一种手势图像的识别方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例涉及图像识别技术，尤其涉及一种手势图像的识别方法及系统，其中一种手势图像的识别方法包括，获取一手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得与所述手势图像相匹配的手势图像直方图；根据所述手势图像直方图计算形成一分割阈值；根据所述分割阈值分割所述手势图像、轮廓提取以形成一待判别图像；按照预定计算方法识别所述待判断图像并形成一判断结果输出，采用此种方法，一方面降低了图像识别的基础数据量，提高了手势图像的识别效率，另一方面仅通过单个手势图像即可实现判断目的，无需设置多个采集单元，减少硬件制造成本。

Gesture image recognition method and system

The embodiment of the invention relates to image recognition technology, particularly relates to a method and system for identifying of gesture image recognition including one method of gesture image acquisition and gesture image, the gesture image to obtain gesture image histogram matching with the gesture image analysis and processing; according to the gesture image a histogram is computed according to the threshold segmentation; segmentation threshold segmentation and contour extraction of the gesture image to form a discriminant image; according to a predetermined calculation method of the image recognition judgment and form a judgment result output, using this method, a reduction of the basic data of image recognition, improve the gesture image the recognition efficiency, on the other hand gesture image can be realized only by a single judge, no need to set up a number of acquisition unit, reduce the hardware manufacturing Cost.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及图像识别技术，尤其涉及一种手势图像的识别方法及系统。
技术介绍
随着通信技术的发展，终端集成了越来越多的功能，从而使得终端的系统功能列表中包含了越来越多相应的应用。有些应用中会涉及一些特殊服务，专门提供给特殊人群使用，例如，向聋哑人所提供的手势识别服务。这些应用需要利用图像采集装置，如红外、超声波、多摄像头等设备，实时采集用户的手臂姿势图像即手势图像，进而，根据所采集的手势图像，进行手势图像的识别处理，以输出所对应的语音信号。但是现有技术中，通过多摄像图设备获取的图像采集装置，其识别的图像数据量相对较大，进而导致识别速度慢，识别率低。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种手势图像的识别方法及系统，旨在提高手势图像的识别速度及识别准确度。第一方面，本专利技术实施例提供一种手势图像的识别方法，其中，包括：获取一手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得与所述手势图像相匹配的手势图像直方图；根据所述手势图像直方图计算形成一分割阈值；根据所述分割阈值分割所述手势图像以形成一待判别图像；按照预定计算方法识别所述待判断图像并形成一判断结果输出。优选地，上述的手势图像的识别方法，其中，获取所述手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得所述手势图像直方图包括：获取所述手势图像；对所述手势图图像分割提取手部图像，二值化获得二值化手部图像；根据所述二值化手部图像形成所述手势图像直方图。优选地，上述的手势图像的识别方法，其中；按照预定的计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果输出,包括：获取所述待判断图像的轮廓周长、待判断图像的手掌宽度；根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果。优选地，上述的手势图像的识别方法，其中；所述判断结果包括第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果；所述计算方法包括第一算法，根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果，包括：预设有第一阈值范围；根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述第一算法计算形成第一计算结果；其中，所述第一算法为K＝L/W；K为所述第一计算结果；L为所述轮廓周长；W为所述手掌宽度；判断所述第一计算结果是否匹配所述第一区间；于所述第一计算结果匹配所述第一区间的状态下输出所述第一判断结果。优选地，上述的手势图像的识别方法，其中；还包括第二区间、第三区间；于所述第一计算结果不匹配第一区间状态下；继续判断所述第一计算结果是否匹配所述第二区间、或所述第三区间，于所述第一计算结果匹配所述第二区间的状态下输出所述第二判断结果；于所述第一计算结果匹配所述第三区间的状态下输出所述第三判断结果。优选地，上述的手势图像的识别方法，其中；还包括：还包括第四区间；所述计算方法包括第二算法，于所述第一计算结果不匹配所述第一阈值的状态下；获取所述待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度；根据待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度结合所述第二算法形成第二计算结果；判断所述第二计算结果是否匹配所述第四区间；于所述第二计算结果匹配所述第四区间的状态下输出第二判断结果；于所述第二计算结果不匹配所述第四区间的状态下输出第三判断结果；其中，所述第二算法为：K’＝Sp/hK’，为所述第二计算结果；Sp，为所述像素总和；h，为所述轮廓长度。第二方面，本专利技术再提供一种手势图像的识别系统，其中，包括：采集单元，获取一手势图像，处理单元，对所述手势图像，对手势图像图像分割提取手部图像，再二值化处理获得二值化手部图像，做分析处理以获得与所述二值化手部图像相匹配的手势图像直方图；计算单元，根据所述手势图像直方图计算形成一分割阈值；分割单元，根据所述分割阈值分割所述手势图像、轮廓提取以形成一待判别图像；判断单元，按照预定计算方法识别所述待判断图像并形成一判断结果输出。优选地，上述的手势图像的识别系统，其中，所述处理单元包括：第一处理装置，对所述手势图像分割提取手部图像，并二值化处理获取二值化手部图像；直方图计算装置，根据所述二值化手部图像计算获取所述手势图像直方图。优选地，上述的手势图像的识别系统，其中，所述计算方法包括第一算法，所述判断单元包括：第一数据获取装置，获取所述待判断图像的轮廓周长、待判断图像的手掌宽度；判断装置，根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述计算方法判断所述待判断图像并形成所述判断结果。优选地，上述的手势图像的识别系统，其中，所述判断装置预设有第一区间，所述判断结果包括第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果；所述计算方法包括第一算法，所述判断装置还包括，第一计算装置，根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述第一算法计算形成第一计算结果；其中，所述第一算法为K＝L/W；K，为所述第一计算结果；L，为所述轮廓周长；W，为所述手掌宽度；第一判断器，判断所述第一计算结果是否匹配第一区间；于所述第一计算结果匹配所述第一区间的状态下输出所述第一判断结果。优选地，上述的手势图像的识别系统，其中，所述判断装置还预制有第二区间、第三区间；第二判断器，判断所述第一计算结果是否匹配第二区间、或第三区间，于所述第一计算结果匹配所述第二区间的状态下输出所述第二判断结果；于所述第一计算结果匹配所述第三区间的状态下输出所述第三判断结果。优选地，上述的手势图像的识别系统，其中，还包括：所述计算方法包括第二计算方式，所述判断装置还预制有第四区间；第二数据获取装置，获取所述待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度；第二计算器，根据待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度所述第二算法形成第二计算结果；第三判断器，判断所述第二计算结果是否匹配第四区间；于所述第二计算结果匹配所述第四区间的状态下输出第二判断结果；于所述第二计算结果不匹配所述第四区间的状态下输出第三判断结果；其中所述第二算法为：K’＝Sp/hK’：为第二计算结果；Sp：为像素总和；h为轮廓长度。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术中，单个采集单元获取一手势图像，通过一手势图像直方图形成一分割阈值，通过该分割阈值将手势图像中的非特征画面信息去除，仅提取特征画面信息，通过对特征画面信息的识别形成判断结果，采用此种方法，一方面降低了图像识别的基础数据量，提高了手势图像的识别效率，另一方面仅通过单个手势图像即可实现判断目的，无需设置多个采集单元，减少硬件制造成本。附图说明图1为本专利技术提供的一种手势图像的识别方法的流程示意图；图2为本专利技术提供的一种手势图像的识别方法的流程示意图；图3为本专利技术提供的一种手势图像的识别方法的流程示意图；图4为本专利技术提供的一种手势图像的识别方法的流程示意图；图5为本专利技术提供的一种手势图像的识别方法的流程示意图；图6为本专利技术提供的一种手势图像的识别系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一如图1所示，本实施例提供一种手势图像的识别方法的流程示意图，其中，包括：步骤S110、如图5a所示，获取一手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得与本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势图像的识别方法，其特征在于，包括：获取一手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得与所述手势图像相匹配的手势图像直方图；根据所述手势图像直方图计算形成一分割阈值；根据所述分割阈值分割所述手势图像以形成一待判别图像；按照预定计算方法识别所述待判断图像并形成一判断结果输出。

【技术特征摘要】
1.一种手势图像的识别方法，其特征在于，包括：获取一手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得与所述手势图像相匹配的手势图像直方图；根据所述手势图像直方图计算形成一分割阈值；根据所述分割阈值分割所述手势图像以形成一待判别图像；按照预定计算方法识别所述待判断图像并形成一判断结果输出。2.根据权利要求1所述的手势图像的识别方法，其特征在于，获取所述手势图像，并对所述手势图像做分析处理以获得所述手势图像直方图包括：获取所述手势图像；对所述手势图图像分割提取手部图像，二值化获得二值化手部图像；根据所述二值化手部图像形成所述手势图像直方图。3.根据权利要求1所述的手势图像的识别方法，其特征在于，按照预定的计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果输出,包括：获取所述待判断图像的轮廓周长、待判断图像的手掌宽度；根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果。4.根据权利要求3所述的手势图像的识别方法，其特征在于，所述判断结果包括第一判断结果、第二判断结果、第三判断结果；所述计算方法包括第一算法，根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述计算方法识别所述待判断图像并形成所述判断结果，包括：预设有第一阈值范围；根据所述轮廓周长、所述手掌宽度结合所述第一算法计算形成第一计算结果；其中，所述第一算法为K＝L/W；K为所述第一计算结果；L为所述轮廓周长；W为所述手掌宽度；判断所述第一计算结果是否匹配所述第一区间；于所述第一计算结果匹配所述第一区间的状态下输出所述第一判断结果。5.根据权利要求4所述的手势图像的识别方法，其特征在于，还包括第二区间、第三区间；于所述第一计算结果不匹配第一区间状态下；继续判断所述第一计算结果是否匹配所述第二区间、或所述第三区间，于所述第一计算结果匹配所述第二区间的状态下输出所述第二判断结果；于所述第一计算结果匹配所述第三区间的状态下输出所述第三判断结果。6.根据权利要求4所述的手势图像的识别方法，其特征在于，还包括：还包括第四区间；所述计算方法包括第二算法，于所述第一计算结果不匹配所述第一阈值的状态下；获取所述待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度；根据待判断图像的像素总和、待判断图像的轮廓长度结合所述第二算法形成第二计算结果；判断所述第二计算结果是否匹配所述第四区间；于所述第二计算结果匹配所述第四区间的状态下输出第二判断结果；于所述第二计算结果不匹配所述第四区间的状态下输出第三判断结果；其中，所述第二算法为：K’＝Sp/hK’，为所述第二计算结果；Sp，为所述像素总和；h，为所述轮廓长度。7.一种手势图像的识...

【专利技术属性】
技术研发人员：恽为民，夏晓斌，庞作伟，
申请(专利权)人：上海未来伙伴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31