[發明專利]手勢識別方法及裝置、終端

有效

• 申請號: 201811215144.3
• 申請日: 2018-10-18
• 公開（公告）號: CN109299743B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發明（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

本發明公開了一種手勢識別方法及裝置、終端，屬于圖像處理技術領域。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，所述手部輪廓數據用于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。本發明提供的手勢識別方法復雜度較低，提高了手勢識別的可靠性。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種手勢識別方法及裝置、終端。

背景技術

隨著計算機視覺技術的快速發展，人機交互的方式漸漸由接觸式交互轉換為非接觸式交互。目前常見的非接觸式交互包括語音交互和圖像交互。手勢作為一種自然而直觀的交互模式，對手勢識別的研究成為了圖像交互領域的研究熱點。手勢分為動態手勢和靜態手勢，動態手勢一般用于反映手的運動軌跡，靜態手勢一般用于通過手型傳遞一定的手勢含義。

目前通常采用基于幾何特征或神經網絡的手勢識別算法進行手勢識別。由于手勢識別算法的復雜度較高，因此在獲取手部圖像后，需要在中央處理器(Central ProcessingUnit，CPU)中運行手勢識別算法，一方面增加了CPU的負載和功耗，另一方面，由于CPU通過串行的方式處理數據，獲取的手部圖像需存儲在隊列中，當手部圖像的采集幀率較高且手部識別算法的復雜度較高時，可能出現CPU無法實時處理手部圖像而導致滿隊列后丟幀的情況，手勢識別的精度較低。因此，目前手勢識別的可靠性較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種手勢識別方法及裝置、終端，可以解決相關技術中手勢識別的可靠性較低的問題。所述技術方案如下：

第一方面，提供了一種手勢識別方法，應用于手勢識別裝置，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，所述手部輪廓數據用于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。

可選的，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域；

計算每個所述目標連通區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域確定為手部區域；

將所述手部區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。

可選的，所述獲取所述二值化圖像中的至少一個目標連通區域，包括：

獲取所述二值化圖像中每行像素點的行連通區域；

基于鄰域搜索算法，對所述行連通區域進行區域合并，得到所述至少一個目標連通區域。

可選的，所述手勢識別裝置為集成電路，所述基于鄰域搜索算法，對所述行連通區域進行區域合并，包括：

在所述集成電路的線緩沖區存儲第i行像素點的灰度值，i≥1；

執行行連通區域合并流程，所述行連通區域合并流程包括：

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域與所述第i+1行像素點的行連通區域進行區域合并；