[發(fā)明專利]手勢識別方法及裝置、終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811215144.3
• 申請日: 2018-10-18
• 公開（公告）號: CN109299743B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發(fā)明（設計）人: 楊全;宋振坤
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 楊廣宇

1.一種手勢識別方法，其特征在于，應用于手勢識別裝置，所述手勢識別裝置為集成電路，所述方法包括：

獲取攝像設備采集的手部初始圖像；

對所述手部初始圖像進行圖像預處理，得到所述手部初始圖像對應的二值化圖像；

獲取所述二值化圖像中的手部輪廓數據，基于所述手部輪廓數據重構出所述手部初始圖像中的手勢，將所述手勢與數據庫中的手勢數據進行比對，以確定所述手部輪廓數據所表征的手勢含義，所述數據庫中包含至少一組手勢數據與手勢含義的對應關系，所述對應關系中的手勢數據包括靜態(tài)手勢對應的數據和動態(tài)手勢對應的數據，當所述手勢識別裝置用于識別靜態(tài)手勢時，將重構出的手勢與所述數據庫中的靜態(tài)手勢數據進行比對，以確定手勢含義，當所述手勢識別裝置用于識別動態(tài)手勢時，獲取多張連續(xù)手部圖像對應的多個手部輪廓數據，對所述多個手部輪廓數據進行數據整合，得到多個連續(xù)手勢，將所述多個連續(xù)手勢與所述數據庫中的動態(tài)手勢數據進行對比，以確定手勢含義，其中，所述靜態(tài)手勢數據包括手勢的拓撲結構，所述動態(tài)手勢數據包括多個手勢的拓撲結構；

其中，所述獲取所述二值化圖像中的手部輪廓數據，包括：獲取所述二值化圖像中的至少一個目標連通區(qū)域，基于所述至少一個目標連通區(qū)域，獲取所述手部輪廓數據；

所述獲取所述二值化圖像中的至少一個目標連通區(qū)域，包括：獲取所述二值化圖像中每行像素點的行連通區(qū)域；基于鄰域搜索算法，對所述行連通區(qū)域進行區(qū)域合并；

所述基于鄰域搜索算法，對所述行連通區(qū)域進行區(qū)域合并，包括：

在所述集成電路的線緩沖區(qū)存儲第i行像素點的灰度值，i≥1；

執(zhí)行行連通區(qū)域合并流程，所述行連通區(qū)域合并流程包括：在獲取第i+1行像素點的灰度值后，基于所述第i行像素點的灰度值以及所述第i+1行像素點的灰度值，采用8鄰域搜索算法，對所述第i行像素點的行連通區(qū)域與所述第i+1行像素點的行連通區(qū)域進行區(qū)域合并；

當所述i小于所述二值化圖像中像素點的行數時，采用所述第i+1行像素點的灰度值更新所述線緩沖區(qū)中所述第i行像素點的灰度值，更新i＝i+1，并重復執(zhí)行所述行連通區(qū)域合并流程，直至所述i不小于所述二值化圖像中像素點的行數，將區(qū)域合并得到的所有連通區(qū)域作為至少一個目標連通區(qū)域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述二值化圖像中的手部輪廓數據，還包括：

計算每個所述目標連通區(qū)域內包含的像素點的數量；

將包含的像素點的數量最多的目標連通區(qū)域確定為手部區(qū)域；

將所述手部區(qū)域的邊緣的所有像素點的位置信息作為所述手部輪廓數據。

3.根據權利要求1至2任一所述的方法，其特征在于，所述對所述手部初始圖像進行圖像預處理，得到所述手部初始圖像對應的二值化圖像，包括：

對所述手部初始圖像進行灰度化處理，得到手部灰度圖像；

對所述手部灰度圖像進行濾波處理；

對經過所述濾波處理的手部灰度圖像進行二值化處理，得到所述二值化圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對經過所述濾波處理的手部灰度圖像進行二值化處理，包括：

將經過所述濾波處理的手部灰度圖像中的每個像素點的灰度值與指定灰度閾值進行比較；

當所述像素點的灰度值與所述指定灰度閾值的大小關系滿足指定條件時，確定所述像素點的灰度值為第一數值；

當所述像素點的灰度值與所述指定灰度閾值的大小關系不滿足所述指定條件時，確定所述像素點的灰度值為第二數值，所述第二數值與所述第一數值不同。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在所述對經過所述濾波處理的手部灰度圖像進行二值化處理，得到所述二值化圖像之后，所述方法還包括：

對所述二值化圖像進行邊緣平滑處理。