一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备，该方法包括：获取手部图像；对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。本发明专利技术实施例可以提高手势识别准确度。

Wrist recognition method, gesture recognition method, device and electronic device

The embodiment of the invention provides a wrist recognition method, a gesture recognition method, a device and an electronic device, which comprises: acquiring a hand image; binarizing the hand image to obtain a binary image; recognizing the main direction of the binary image and determining the target direction perpendicular to the main direction according to the binary image; The target direction determines the target position satisfying the preset wrist feature in the binary image as the wrist position of the binary image. The embodiment of the invention can improve the accuracy of gesture recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备。
技术介绍
随着科学技术的发展，目前越来越多的应用场景中需要手势识别，以根据识别结果执行相应的操作。目前的手势识别技术无法将手势图像与手臂图像进行有效区分，导致手臂图像影响手势图像，从而导致手势识别准确度比较低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种手腕识别方法、手势识别方法、装置和电子设备，以解决手势识别准确度比较低的问题。为了达到上述目的，本专利技术提供一种手腕识别方法，其特征在于，包括：获取手部图像；对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。可选的，所述根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置，包括：计算所述二值图像或者局部图像在所述目标方向的灰度投影曲线，其中，所述局部图像为所述二值图像至少去掉手指信息的局部图像；根据所述灰度投影曲线，将所述二值图像中的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置，其中，所述目标位置在所述目标方向的投影位置为所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置。可选的，所述根据所述灰度投影曲线，将所述二值图像中的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置之前，所述方法还包括：计算所述灰度投影曲线的二阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述二阶导数中的极大值在所述灰度投影曲线中对应的位置；或者计算所述灰度投影曲线的一阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述一阶导数中曲线斜率最大值位置在所述灰度投影曲线中对应的位置。可选的，所述计算所述局部图像在所述目标方向的灰度投影曲线之前，所述方法还包括：对所述二值图像进行开运算处理，得到至少去掉所述手指信息和噪声部分的所述局部图像。可选的，所述识别所述二值图像的主方向，包括：检测所述局部图像轮廓的N条直线段，并计算每条直线段的长度，以及每条直线段与预设参考方向的夹角，其中，N为正整数；根据所述N条直线段的长度，以及所述N条直线段与预设参考方向的夹角，确定目标角度；确定所述二值图像的主方向，所述主方向与所述预设参考方向的夹角为所述目标角度。可选的，所述根据所述N条直线段的长度，以及所述N条直线段与预设参考方向的夹角，确定目标角度，包括：将所述N条直线段的权重夹角总和除以所述N条直线段的长度总和得到的角度作为所述目标角度，其中，直线段i的权重夹角为，直线段i与所述预设参考方向的夹角乘以直线段i的长度得到的乘积，i为1至N中任一整数。可选的，所述极大值为所述二阶导数的搜索区间中的极大值，其中，所述搜索区间为所述二阶导数去掉第一个等值区间和最后一个等值区间的剩余区间，其中，所述第一个等值区间为所述二阶导数中与第一个值连续，且数值均等于所述第一个值的区间，所述最后一个等值区间为所述二阶导数中与最后一个值连续，且数值均等于所述最后一个值的区间。本专利技术实施例还提供一种手势识别方法，包括：获取手部图像；采用本专利技术实施例提供的手腕识别确定手腕位置；沿所述手腕位置对所述二值图像进行分割，得到手势图像；针对所述手势图像进行手势识别。本专利技术实施例还提供一种手腕识别，包括：获取模块，用于获取手部图像；第一处理模块，用于对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别模块，用于识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；确定模块，用于根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。可选的，所述确定模块包括：第一计算单元，用于计算所述二值图像或者局部图像在所述目标方向的灰度投影曲线，其中，所述局部图像为所述二值图像至少去掉手指信息的局部图像；确定单元，用于根据所述灰度投影曲线，将所述二值图像中的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置，其中，所述目标位置在所述目标方向的投影位置为所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置。可选的，所述装置还包括：第二计算单元，用于计算所述灰度投影曲线的二阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述二阶导数中的极大值在所述灰度投影曲线中对应的位置；或者第三计算单元，用于计算所述灰度投影曲线的一阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述一阶导数中曲线斜率最大值位置在所述灰度投影曲线中对应的位置。可选的，所述装置还包括：第二处理模块，用于对所述二值图像进行开运算处理，得到至少去掉所述手指信息和噪声部分的所述局部图像。可选的，所述识别模块包括：检测单元，用于检测所述局部图像轮廓的N条直线段，并计算每条直线段的长度，以及每条直线段与预设参考方向的夹角，其中，N为正整数；第一确定单元，用于根据所述N条直线段的长度，以及所述N条直线段与预设参考方向的夹角，确定目标角度；第二确定单元，用于确定所述二值图像的主方向，所述主方向与所述预设参考方向的夹角为所述目标角度。可选的，所述第一确定单元用于将所述N条直线段的权重夹角总和除以所述N条直线段的长度总和得到的角度作为所述目标角度，其中，直线段i的权重夹角为，直线段i与所述预设参考方向的夹角乘以直线段i的长度得到的乘积，i为1至N中任一整数。可选的，所述极大值为所述二阶导数的搜索区间中的极大值，其中，所述搜索区间为所述二阶导数去掉第一个等值区间和最后一个等值区间的剩余区间，其中，所述第一个等值区间为所述二阶导数中与第一个值连续，且数值均等于所述第一个值的区间，所述最后一个等值区间为所述二阶导数中与最后一个值连续，且数值均等于所述最后一个值的区间。本专利技术实施例还提供一种手势识别装置，包括：获取模块，用于获取手部图像；确定模块，用于采用本专利技术实施例提供的手腕识别确定手腕位置；分割模块，用于沿所述手腕位置对所述二值图像进行分割，得到手势图像；识别模块，用于针对所述手势图像进行手势识别。本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本专利技术实施例提供的手腕识别方法中的步骤。本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本专利技术实施例提供的手势识别方法中的步骤。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例还提供手腕识别方法中的步骤，或者，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例还提供手势识别方法中的步骤。本专利技术实施例中，获取手部图像；对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。这样可以实现有效地确定手腕位置，从而可以提高手势识别准确度。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种手腕识别方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种二值图像的示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种手势图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手腕识别方法，其特征在于，包括：获取手部图像；对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。

【技术特征摘要】
1.一种手腕识别方法，其特征在于，包括：获取手部图像；对所述手部图像进行二值化处理，得到二值图像；识别所述二值图像的主方向，并确定与所述主方向垂直的目标方向；根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置。2.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标方向，将所述二值图像中满足预设手腕特征的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置，包括：计算所述二值图像或者局部图像在所述目标方向的灰度投影曲线，其中，所述局部图像为所述二值图像至少去掉手指信息的局部图像；根据所述灰度投影曲线，将所述二值图像中的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置，其中，所述目标位置在所述目标方向的投影位置为所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度投影曲线，将所述二值图像中的目标位置确定为所述二值图像的手腕位置之前，所述方法还包括：计算所述灰度投影曲线的二阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述二阶导数中的极大值在所述灰度投影曲线中对应的位置；或者计算所述灰度投影曲线的一阶导数，其中，所述灰度投影曲线中斜率变化最快的位置为所述一阶导数中曲线斜率最大值位置在所述灰度投影曲线中对应的位置。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述计算所述局部图像在所述目标方向的灰度投影曲线之前，所述方法还包括：对所述二值图像进行开运算处理，得到至少去掉所述手指信息和噪声部分的所述局部图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述识别所述二值图像的主方向，包括：检测所述局部图像轮廓的N条直线段，并计算每条直线段的长度，以及每条直线段与预设参考方向的夹角，其中，N为正整数；根据所述N条直线段的长度，以及所述N条直线段与预设参考方向的夹角，确定目标角度；确定所述二值图像的主方向，所述主方向与所述预设参考方向的夹角为所述目标角度。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述N条直线段的长度，以及所述N条直线段与预设参考方向的夹角，确定目标角度，包括：将所述N条直线段的权重夹角总和除以所述N条直线段的长度总和得到的角度作为所述目标角度，其中，直线段i的权重夹角为，直线段i与所述预设参考方向的夹角乘以直线段i的长度得到的乘积，i为1至N中任一整数。7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述极大值为所述二阶导数的搜索区间中的极大值，其中，所述搜索区间为所述二阶导数去掉第一个等值区间和最后一个等值区间的剩余区间，其中，所述第一个等值区间为所述二阶导数中与第一个值连续，且数值均等于所述第一个值的区间，所述最后一个等值区间为所述二阶导数中与最后一个值连续，且数值均...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋振坤，
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