手掌图像的校正方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种手掌图像的校正方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点；获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点；根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，得到矫正后的手掌图像。本发明专利技术的计算过程简单，简化了矫正过程，提高了矫正速度，有效地解决了现有技术对手掌图像进行透视矫正的过程复杂、计算量大、速度慢的的问题。

【技术实现步骤摘要】
手掌图像的校正方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种手掌图像的校正方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
现有技术对手掌图像进行透视矫正时需要获取摄像环境参数，比如像素大小、分辨率、焦距等参数；然后分别在垂直和水平变形方向上计算垂直和水平对应的变形系数，处理过程复杂、计算量大、速度慢，且对图像的要求较高，对于不能提供规则边缘信息的图像更是无法实现透视变换矫正。因此，寻找一种解决现有手掌图像透视矫正技术处理过程复杂、计算量大、速度慢的问题的方法成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种手掌图像的校正方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术对手掌图像进行透视矫正的过程复杂、计算量大、速度慢的的问题。一种手掌图像的校正方法，包括：获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点；获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点；根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，得到矫正后的手掌图像。进一步地，所述获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点包括：获取手掌图像样本集，通过深度学习模型学习所述手掌图像样本集中每一个手掌图像样本对应的关键点组，其中，所述关键点组中包括若干个类别的样本关键点及其坐标；根据所述手掌图像样本对应的关键点组，计算相同类别的样本关键点的坐标均值，作为标准手掌图像该类别的标准关键点；从所述标准手掌图像的标准关键点中选择三个标准关键点作为目标矫正点，并根据所述三个目标矫正点计算第四个目标矫正点。进一步地，所述从所述标准手掌图像的标准关键点中选择三个标准关键点作为目标矫正点，并根据所述三个目标矫正点计算第四个目标矫正点包括：从所述标准手掌图像的标准关键点中选择中指指尖关键点、食指指根关键点、无名指指根关键点作为目标矫正点；获取所述中指指尖关键点关于食指指根关键点和无名指指根关键点所在直线的对称点；获取所述中指指尖关键点和对称点所在直线与所述标准手掌图像的边界交点，作为第四个目标矫正点。进一步地，所述获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点包括：获取待矫正手掌图像，通过深度学习模型预测所述待矫正手掌图像对应的关键点组，其中，所述关键点组中包括若干个类别的矫正关键点及其坐标；从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择三个矫正关键点作为待矫正点，并根据所述三个待矫正点计算第四个待矫正点。可选地，所述从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择三个矫正关键点作为待矫正点，并根据所述三个待矫正点计算第四个待矫正点包括：从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择中指指尖关键点、食指指根关键点、无名指指根关键点作为待矫正点；获取所述中指指尖关键点关于食指指根关键点和无名指指根关键点所在直线的对称点；获取所述中指指尖关键点和对称点所在直线与待矫正手掌图像的边界交点，作为第四个待矫正点。一种手掌图像的校正装置，包括：第一获取模块，用于获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点；第二获取模块，用于获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点；计算模块，用于根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；透射变换模块，用于按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，得到矫正后的手掌图像。进一步地，所述第一获取模块包括：样本关键点学习单元，用于获取手掌图像样本集，通过深度学习模型学习所述手掌图像样本集中每一个手掌图像样本对应的关键点组，其中，所述关键点组中包括若干个类别的样本关键点及其坐标；标准关键点获取单元，用于根据所述手掌图像样本对应的关键点组，计算相同类别的样本关键点的坐标均值，作为标准手掌图像该类别的标准关键点；目标矫正点获取单元，用于从所述标准手掌图像的标准关键点中选择三个标准关键点作为目标矫正点，并根据所述三个目标矫正点计算第四个目标矫正点。进一步地，所述目标矫正点获取单元还包括：目标矫正点选取单元，用于从所述标准手掌图像的标准关键点中选择中指指尖关键点、食指指根关键点、无名指指根关键点作为目标矫正点；对称点获取单元，用于获取所述中指指尖关键点关于食指指根关键点和无名指指根关键点所在直线的对称点；目标矫正点获取单元，用于获取所述中指指尖关键点和对称点所在直线与所述标准手掌图像的边界交点，作为第四个目标矫正点。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述手掌图像的校正方法。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述手掌图像的校正方法。本专利技术实施例通过预设标准手掌图像的标准关键点，在对待矫正手掌图像进行校正时，直接从所述标准手掌图像的标准关键点中获取目标矫正点，参数获取方便，无需采集相机参数；然后获取待矫正手掌图像的矫正关键点，从所述矫正关键点中获取待矫正点；根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，计算过程简单，极大地简化了矫正过程，提高了矫正速度；且关键点的获取提高了对手掌位置定位的准确性；整个过程所使用的参数也与采集设备无关，矫正结果稳定。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，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中手掌图像的校正方法的一流程图；图2是本专利技术一实施例中手掌图像的校正方法中步骤S101的一流程图；图3是本专利技术一实施例中手掌图像的校正方法中步骤S203的一流程图；图4是本专利技术一实施例中手掌图像的校正方法中步骤S102的一流程图；图5是本专利技术一实施例中手掌图像的校正方法中步骤S402的一流程图；图6(a)是本专利技术一实施例提供的标准手掌图像及标准关键点的示意图，(b)是本专利技术一实施例提供的目标矫正点示意图；图7是本专利技术一实施例中手掌图像的校正装置的一原理框图；图8是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。以下对本实施例提供的手掌图像的校正方法进行详细的描述。在本实施例中，所述手掌图像的校正方法应用在终端设备上，所述终端设备包括但不限于计算机。如图1所示，所述手掌图像的校正方法包括：在步骤S101中，获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点。在这里，标准手掌图像是指手掌在正面视角下呈现直立状态的手掌图像，是一个理想状态；关键点是指在手掌图像中用于确定手掌中心位置的坐标；所述标准关键点是指在标准手掌图像中用于确定手掌中心位置的坐标。所述目标矫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手掌图像的校正方法，其特征在于，包括：获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点；获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点；根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，得到矫正后的手掌图像。

【技术特征摘要】
1.一种手掌图像的校正方法，其特征在于，包括：获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点；获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点；根据所述目标矫正点和待校正点计算透射变换矩阵；按照所述透射变换矩阵对所述待矫正手掌图像执行透射变换，得到矫正后的手掌图像。2.如权利要求1所述的手掌图像的校正方法，其特征在于，所述获取标准手掌图像对应的标准关键点，并从所述标准关键点中获取目标矫正点包括：获取手掌图像样本集，通过深度学习模型学习所述手掌图像样本集中每一个手掌图像样本对应的关键点组，其中，所述关键点组中包括若干个类别的样本关键点及其坐标；根据所述手掌图像样本对应的关键点组，计算相同类别的样本关键点的坐标均值，作为标准手掌图像该类别的标准关键点；从所述标准手掌图像的标准关键点中选择三个标准关键点作为目标矫正点，并根据所述三个目标矫正点计算第四个目标矫正点。3.如权利要求2所述的手掌图像的校正方法，其特征在于，所述从所述标准手掌图像的标准关键点中选择三个标准关键点作为目标矫正点，并根据所述三个目标矫正点计算第四个目标矫正点包括：从所述标准手掌图像的标准关键点中选择中指指尖关键点、食指指根关键点、无名指指根关键点作为目标矫正点；获取所述中指指尖关键点关于食指指根关键点和无名指指根关键点所在直线的对称点；获取所述中指指尖关键点和对称点所在直线与所述标准手掌图像的边界交点，作为第四个目标矫正点。4.如权利要求1所述的手掌图像的校正方法，其特征在于，所述获取待矫正手掌图像及其对应的矫正关键点，并从所述矫正关键点中获取待矫正点包括：获取待矫正手掌图像，通过深度学习模型预测所述待矫正手掌图像对应的关键点组，其中，所述关键点组中包括若干个类别的矫正关键点及其坐标；从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择三个矫正关键点作为待矫正点，并根据所述三个待矫正点计算第四个待矫正点。5.如权利要求4所述的手掌图像的校正方法，其特征在于，所述从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择三个矫正关键点作为待矫正点，并根据所述三个待矫正点计算第四个待矫正点包括：从所述待矫正手掌图像的矫正关键点中选择中指指尖关键点、食指指根关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯丽，严明洋，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44