一种手掌区域识别方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种手掌区域识别方法及装置。
【背景技术】
[0002]手势是人类的一种重要的沟通方式，通过手掌和手指位置、形状可以形成的一套语言系统，并且在人机交互中有不可替代的作用。人机交互技术正在逐步转向以人为中心的阶段，利用手势进行人机交互逐渐渗入到工业生产和大众生活中，为特定场合和情景下的交互提供了可行的方案。当前手势主要应用领域有工业生产中利用手势控制完成具有危险性的工作；医疗中利用手势控制机器人完成手术；辅助聋哑人群的生活；通过手势来操作游戏。在智能电视方面，通过手势进行电视控制，体感游戏，都给用户带来很好的用户体验。因此，手势识别在各行各业都有重要的应用价值。
[0003]在具体识别手势语言系统过程中，由于手臂和手掌的颜色相似，检测方法得到的图像包含了手臂。而手臂对于手势识别是很大干扰，因为本身含有的信息量少，但是所占的面积又很大。因此，在进行识别之前，需要去除手臂部分的图像，只保留手掌。
[0004]目前并没有一种好的方法能够实现较准确的将人手图像中手臂区域和手掌区域分割开来的方法。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供一种手掌区域识别方法及装置，用以解决现有技术中不能很好的将人手图像中手臂区域和手掌区域分割开来，造成干扰手势识别准确度的问题。
[0006]本发明实施例提供的一种手掌区域识别方法，所述人手区域包括手臂区域和手掌区域，该方法包括:
[0007]获取待检测图像，确定所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点以及所述人手区域的质心；
[0008]将经过所述质心以及所述中点的直线作为第一直线；
[0009]针对所述人手区域中的任一个像素点，确定出经过所述任一像素点，且与所述第一直线相垂直的第二直线；
[0010]根据第二直线的斜距值确定所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点，并将所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点中距离最远的两个像素点之间的距离作为人手区域宽度；
[0011]根据所述人手区域宽度及预设的判断条件确定其中一条第二直线作为所述人手区域中手臂区域与手掌区域的区域边界线，并将所述人手区域中像素点对应的第二直线的斜距值大于所述区域边界线的斜距值的像素点，确定为手掌区域中的像素点。
[0012]本发明实施例提供一种手掌区域识别装置，所述人手区域包括手臂区域和手掌区域，该装置包括:
[0013]获取单元，用于获取待检测图像，确定所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点以及所述人手区域的质心；
[0014]第一直线确定单元，用于将经过所述质心以及所述中点的直线作为第一直线；
[0015]第二直线确定单元，用于针对所述人手区域中的任一个像素点，确定出经过所述任一像素点，且与所述第一直线相垂直的第二直线；
[0016]人手区域宽度确定单元，用于根据第二直线的斜距值确定所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点，并将所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点中距离最远的两个像素点之间的距离作为人手区域宽度；
[0017]区域边界线确定单元，用于根据所述人手区域宽度及预设的判断条件确定其中一条第二直线作为所述人手区域中手臂区域与手掌区域的区域边界线，并将所述人手区域中像素点对应的第二直线的斜距值大于所述区域边界线的斜距值的像素点，确定为手掌区域中的像素点。
[0018]根据本发明实施例提供的方法，通过检测人手区域和图像边界交线的中点和获取待检测图像中例如遍历人手区域中每个像素点，确定出经过人手区域的质心，两点确定一条直线，得到第一直线，并将垂直于第一直线的第二直线中位于手臂区域的长度作为人手区域宽度。根据预设的判断条件，例如，人手区域宽度是先变小后变大的趋势，将第二直线中其中一条，例如，将人手区域宽度变化的拐点处对应的第二直线作为手臂区域和手掌区域的边界，得到区域边界线后，结合第二直线的斜距值，从而精确的分割出手臂区域和手掌区域，解决了现有技术中无法区分手臂区域和手掌区域，造成干扰手势识别准确度的技术冋题。
【附图说明】
[0019]图1为本发明实施例提供的一种手掌区域识别方法流程图；
[0020]图2为本发明实施例提供的一种待检测图像示意图；
[0021]图3为本发明实施例提供的一种手掌区域识别装置结构图。
【具体实施方式】
[0022]下面结合说明书附图对本发明实施例做详细描述。
[0023]如图1所示，本发明实施例提供的一种手掌区域识别方法流程图，人手区域包括手臂区域和手掌区域，该方法包括:
[0024]步骤101:获取待检测图像，确定所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点以及所述人手区域的质心；
[0025]步骤102:将经过所述质心以及所述中点的直线作为第一直线；
[0026]步骤103:针对所述人手区域中的任一个像素点，确定出经过所述任一像素点，且与所述第一直线相垂直的第二直线；
[0027]步骤104:根据第二直线的斜距值确定所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点，并将所述人手区域中位于同一条第二直线的像素点中距离最远的两个像素点之间的距离作为人手区域宽度；
[0028]步骤105:根据所述人手区域宽度及预设的判断条件确定其中一条第二直线作为所述人手区域中手臂区域与手掌区域的区域边界线，并将所述人手区域中像素点对应的第二直线的斜距值大于所述区域边界线的斜距值的像素点，确定为手掌区域中的像素点。
[0029]在步骤101中，需要对获得的图像进行预处理，从而获得待检测图像。首先将获得的图像进行裁剪，将该图像中可能包含手掌和/或手臂的区域保留，将该区域作为待检测图像。具体如何对获得的图像进行裁剪，从而获得待检测图像的方法有多种，本发明实施例对此并不限定。需要说明的是，由于待检测图像是通过裁剪获得的，因此待检测区域中如果包含手臂区域，则手臂区域中包含的像素点必然是从待检测图像的边界开始向待检测图像内部延伸，即手臂区域与待检测图像的边界相交。
[0030]获取待检测图像之后，首先需要确定人手区域中手臂区域的方向。确定人手区域中手臂区域的方向主要有两个步骤:步骤一、确定人手区域与待检测图像边界的交线的中点；步骤二、确定人手区域的质心。人手区域中手臂区域的方向与经过所述质心以及所述中点的直线平行。需要说明的是，在对待检测图像进行处理时，需要建立一个坐标系，本发明实施例中通过建立以待检测图像左下角为原点、待检测图像左下角至右下角为X方向、待检测图像左下角至左上角为y方向的坐标系。当然也可以建立其他形式的坐标系，在此不再赘述。
[0031]下面详细描述如何确定人手区域与待检测图像边界的交线的以及人手区域的质心。
[0032]步骤一、确定人手区域与待检测图像边界的交线的中点。
[0033]具体的，判断所述待检测图像中是否包括衣袖区域，若是，则去除所述衣袖区域，并将去除所述衣袖区域的人手区域与所述衣袖区域交界的中点坐标确定为所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点，否则将所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点坐标确定为所述人手区域与所述待检测图像边界的交线的中点。
[0034]确定待检测图像中是否包含衣袖区域的方法有很多，例如可以通过人手区域与衣袖区域像素点的像素点值不同来确定人手区域是否包含衣袖区域。具体的，判断待检测图像中是否有像素点值不在预设像素点值范围内的像素点，若是，则确定所述待检测图像中还包含衣袖区域。在判断出衣袖区域所包含的像素点之后，将衣袖区域的像素点去除。具体的，可以将衣袖区域的像素点的颜色设置为白色等。例如，人手区域的像素点的像素点值的范围为[a，b]，遍历待检测图像中的每个像素点，将像素点的像素点值不在该范围内的像素点的像素点值设置为255，即白色，也可以设置为其他颜色，这样就达到识别出衣袖区域，并可以根据识别出的衣袖区域将衣袖去除。
[0035]步骤二、确定人手区域的质心。
[0036]具体的，确定所述人手区域所包含的边缘像素点；根据所述人手区域所包含的边缘像素点确定出所述人手区域的边缘的质心；将经过所述边缘的质心以及所述中点的直线确定为第三直线；将所述待检测图像中与所述第三直线的距离小于预设阈值的像素点确定为所述人手区域所包含的像素点；根据所述人手区域所包含的像素点确定所述人手区域的质心。
[0037]为了保证确定的