左右手柄区分定位方法技术

本申请公开了一种左右手柄区分定位方法

【技术实现步骤摘要】
左右手柄区分定位方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及
VR(Virtual Reality
，虚拟现实
)

，尤其涉及一种左右手柄区分定位方法
、
装置
、
电子设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]在现有的
VR
设备中，
VR
手柄仍然是不可或缺的组成部件，而其中成功运用手柄的关键在于
VR
手柄在
VR
空间中的定位是否准确，由于手柄在实际中都需要成对使用，因此，如何正确且快速地对左手柄和右手柄进行区分，是手柄定位重中之重
。
[0003]目前进行
VR
设备的左右手柄区分定位的主要手段包括：结构区分
、
可见光区分以及红外光区分等方式，最终分离出
VR
空间中的左手柄和右手柄
。
其中，结构区分的优势是效果较明显，但需要从设计上将双手柄区分出来，并且需要不同的模具来制作，所以成本很高；而可见光区分的优势是算法难度较低，计算量低，精度较高，但是对室内的环境要求高，在很暗或者很亮的情况下都无法工作，环境适应性差；而红外光区分的优势是保证精度较高的同时，成本较低，抗干扰能力强，但其中涉及的算法较复杂，而且当遇到点状强光源干扰以及手柄发生部分重叠的情况下会导致双手柄区分定位精度下降，所以基于红外光的左右手柄的区别定位方法的环境适应性较差
。
专利技术内容
[0004]本申请的主要目的在于提供一种左右手柄区分定位方法
、
装置
、
电子设备及可读存储介质，旨在解决基于红外光的左右手柄区分定位的方法的环境适应性差的技术问题
。
[0005]为实现上述目的，本申请提供一种左右手柄区分定位方法，所述左右手柄区分定位方法包括：
[0006]获取左右手柄的红外图像，对所述红外图像进行图像处理，获得各光点中心；
[0007]对各所述光点中心进行光点聚类，以将各所述光点中心划分为不同类别；
[0008]根据所述左右手柄上各光点与各类别的光点中心的对应关系和坐标，确定所述左右手柄分别对应的光点中心和定位信息；
[0009]在获得前两帧左右手柄的定位信息后，根据前两帧的左右手柄的定位信息，预测当前帧左右手柄的定位信息
。
[0010]可选地，所述对所述红外图像进行图像处理，获得各光点中心的步骤包括：
[0011]对所述红外图像中的各光点进行轮廓提取，获得各所述光点对应的轮廓；
[0012]对各所述光点的轮廓分别进行拟合，得到各目标轮廓形状；
[0013]提取各所述轮廓形状的几何中心，得到各所述光点中心
。
[0014]可选地，所述对各所述光点中心进行光点聚类，以将各所述光点中心划分为不同类别的步骤包括：
[0015]从各所述光点中心中选取第一聚类中心，并根据手柄模型上的灯间距和手长的比值以及相机焦距，确定聚类间隔；
[0016]将距离所述第一聚类中心最远且距离大于所述聚类间隔的光点中心设为另一聚类中心；
[0017]重复执行步骤：若光点中心与距离最远的聚类中心之间的距离大于所述聚类间隔，则将所述光点中心设为聚类中心，直至所有光点中心离最近的聚类中心的距离小于所述聚类间隔；
[0018]将各所述光点中心划分到距离最近的聚类中心所属的类别
。
[0019]可选地，所述从各所述光点中心中选取第一聚类中心，并根据手柄模型上的灯间距和手长的比值以及相机焦距，确定聚类间隔的步骤包括：
[0020]选取所述红外图像中最左上角的光点中心作为第一聚类中心；
[0021]计算所述手柄模型上的灯间距和手长的比值，将所述比值与相机焦距相乘，得到所述聚类间隔
。
[0022]可选地，所述根据所述左右手柄上各光点与各类别的光点中心的对应关系和坐标，确定所述左右手柄分别对应的光点中心和定位信息的步骤包括：
[0023]根据各所述类别的光点中心与所述左右手柄上各光点的对应关系和坐标，分别预测各所述类别的光点中心分别对应的手柄位姿；
[0024]根据各所述类别的光点中心分别对应的手柄位姿
、
相机内参
、
各所述光点中心的二维坐标和左右手柄的三维模型中光点的三维坐标，计算各所述手柄位姿相对于左右手柄的平均重投影误差；
[0025]将左右手柄分别对应的平均重投影误差最小的两个类别的光点中心置为左右手柄分别对应的光点中心；
[0026]将所述左右手柄分别对应的光点中心对应的手柄位姿分别置为左右手柄的定位信息
。
[0027]可选地，在所述根据各所述类别的光点中心与所述左右手柄上各光点的对应关系和坐标，分别预测各所述类别的光点中心对应的手柄位姿的步骤之前，所述方法还包括：
[0028]依次判断各所述类别的光点中心的数量是否少于第一预设阈值；
[0029]若少于所述第一预设阈值，则判定所述类别的光点中心为干扰光点；
[0030]若不少于所述第一预设阈值，则执行步骤：根据所述类别的光点中心与所述左右手柄上各光点的对应关系和坐标，预测所述类别的光点中心对应的手柄位姿
。
[0031]可选地，所述根据前两帧的左右手柄的定位信息，预测当前帧左右手柄的定位信息的步骤包括：
[0032]根据前两帧的定位信息中的手柄位姿预测所述左右手柄分别对应的当前手柄位姿；
[0033]根据所述当前手柄位姿和当前帧红外图像中左右手柄的光点中心的二维坐标，确定左右手柄的光点的二维坐标；
[0034]将所述左右手柄的光点的二维坐标与当前帧红外图像中的左右手柄的光点中心的二维坐标进行匹配，获得成功匹配数量；
[0035]当所述成功匹配数量不小于第二预设阈值时，根据所述左右手柄上各光点与所述当前帧红外图像中光点中心的对应关系和坐标，预测所述左右手柄分别对应的更新手柄位姿；
[0036]若所述更新手柄位姿的平均重投影误差小于第三预设阈值，则将所述更新手柄位姿置为当前帧左右手柄的定位信息
。
[0037]可选地，在所述将所述左右手柄分别对应的光点的二维坐标与当前帧红外图像中的左右手柄的光点中心的二维坐标进行匹配，获得匹配成功数量的步骤之后，所述方法还包括
:
[0038]当所述匹配成功数量小于所述第二预设阈值时，判定预测失败，并返回执行步骤：对各所述光点中心进行光点聚类，以将各所述光点中心划分为不同类别；
[0039]在根据所述左右手柄上各光点与所述当前帧红外图像中光点中心的对应关系和坐标，预测所述左右手柄分别对应的更新手柄位姿之后，所述方法还包括：
[0040]若所述更新手柄位姿的平均重投影误差不小于所述第三预设阈值，则判定预测失败，并返回执行步骤：对各所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种左右手柄区分定位方法，其特征在于，所述左右手柄区分定位方法包括：获取左右手柄的红外图像，对所述红外图像进行图像处理，获得各光点中心；对各所述光点中心进行光点聚类，以将各所述光点中心划分为不同类别；根据所述左右手柄上各光点与各类别的光点中心的对应关系和坐标，确定所述左右手柄分别对应的光点中心和定位信息；在获得前两帧左右手柄的定位信息后，根据前两帧的左右手柄的定位信息，预测当前帧左右手柄的定位信息
。2.
如权利要求1所述左右手柄区分定位方法，其特征在于，所述对所述红外图像进行图像处理，获得各光点中心的步骤包括：对所述红外图像中的各光点进行轮廓提取，获得各所述光点对应的轮廓；对各所述光点的轮廓分别进行拟合，得到各目标轮廓形状；提取各所述轮廓形状的几何中心，得到各所述光点中心
。3.
如权利要求1所述左右手柄区分定位方法，其特征在于，所述对各所述光点中心进行光点聚类，以将各所述光点中心划分为不同类别的步骤包括：从各所述光点中心中选取第一聚类中心，并根据手柄模型上的灯间距和手长的比值以及相机焦距，确定聚类间隔；将距离所述第一聚类中心最远且距离大于所述聚类间隔的光点中心设为另一聚类中心；重复执行步骤：若光点中心与距离最远的聚类中心之间的距离大于所述聚类间隔，则将所述光点中心设为聚类中心，直至所有光点中心离最近的聚类中心的距离小于所述聚类间隔；将各所述光点中心划分到距离最近的聚类中心所属的类别
。4.
如权利要求3所述左右手柄区分定位方法，其特征在于，所述从各所述光点中心中选取第一聚类中心，并根据手柄模型上的灯间距和手长的比值以及相机焦距，确定聚类间隔的步骤包括：选取所述红外图像中最左上角的光点中心作为第一聚类中心；计算所述手柄模型上的灯间距和手长的比值，将所述比值与相机焦距相乘，得到所述聚类间隔
。5.
如权利要求1所述左右手柄区分定位方法，其特征在于，所述根据所述左右手柄上各光点与各类别的光点中心的对应关系和坐标，确定所述左右手柄分别对应的光点中心和定位信息的步骤包括：根据各所述类别的光点中心与所述左右手柄上各光点的对应关系和坐标，分别预测各所述类别的光点中心分别对应的手柄位姿；根据各所述类别的光点中心分别对应的手柄位姿
、
相机内参
、
各所述光点中心的二维坐标和左右手柄的三维模型中光点的三维坐标，计算各所述手柄位姿相对于左右手柄的平均重投影误差；将左右手柄分别对应的平均重投影误差最小的两个类别的光点中心置为左右手柄分别对应的光点中心；将所述左右手柄分别对应的光点中心对应的手柄位姿分别置为左右手柄的定位信息
。
6.
如权利要求5所述左右...

【专利技术属性】
技术研发人员：余世杰，张毅，
申请(专利权)人：深圳创维新世界科技有限公司，
类型：发明
国别省市：