手势切换频道的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种手势切换频道的方法，该方法包括：采集手势图像；构建拉普拉斯矩阵，对构建的拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到多个特征向量；计算各个特征向量的整齐度值，根据整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵；对生成的目标矩阵进行聚类分析，根据聚类分析的结果，得到二值化的手势图像；获取二值化的手势图像与预存的各个样本手势图像的最大相似性值，切换频道至最大相似性值对应的样本手势图像关联的频道。本发明专利技术还公开了一种手势切换频道的装置。相较于现有技术，本发明专利技术用户不需使用遥控器，只需通过手势就能实现频道的切换，方便了用户的使用，且提高了切换频道的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图形处理领域，尤其涉及手势切换频道的方法及装置。
技术介绍
用户使用遥控器对电视进行遥控，从而可实现频道的切换。但是这种使用遥控器 切换频道的方法存在一定的缺陷，例如，遥控器故障或者遥控器的电量耗尽等情况下，用户 无法用遥控器切换频道；遥控器远离用户，用户需先拿到遥控器才能切换频道。因此，使用 遥控器切换频道因受到遥控器本身的限制，造成了用户使用的不便，以及效率低下的问题。 上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技 术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于解决使用遥控器切换频道，造成用户使用的不便，以及效 率低下的技术问题。 为实现上述目的，本专利技术提供一种手势切换频道的方法，所述手势切换频道的方 法包括以下步骤： 采集手势图像，将采集的所述手势图像转换为灰度图； 根据所述灰度图，构建拉普拉斯矩阵，对构建的所述拉普拉斯矩阵进行特征分解， 得到多个特征向量； 根据各个所述特征向量中的元素，计算各个所述特征向量的整齐度值，根据所述 整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵； 对生成的所述目标矩阵进行聚类分析，根据聚类分析的结果，将所述手势图像中 的像素点的灰度值设为〇或者255,得到二值化的手势图像； 获取所述二值化的手势图像与预存的各个样本手势图像的最大相似性值，切换频 道至所述最大相似性值对应的样本手势图像关联的频道。 优选地，所述根据各个所述特征向量中的元素，计算各个所述特征向量的整齐度 值，根据所述整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵的步骤包括： 获取各个所述特征向量中元素的值的平均值，计算所述特征向量中元素的值与所 述平均值的均方差的总和，得到所述整齐度值； 合并所述整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵。 优选地，所述对生成的所述目标矩阵进行聚类分析的步骤包括： 步骤A，在所述目标矩阵中任意选择两个元素作为第一聚类中心和第二聚类中 心； 步骤B，分别计算所述目标矩阵中各个元素与所述第一聚类中心、所述第二聚类中 心的距离值，将与所述第一聚类中心的距离值小于或者等于与所述第二聚类中心的距离值 的元素分配至第一聚类，将与所述第一聚类中心的距离值大于与所述第二聚类中心的距离 值的元素分配至第二聚类； 步骤C，计算所述第一聚类中所有元素的平均值，重新获得第一聚类中心，计算所 述第二聚类中所有元素的平均值，重新获得第二聚类中心； 继续执行步骤B，直至重新获得的所述第一聚类中心和所述第二聚类中心与上一 次重新获得的所述第一聚类中心和所述第二聚类中心相同时，输出聚类分析的结果；所述 聚类分析的结果包括：最终重新获得的所述第一聚类中心对应的所述第一聚类中的元素和 最终重新获得的所述第二聚类中心对应的所述第二聚类中的元素。 优选地，所述获取所述二值化的手势图像与预存的各个样本手势图像的最大相似 性值的步骤包括： 将所述二值化的手势图像的像素点和预存的各个所述样本手势图像的像素点逐 一对比，获取所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像相同的像素点的数量，得到 所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像的相似性值； 从所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像的所述相似性值中，获取最大 相似性值。 优选地，所述采集手势图像，将采集的所述手势图像转换为灰度图的步骤之前还 包括： 在单一颜色背景的环境下，采集多个原始样本手势图像； 将采集的各个所述原始样本手势图像进行二值化处理，得到所述样本手势图像； 关联所述样本手势图像和频道，存储所述样本手势图像。 此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种手势切换频道的装置，所述手势切换频 道的装置包括： 采集模块，用于采集手势图像，将采集的所述手势图像转换为灰度图； 构建模块，用于根据所述灰度图，构建拉普拉斯矩阵，对构建的所述拉普拉斯矩阵 进行特征分解，得到多个特征向量； 生成模块，用于根据各个所述特征向量中的元素，计算各个所述特征向量的整齐 度值，根据所述整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵； 聚类分析模块，用于对生成的所述目标矩阵进行聚类分析，根据聚类分析的结果， 将所述手势图像中的像素点的灰度值设为0或者255,得到二值化的手势图像； 切换模块，用于获取所述二值化的手势图像与预存的各个样本手势图像的最大相 似性值，切换频道至所述最大相似性值对应的样本手势图像关联的频道。 优选地，所述生成模块包括： 获取单元，用于获取各个所述特征向量中元素的值的平均值，计算所述特征向量 中元素的值与所述平均值的均方差的总和，得到所述整齐度值； 合并单元，用于合并所述整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵。 优选地，所述聚类分析模块包括： 初始化单元，用于在所述目标矩阵中任意选择两个元素作为第一聚类中心和第二 聚类中心； 第一分析单元，用于分别计算所述目标矩阵中各个元素与所述第一聚类中心、所 述第二聚类中心的距离值，将与所述第一聚类中心的距离值小于或者等于与所述第二聚类 中心的距离值的元素分配至第一聚类，将与所述第一聚类中心的距离值大于与所述第二聚 类中心的距离值的元素分配至第二聚类； 第二分析单元，用于计算所述第一聚类中所有元素的平均值，重新获得第一聚类 中心，计算所述第二聚类中所有元素的平均值，重新获得第二聚类中心； 第一分析单元，还用于在第二分析单元计算所述第一聚类中所有元素的平均值， 重新获得第一聚类中心，计算所述第二聚类中所有元素的平均值，重新获得第二聚类中心 之后，继续执行分别计算所述目标矩阵中各个元素与所述第一聚类中心、所述第二聚类中 心的距离值，将与所述第一聚类中心的距离值小于或者等于与所述第二聚类中心的距离值 的元素分配至第一聚类，将与所述第一聚类中心的距离值大于与所述第二聚类中心的距离 值的元素分配至第二聚类的步骤，直至重新获得的所述第一聚类中心和所述第二聚类中心 与上一次重新获得的所述第一聚类中心和所述第二聚类中心相同时，输出聚类分析的结 果；所述聚类分析的结果包括：最终重新获得的所述第一聚类中心对应的所述第一聚类中 的元素和最终重新获得的所述第二聚类中心对应的所述第二聚类中的元素； 二值化单元，用于根据聚类分析的结果，将所述手势图像中的像素点的灰度值设 为0或者255,得到二值化的手势图像。 优选地，所述切换模块包括： 第一获取单元，用于将所述二值化的手势图像的像素点和预存的各个所述样本手 势图像的像素点逐一对比，获取所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像相同的像 素点的数量，得到所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像的相似性值； 第二获取单元，用于从所述二值化的手势图像与各个所述样本手势图像的所述相 似性值中，获取最大相似性值； 切换单元，用于切换频道至所述最大相似性值对应的样本手势图像关联的频道。 优选地，所述手势切换频道的装置还包括： 采集模块，用于在单一颜色背景的环境下，采集多个原始样本手势图像； 处理模块，用于将采集的各个所述原始样本手势图像进行二值化处理，得到所述 样本手势图像； 关联模块，用于关联所述样本手势图像和频道，存储所述样本手势图像。 本专利技术采集手势图像，将采集的所述手势图像转换为灰度图；根据所述灰度图，构 建拉普拉斯矩阵，对构建的所述拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势切换频道的方法，其特征在于，所述手势切换频道的方法包括以下步骤：采集手势图像，将采集的所述手势图像转换为灰度图；根据所述灰度图，构建拉普拉斯矩阵，对构建的所述拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到多个特征向量；根据各个所述特征向量中的元素，计算各个所述特征向量的整齐度值，根据所述整齐度值最小的两个特征向量，生成目标矩阵；对生成的所述目标矩阵进行聚类分析，根据聚类分析的结果，将所述手势图像中的像素点的灰度值设为0或者255，得到二值化的手势图像；获取所述二值化的手势图像与预存的各个样本手势图像的最大相似性值，切换频道至所述最大相似性值对应的样本手势图像关联的频道。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨杰，
申请(专利权)人：深圳TCL新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44