一种深度图像的处理方法、系统、装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种深度图像的处理方法、系统、装置及计算机存储介质，用于提升对深度图像中手势和人体姿势的识别准确度。本申请方法包括：获取深度图像；提取所述深度图像中的第一深度数据；对所述第一深度数据进行取模运算，并将所述取模运算得到的余数确定为目标数据，所述取模运算用于将所述第一深度数据转换为unit8数据类型；对所述目标数据中的非零数值进行直方图均衡化处理，得到目标图像。得到目标图像。得到目标图像。

【技术实现步骤摘要】
一种深度图像的处理方法、系统、装置及计算机存储介质


[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种深度图像的处理方法、系统、装置及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]深度图像也被称为距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像，深度图像的每个像素点的灰度值可用于表达场景中某一点距离摄像机的远近，它能够直接反映景物可见表面的几何形状，深度图像作为一种普遍的三维场景信息表达方式得到了广泛的应用。
[0003]现有技术中，可以通过深度学习识别RGB图像中的手势、人体姿势以及面部特征点，但是如果采用相同的方式来识别深度图像，在识别过程中会直接把深度图像中的数据压缩至uint8数据类型的数值范围内，会导致很多深度细节的丢失，从而会大大降低了对深度图像中手势和人体姿势的识别能力，对深度图像中的面部特征点更是几乎无法识别。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种深度图像的处理方法、系统、装置及计算机存储介质，用于提升对深度图像中手势和人体姿势的识别准确度。
[0005]本申请第一方面提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深度图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取深度图像；提取所述深度图像中的第一深度数据；对所述第一深度数据进行取模运算，并将所述取模运算得到的余数确定为目标数据，所述取模运算用于将所述第一深度数据转换为unit8数据类型；对所述目标数据中的非零数值进行直方图均衡化处理，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取深度图像之后，所述提取所述深度图像中的第一深度数据之前，所述方法还包括：提取所述深度图像中的第二深度数据，所述第二深度数据大于预设数值；置零所述第二深度数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度图像为含有人体特征的深度图像，所述方法还包括：利用mediapipe框架识别所述目标图像；判断是否成功从所述目标图像中提取到手部关键点、人体关键点和/或人脸关键点；若是，则输出绘制了所述手部关键点、人体关键点和/或人脸关键点的目标图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述判断是否成功从所述目标图像中提取到手部关键点、人体关键点和/或人脸关键点之后，所述方法还包括：若否，则重新获取深度图像。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取深度图像包括：通过opencv模块打开深度相机；通过对所述深度相机取流获得深度图像。6.一种深度图像的处理系统，其特征在于，所述系统包括：获取单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘颢文，张勇，李志钧，周雨谖，
申请(专利权)人：珠海视熙科技有限公司，
类型：发明
国别省市：