在于，所述质心及外接圆半径获取模块包括: 腐蚀单元，用于对手势连通区域进行多次腐蚀，得到一为手掌区域的图像； 质心计算单元，用于对腐蚀过后的手掌区域提取质心O，该质心O点即为手掌区域的掌 心，质心ο的公式为
【文档编号】G06K9/40GK103544469SQ201310312446
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年7月24日 优先权日:2013年7月24日
【发明者】黄阿云, 邵诗强 申请人:Tcl集团股份有限公司