CN110705465B - 一种基于图像处理的手型分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的手型分类方法，尤其是涉及手部图像处理技术。所述方法包括：获取被测者的手部图像；建立肤色模型选取阈值对图像进行二值化；对二值图像进行边缘检测，储存得到的手掌轮廓图像；对手掌轮廓图像进行开运算得到光滑的手掌轮廓图像；找出手掌轮廓凸包，计算出手掌的长度（L 1 ）、中指的长度（L 2 ）及掌宽（L 3 ）；计算手部特征值type；根据阈值，确定被测者手型为细长、正常、圆胖三种手型其中一种。本发明解决了传统的手型分类方法主要依靠手工测量或人工观察，手工测量费时费力且误差较大，人工观察主观性强、标准不统一的问题，提供了一种快速、准确、客观的手型分类方法。

Description

一种基于图像处理的手型分类方法
技术领域
本发明涉及一种基于图像处理的手型分类方法，尤其涉及图像处理技术和手部特征值的计算。
背景技术
在过去的几十年中，计算机技术飞速发展，各行各业中，人对计算机的依赖越来越重。因此，人与计算机的信息交互越来越受到重视。现如今人机交互的形式已经进入到多通道、多模态的阶段，而手势识别就是现阶段的一种主流趋势。然而，现在的手势识别算法都是直接提取使用者的手势特征，忽略了每个人手型之间的差异，当不同手型使用相同的标准值便可能出现错误的判断。如果进行手势识别前可以先判断使用者是哪种手型，再识别手势，就可以达到提高手势识别精度的作用。手型分类还可以应用于许多行业，例如根据不同消费者的手型定制手套、定制特定的生活用品以及可以研究运动中不同手型发力方式的区别。
由此可见手型分类的应用前景十分广阔，传统的手型分类方法主要依靠手工测量或人工观察，手工测量费时费力且误差较大，人工观察主观性强、标准不统一，所以设计一种快速、准确、客观的手型分类方法就显得尤为重要。
发明内容
本发明提供了一种基于图像处理的手型分类方法，可以对人的手型进行分类。所述方法主要包括：采集被测者完整的手部图像，进行图像处理得到手掌轮廓图像，计算手部特征值，根据阈值确定被测者的手型。
本发明采用如下方法来实现：一种基于图像处理的手型分类方法，包括：
步骤一、对被测者的手部进行图像采集，得到完整的手部图像；
步骤二、对采集到的手部图像建立肤色模型选取阈值进行二值化，存储得到的手部二值化图像；
步骤三、对步骤二中得到的二值化图像进行边缘检测，储存得到的手掌轮廓图像；
步骤四、对步骤三中得到的手掌轮廓图像进行开运算，得到光滑的手掌轮廓图像；
步骤五、分别计算出手掌的长度(L1)、中指的长度(L2)及掌宽(L3)；
步骤六、用type代表手部形状特征值，计算出type的值；
步骤七、根据阈值T1和T2，确定被测者的手型。
步骤一中让志愿者右手五指自然张开、手心向下平放在桌面上，位于被测者手掌正上方的摄像头垂直向下拍摄，保证手掌与手腕都可以被拍摄到，得到手部图像，对被测者的手部进行图像采集时采用统一大小的图像分辨率。
步骤二中对手部图像进行二值化，由于人手的肤色具有较好的稳定性，人手部的细节特征变化对肤色的影响非常小，在YCbCr颜色空间下，同一种族人的手的肤色的Cb和Cr值和分布基本上是一致的，都是集中在一个小范围内。将拍摄得到的手部图片按照公式(1)从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，得到这些图片中每个像素点的Cb和Cr值。
Figure BDA0002222070010000021
然后再根据公式(2)，选取合适的阈值完成图像的二值化，将得到的图像设为Q：
Figure BDA0002222070010000022
其中，Y为颜色的亮度，Cb和Cr分别表示蓝色和红色的浓度偏移量成分，a1、a2表示Y的阈值上、下限，b1、b2表示Cb的阈值上、下限，c1、c2表示Cr的阈值上、下限。
以黄种人为例，黄种人的手部肤色像素对应的Y取值主要分布在[50，255]区间内、Cb取值主要分布在[87，142]区间内、Cr取值主要分布在区间[132，151]内，则有：
Figure BDA0002222070010000023
步骤四中利用开运算的方法，通过先腐蚀运算，再膨胀运算，可以去除图像中手掌轮廓上的毛刺，得到光滑的手掌轮廓图像。
步骤五中测量L1、L2和L3的方法为：
a)获取整个手部的***轮廓凸包。图像处理中，凸包可视为包围图像最外层的一个凸集；
b)确定凸包缺陷与缺陷起点；
c)找到手掌和手指的相对位置，标定手掌的中心点及轮廓；
d)利用手掌中心点与手掌半径得出手掌轮廓最低点的坐标，消去最低点以下的手腕部分图像；
e)得到中指指尖A1、手掌轮廓最低点A2、中指凸包缺陷A3和手掌中心点A0四点的纵坐标，利用上述四点坐标计算得出L1、L2和L3，则有：
Figure BDA0002222070010000031
其中y1为A1点的纵坐标，y2为A2点的纵坐标，y3为A3点的纵坐标，y0为A0点的纵坐标。
通过大量样本统计，当L2与L1的比值乘0.3，L3与L1的比值乘0.7时，不同手型的type值变化最大，可以更准确的反映出手型类型，确定步骤六中type的计算公式：
Figure BDA0002222070010000032
按照公式(5)确定被测者手型为细长、正常、圆胖三种手型其中一种。
Figure BDA0002222070010000033
通过大量样本统计，用于确定手型的阈值T1＝0.46，T2＝0.58。
本发明的有益效果为：
本发明提出一种基于图像处理的手型分类方法，该方法可以确定被测者的手型为细长、正常和圆胖三种手型其中一种。可以应用于提高手势识别精确度，手套、生活用品定制，医学、运动对手部的研究等多个领域。解决了传统的手型分类方法主要依靠手工测量或人工观察，手工测量费时费力且误差较大，人工观察主观性强、标准不统一的问题，提供了一种快速、准确、客观的手型分类方法。
附图说明
图1为本发明涉及的一种基于图像处理的手型分类方法的实施例流程图。
图2为本发明涉及的一种基于图像处理的手型分类方法获取手部图像拍摄***示意图。
图3为本发明涉及的一种基于图像处理的手型分类方法L1、L2和L3具体测量方法及各点相对位置。
图4为本发明涉及的一种基于图像处理的手型分类方法测量L1、L2和L3的实施例流程图。
具体实施方式
本发明提出了一种基于图像处理的手型分类方法实施例。为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明中技术方案作进一步详细的说明：
具体实施方式一
本发明首先提供了一种基于图像处理的手型分类方法，如图1所示，具体方法如下：
步骤一、对被测者的手部进行图像采集，得到完整的手部图像；
步骤二、对采集到的手部图像建立肤色模型选取阈值进行二值化，存储得到的手部二值化图像；
步骤三、对步骤二中得到的二值化图像进行边缘检测，储存得到的手掌轮廓图像，其中一种获取方法可以通过OpenCV中的Canny算子实现；
步骤四、对步骤三中得到的手掌轮廓图像进行开运算，得到光滑的手掌轮廓图像；
步骤五、分别计算出手掌的长度(L1)、中指的长度(L2)及掌宽(L3)；
步骤六、用type代表手部形状特征值，计算出type的值；
步骤七、根据阈值T1和T2，确定被测者的手型。
具体实施方式二
与具体实施方式一不同的是，本实施方式的一种基于图像处理的手型分类方法，所述的步骤一中对被测者手部图像采集所使用的拍摄***示意图如图2所示，具体拍摄方法为：让志愿者右手五指自然张开、手心向下平放在桌面指定框内，位于被测者手掌正上方的摄像头垂直向下拍摄，保证手掌与手腕都可以被拍摄到，得到手部图像，对被测者的手部进行图像采集时采用统一大小的图像分辨率。
具体实施方式三
在具体实施方式一的基础上，L1、L2和L3的具体测量方法如图3所示，测量流程图如图4所示。
测量L1、L2和L3的方法为：
a)获取整个手部的***轮廓凸包。图像处理中，凸包可视为包围图像最外层一个凸集，其中一种获取方法可以通过OpenCV中的convexHull函数实现；
b)确定凸包缺陷(A2)与缺陷起点(A1)；
c)找到手掌和手指的相对位置，标定手掌的中心点(A0)及轮廓(B1)；
d)利用手掌中心点与手掌半径得出手掌轮廓最低点的坐标，消去最低点以下的手腕部分图像；
e)得到中指指尖A1、手掌轮廓最低点A2、中指凸包缺陷A3和手掌中心点A0四点的纵坐标，利用上述四点坐标计算得出L1、L2和L3，则有：
Figure BDA0002222070010000051
其中y1为A1点的纵坐标，y2为A2点的纵坐标，y3为A3点的纵坐标，y0为A0点的纵坐标。

Claims (9)

1.一种基于图像处理的手型分类方法，其特征在于：通过以下步骤实现：
步骤一、对被测者的手部进行图像采集，得到完整的手部图像；
步骤二、对采集到的手部图像建立肤色模型选取阈值进行二值化，存储得到的手部二值化图像；
步骤三、对步骤二中得到的二值化图像进行边缘检测，储存得到的手掌轮廓图像；
步骤四、对步骤三中得到的手掌轮廓图像进行开运算，得到光滑的手掌轮廓图像；
步骤五、分别计算出手掌的长度L1、中指的长度L2及掌宽L3；
步骤六、用type代表手部形状特征值，计算出type的值；
步骤七、根据阈值T1和T2，确定被测者的手型。
2.根据权利要求1所述的手型分类方法，其特征在于：对手部图像采集的方法为：
让志愿者右手五指自然张开、手心向下平放在桌面上，位于被测者手掌正上方的摄像头垂直向下拍摄，保证手掌与手腕都可以被拍摄到，得到手部图像。
3.根据权利要求1所述的手型分类方法，其特征在于：对手部图像二值化的方法为：
将拍摄得到的手部图像按照公式(1)从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，得到这些图像中每个像素点的Cb和Cr值；
Figure FDA0002759389520000011
然后再根据公式(2)，选取合适的阈值完成图像的二值化，将得到的图像设为Q：
Figure FDA0002759389520000012
其中，Y为颜色的亮度，Cb和Cr分别表示蓝色和红色的浓度偏移量成分，a1、a2表示Y的阈值上、下限，b1、b2表示Cb的阈值上、下限，c1、c2表示Cr的阈值上、下限。
4.根据权利要求1所述的手型分类方法，其特征在于：测量L1、L2和L3长度的方法为：
a)获取整个手部的***轮廓凸包；
b)确定凸包缺陷与缺陷起点；
c)找到手掌和手指的相对位置，标定手掌的中心点及轮廓；
d)利用手掌中心点与手掌半径得出手掌轮廓最低点的坐标，消去最低点以下的手腕部分图像；
e)得到中指指尖A1、手掌轮廓最低点A2、中指凸包缺陷A3和手掌中心点A0四点的纵坐标，利用上述四点坐标计算得出L1、L2和L3，则有：
Figure FDA0002759389520000021
其中y1为A1点的纵坐标，y2为A2点的纵坐标，y3为A3点的纵坐标，y0为A0点的纵坐标。
5.根据权利要求1所述的手型分类方法，其特征在于：通过大量样本的测量统计确定手部形状特征值type的计算公式：
Figure FDA0002759389520000022
6.根据权利要求1所述的手型分类方法，其特征在于：按照公式(5)确定被测者手型为细长、正常、圆胖三种手型其中一种：
手型
Figure FDA0002759389520000023
7.根据权利要求2所述的手型分类方法，其特征在于：对被测者的手部进行图像采集时采用统一大小的图像分辨率。
8.根据权利要求3所述的手型分类方法，其特征在于：以黄种人为例，则有a1＝50、a2＝255、b1＝87、b2＝142、c1＝132、c2＝151。
9.根据权利要求6所述的手型分类方法，用于确定手型的阈值T1为0.46，T2为0.58。
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