图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备技术方案

本发明专利技术实施例提供一种图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备，该图像分割方法包括：从深度图像中获取目标物体所在的连通域；通过主成分分析方法确定所述连通域的主方向；以及根据所述目标物体的形态与所述主方向之间的关系，从所述连通域中获取所述目标物体的图像。本发明专利技术实施例可以获取高质量的目标物体的图像。

Image segmentation method, image segmentation system and equipment including the same

The embodiment of the invention provides an image segmentation method, an image segmentation system and a device including the same. The image segmentation method includes: obtaining the connected domain of the target object from the depth image; determining the main direction of the connected domain by the principal component analysis method; and according to the shape of the object object and the main party. The image of the target object is acquired from the connected domain. The embodiment of the invention can obtain high quality images of the target object.

【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备
本专利技术的实施例涉及一种图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备。
技术介绍
随着人机交互技术的发展，基于计算机视觉的手势识别技术因具有使人能够以自然的方式进行人机交互的优点而成为人机交互技术中重要的研究方向之一。例如，可以将手势识别应用到例如AR眼镜等智能设备中，通过该智能设备中的摄像头捕捉包括人手的图像，对该图像进行手分割处理以获取只具有手的图像，之后对该只具有手的图像进行分析可以得知人手的动作(即手势)或提取指尖信息。在该过程中，手分割处理的效果会直接影响到后续特征提取以及识别的准确率。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种图像分割方法、图像分割系统及包括其的设备，本专利技术实施例可以获得高质量的目标物体的图像。本专利技术的至少一个实施例提供一种图像分割方法，其包括：从深度图像中获取目标物体所在的连通域；通过主成分分析方法确定所述连通域的主方向；以及根据所述目标物体的形态与所述主方向之间的关系，从所述连通域中获取所述目标物体的图像。例如，所述从深度图像获取目标物体所在的连通域包括：检测所述深度图像中的所有的连通域和每个连通域的最小深度值；以及将具有最小的最小深度值的连通域作为所述目标物体所在的连通域。例如，利用区域生长法检测所述深度图像中的所有的连通域。例如，所述区域生长法包括：步骤S11，将所述深度图像中的设定像素点作为初始点并添加到设定队列中；步骤S12，确定与所述初始点在空间上相邻的相邻像素点；步骤S13，计算所述相邻像素点与所述初始点之间的深度差的绝对值，其中，在所述深度差的绝对值小于或等于设定深度差的情况下，将所述相邻像素点添加到所述初始点所在的连通域中；步骤S14，将所述相邻像素点作为下一个初始点并添加到所述设定队列中；以及重复上述步骤S12至步骤S14，以确定所述初始点所在的连通域。例如，所述设定深度差为10mm～15mm。例如，所述获取目标物体的图像包括：确定所述连通域中的多个位置处的像素点的数量沿所述主方向的变化趋势，其中，每个位置处的像素点沿所述连通域的次方向依次排列，所述次方向垂直于所述主方向；将所述变化趋势与所述目标物体的形态沿所述主方向的变化趋势进行比较；以及根据比较结果在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。例如，所述获取目标物体的图像包括：确定所述连通域在多个位置中的每个位置处沿次方向的真实宽度，其中，所述次方向垂直于所述主方向，所述多个位置沿所述主方向依次排列，每个位置处的像素点沿所述次方向依次排列；以及将所述真实宽度与参考宽度进行比较，以在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。例如，所述目标物体为人手，所述参考宽度为40mm～100mm。例如，根据所述每个位置处的像素点的数量、所述每个位置处的像素点的平均深度值以及获取所述深度图像的摄像头的焦距比，确定所述连通域在所述每个位置处的真实宽度。例如，所述获取目标物体的图像还包括：确定所述多个位置中的每个位置到所述连通域的顶点之间的真实距离；以及将所述真实距离与参考长度进行比较以确定所述分割位置。例如，所述目标物体为人手，所述参考长度为40mm～200mm。例如，根据所述每个位置到所述连通域的顶点之间的每相邻的两个位置之间的平均深度的差和沿所述主方向的真实距离，计算所述每个位置到所述连通域的顶点的真实距离。例如，所述获取目标物体的图像还包括：在所述多个位置中获取多个参考位置；计算每个参考位置处相距最远的两个像素点之间的坐标的差值；以及根据所述差值与所述每个参考位置处的像素点的数量之间的大小关系，确定所述分割位置。例如，所述多个参考位置包括第一参考位置和第二参考位置，所述第一参考位置处相距最远的两个像素点之间的坐标的差值为大于0的ΔX1，所述第一参考位置处的像素点的数量为N1，在(ΔX1-N1)/N1小于或等于设定值并且所述设定值为10％～15％的情况下，将所述第一参考位置作为所述分割位置。例如，在所述第二参考位置处相距最远的两个像素点之间的坐标的差值为大于0的ΔX2，所述第二参考位置处的像素点的数量为N2，在(ΔX2-N2)/N2大于所述设定值的情况下，所述分割位置到所述第二参考位置的距离大于设定距离，所述设定距离为24mm～26mm。本专利技术的至少一个实施例还提供一种图像分割系统，其包括：第一图像分割装置，其被配置为对深度图像进行处理，以从所述深度图像中获取目标物体所在的连通域；分析装置，其与所述第一图像分割装置连接，并且被配置为通过主成分分析方法确定所述第一图像分割装置获取的所述连通域的主方向；以及第二图像分割装置，其与所述分析装置连接，并且被配置为根据所述目标的形态与所述主方向之间的关系从所述连通域中获取所述目标物体的图像。例如，所述第二图像分割装置包括：计算装置，其与所述分析装置连接，并且被配置为计算所述连通域中的多个位置处的像素点的数量、以及确定所述像素点的数量沿所述主方向的变化趋势，其中，每个位置处的像素点沿所述连通域的次方向依次排列，所述次方向垂直于所述主方向；以及比较装置，其与所述计算装置连接，并且被配置为将所述变化趋势与所述目标物体的形态沿所述主方向的变化趋势进行比较，以在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。例如，所述第二图像分割装置包括：计算装置，其与所述分析装置连接，并且被配置为计算所述连通域在多个位置中的每个位置处沿次方向的真实宽度，其中，所述次方向垂直于所述主方向，所述多个位置沿所述主方向依次排列，每个位置处的像素点沿所述次方向依次排列；以及比较装置，其与所述计算装置连接，并且被配置为将所述真实宽度与参考宽度进行比较，以在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。例如，所述计算装置还被配置为计算所述多个位置中的每个位置到所述连通域的顶点的真实距离，所述比较装置还被配置为将所述真实距离与参考长度进行比较以确定所述分割位置。本专利技术的至少一个实施例还提供一种图像分割系统，其包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时执行：从深度图像中获取目标物体所在的连通域；通过主成分分析方法确定所述连通域的主方向；以及根据所述目标物体的形态与所述主方向之间的关系，获取所述目标物体图像。本专利技术的至少一个实施例还提供一种设备，其包括以上任一项所述的图像分割系统。本专利技术实施例提供一种图像分割方法、图像分割系统以及包括该图像分割系统的设备。在本专利技术实施例提供的图像分割方法中，通过从深度图像中获取目标物体所在的连通域，然后通过主成分分析方法确定该连通域的主方向，之后根据该目标物体的形态与该主方向之间的关系从该连通域中获取该目标物体的图像，能够将目标物体的图像从深度图像中提取出来并且获得高质量的目标物体的图像。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本专利技术的一些实施例，而非对本专利技术的限制。图1为本专利技术实施例提供的图像分割方法的流程图；图2为本专利技术实施例中深度图像中的像素点p及其邻域的分布示意图；图3a示意性地示出了本专利技术实施例中深度摄像头与用户的正面相对的情况下拍摄的深度图像；图3b示意性地示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像分割方法，包括：从深度图像中获取目标物体所在的连通域；通过主成分分析方法确定所述连通域的主方向；以及根据所述目标物体的形态与所述主方向之间的关系，从所述连通域中获取所述目标物体的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，包括：从深度图像中获取目标物体所在的连通域；通过主成分分析方法确定所述连通域的主方向；以及根据所述目标物体的形态与所述主方向之间的关系，从所述连通域中获取所述目标物体的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从深度图像获取目标物体所在的连通域包括：检测所述深度图像中的所有的连通域和每个连通域的最小深度值；以及将具有最小的最小深度值的连通域作为所述目标物体所在的连通域。3.根据权利要求2所述的方法，其中，利用区域生长法检测所述深度图像中的所有的连通域。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述区域生长法包括：步骤S11：将所述深度图像中的设定像素点作为初始点并添加到设定队列中；步骤S12：确定与所述初始点在空间上相邻的相邻像素点；步骤S13：计算所述相邻像素点与所述初始点之间的深度差的绝对值，其中，在所述深度差的绝对值小于或等于设定深度差的情况下，将所述相邻像素点添加到所述初始点所在的连通域中；步骤S14：将所述相邻像素点作为下一个初始点并添加到所述设定队列中；以及重复上述步骤S12至步骤S14，以确定所述初始点所在的连通域。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述设定深度差为10mm～15mm。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述获取目标物体的图像包括：确定所述连通域中的多个位置处的像素点的数量沿所述主方向的变化趋势，其中，每个位置处的像素点沿所述连通域的次方向依次排列，所述次方向垂直于所述主方向；将所述变化趋势与所述目标物体的形态沿所述主方向的变化趋势进行比较；以及根据比较结果在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述获取目标物体的图像包括：确定所述连通域在多个位置中的每个位置处沿次方向的真实宽度，其中，所述次方向垂直于所述主方向，所述多个位置沿所述主方向依次排列，每个位置处的像素点沿所述次方向依次排列；以及将所述真实宽度与参考宽度进行比较，以在所述连通域中确定用于获取所述目标物体的图像的分割位置。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述目标物体为人手，所述参考宽度为40mm～100mm。9.根据权利要求7所述的方法，其中，根据所述每个位置处的像素点的数量、所述每个位置处的像素点的平均深度值以及获取所述深度图像的摄像头的焦距比，确定所述连通域在所述每个位置处的真实宽度。10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取目标物体的图像还包括：确定所述多个位置中的每个位置到所述连通域的顶点之间的真实距离；以及将所述真实距离与参考长度进行比较以确定所述分割位置。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述目标物体为人手，所述参考长度为40mm～200mm。12.根据权利要求10所述的方法，其中，根据所述每个位置到所述连通域的顶点之间的每相邻的两个位置之间的平均深度的差和沿所述主方向的真实距离，计算所述每个位置到所述连通域的顶点的真实距离。13.根据权利要求7所述的方法，其中，所述获取目标物体的图像还包括：在所述多个位置中获取多个参...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵骥伯，唐小军，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11