[發明專利]一種鼠標控制方法、裝置及終端無效
| 申請號: | 201010600350.3 | 申請日: | 2010-12-22 |
| 公開(公告)號: | CN102566744A | 公開(公告)日: | 2012-07-11 |
| 發明(設計)人: | 陳大煒 | 申請(專利權)人: | 康佳集團股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F3/01 | 分類號: | G06F3/01;G06F3/033 |
| 代理公司: | 深圳中一專利商標事務所 44237 | 代理人: | 張全文 |
| 地址: | 518053*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 鼠標 控制 方法 裝置 終端 | ||
技術領域
本發明屬于計算機領域,尤其涉及一種鼠標控制方法、裝置及終端。
背景技術
無線鼠標方案和空中鼠標方案的出現在一定程度上解決了傳統鼠標控制自由度受限的問題,使得用戶在對鼠標進行控制時不再局限于有線方式。然而,上述兩個方案都需要手持特定的交互設備,制造成本高,耗電量大,且手持設備容易損壞。同時,目前的空中鼠標方案大多基于紅外圖像處理,需要解決環境干擾和手持設備抖動等問題,高性能與成本控制無法平衡。最根本地,由于始終需要借助手持設備進行鼠標控制,用戶需要在每次控制前先找到手持設備,操作便捷性降低。
發明內容
本發明實施例的目的在于提供一種鼠標控制方法,旨在解決現有技術中必須使用手持設備才能進行鼠標控制的問題。
本發明實施例是這樣實現的,一種鼠標控制方法,所述方法包括下述步驟:
感應用戶肢體運動的深度圖像,獲取圖像深度數據;
根據所述圖像深度數據檢測用戶的鼠標控制指令;
根據識別出的所述鼠標控制指令,進行相應的鼠標控制。
本發明實施例的另一目的在于提供一種鼠標控制裝置,所述裝置包括:
深度圖像感應單元,用于感應用戶肢體運動的深度圖像,獲取圖像深度數據;
控制指令檢測單元,用于根據所述圖像深度數據檢測用戶的鼠標控制指令;
鼠標控制單元,用于根據所述鼠標控制指令,進行相應的鼠標控制。
本發明實施例的另一目的在于提供一種包括上述鼠標控制裝置的終端。
在本發明實施例中,通過對用戶肢體的深度圖像進行感應,識別出用戶根據肢體動作所傳達的鼠標控制指令,由此對鼠標進行相應的控制,不需要使用任何外部設備,提升了用戶的人機交互體驗。
附圖說明
圖1是本發明實施例提供的鼠標控制方法的實現流程圖;
圖2是本發明實施例提供的鼠標控制指令識別的具體流程圖;
圖3是本發明實施例提供的鼠標控制裝置的結構圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白,以下結合附圖及實施例,對本發明進行進一步詳細說明。應當理解,此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明,并不用于限定本發明。
在本發明實施例中,通過對用戶肢體的深度圖像進行感應,識別出用戶根據肢體動作所傳達的鼠標控制指令,由此對鼠標進行相應的控制,不需要使用任何外部設備,提升了用戶的人機交互體驗。
圖1示出了本發明實施例提供的鼠標控制方法的實現流程,詳述如下:
在步驟S101中,感應用戶肢體運動的深度圖像,獲取圖像深度數據。
在本發明實施例中,被感應的用戶肢體運動的深度圖像位于感應設備的可感應范圍內,通過深度圖像感應,能夠獲取感應圖像每個像素的深度數據,包括每個像素相對于感應器的距離及其距離變化。例如,當用戶的手部向身體正前方推送時,能夠通過感應器感應出該用戶手部圖像的像素相對于感應器的距離變化。
在步驟S102中,根據所述圖像深度數據檢測用戶的鼠標控制指令。
在本發明實施例中,對獲取到的圖像深度數據進行處理,通過分析圖像深度數據中所記錄的每個像素相對于感應器的距離及其距離變化,得到用戶的肢體運動數據,并通過判斷用戶肢體運動的類型,識別出該類型所代表的鼠標控制指令,其具體步驟如圖2所示,在此不再贅述。
在步驟S103中,根據識別出的鼠標控制指令,進行相應的鼠標控制。
在本發明實施例中,根據識別出的鼠標控制指令,觸發相應的操作系統動作,從而實現對鼠標位置和狀態的更新。
例如,通過用戶單手移動動作識別出用戶當前的鼠標控制指令為鼠標移動,即觸發操作系統的鼠標移動動作,鼠標移動的坐標數據則通過肢體運動數據計算出的手部相對位移決定。
在本發明實施例中,用戶采用肢體動作對鼠標進行控制,通過上述步驟對用戶的肢體動作進行感應和分析,判斷出當前的肢體動作所代表的鼠標控制指令,對鼠標進行相應控制,省去了利用手持設備進行鼠標控制的不便。
圖2示出了本發明實施例提供的鼠標控制指令識別的具體流程,詳述如下:
在步驟S201中,根據圖像深度數據檢測用戶進行鼠標控制的肢體部位。
在本發明實施例中,用戶可以通過手、軀干、頭等具體的肢體部位對鼠標進行控制,通過分析圖像深度數據中變化的像素,識別出用戶進行鼠標控制的肢體部位。
在步驟S202中,通過檢測所述肢體部分的圖像深度數據,判斷用戶的肢體動作類型。
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