一种手势图像的提取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种手势图像的提取方法及系统，其中手势图像的提取方法，包括在一采集图像中对当前每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集，手势图像集包含至少两个帧图像；根据图像集的各帧图像的肤色区域像素点跳变确定有效手势图像；根据当前帧图像以及当前帧图像的前一帧图像以获取有效手势图像中的运动目标；根据运动目标形成判别图像，本发明专利技术中，对当前的每一个帧图像做分析处理以获取有效手势图像；根据当前帧图像以及当前帧图像的前一帧图像以获取有效手势图像中的运动目标；旨在去除无效图像、获得运动目标，采用此种方法，降低了图像识别的基础数据量，提高了手势图像的识别效率，同时使得基础手势图像处于标准状态，提高识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种手势图像的提取方法及系统。
技术介绍
随着计算机技术的发展，人机交互已成为了人们生活中不可或缺的部分，但大部分交互都是基于鼠标、键盘、手持设备及窗口界面的二维交互技术，如何让交互变得更加自然近年来成为研究热题。手势作为人类交互的主要手段之一，历史甚至早于有声语言，所以使用手势作为人机交互会更为友好、方便、简洁、直观，很自然成为传统人机交互的一种扩充。目前，许多手势识别系统中需要借助传感器设备，如红外、超声波、多摄像头等设备，同时识别速度慢，识别率低。基于摄像头的手势识别与动作识别交互技术，主要3D摄像头，以人体或手掌作为采集对象，进行动作行为捕捉，但是现有的图像采集单元在采集过程中，其采集的图像均包含较多的非肤色信息，进而导致在图像识别时，需要识别大量的非特征信息，大大降低了图像的识别量。
技术实现思路
本专利技术提供一种手势图像的提取方法及系统，通过对采集图像的检测、分割及滤除，以获取手势图像，大大减少图像中的非特征信息，提高了手势图像获取效率及准确率。一方面，本专利技术提供一种手势图像的提取方法，其中，包括：在一采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集，所述手势图像集包含至少两个帧图像；从第二个帧图像开始，根据当前所述帧图像以及当前所述帧图像的前一个帧图像以获取一有效手势图像的运动目标；根据所述运动目标形成一判别图像。优选地，上述的手势图像的提取方法，其中，在所述采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集；所述手势图像集包含至少两个帧图像，包括：在所述采集图像集中获取每一个帧图像；对所述每一个帧图像做二值化处理形成每一个帧处理图像；对每一个所述帧处理图像进行检测及过滤处理形成每一个帧分割图像；在每一个所述帧分割图像上生成标记图，并计算每一个所述帧分割图像的跳变像素点的数量；预制一检测阈值，在连续三帧所述分割图像的跳变像素点的数量的方差匹配所述检测阈值的状态，则根据当前的连续三帧所述分割图像中的第二帧所述分割图像形成所述有效手势图像。优选地，上述的手势图像的提取方法，其中，对每一个所述帧处理图像进行检测及过滤处理形成所述每一个帧分割图像，包括：设置一肤色点检测阈值；根据所述肤色点检测阈值对每一个所述帧处理图像进行检测，去除所述处理出现中的非肤色点像素区域；设置于面积检测阈值；计算每一个所述帧处理图像中的每个肤色区域面积；判断每个肤色区域面积是否匹配所述面积检测阈值；滤除肤色区域面积小于所述面积检测阈值所对应的肤色区域以形成每一个帧分割图像。优选地，上述的手势图像的提取方法，其中，在每一个所述帧分割图像上生成标记图，并计算每一个所述帧分割图像的跳变像素点的数量，包括：在每一个所述帧分割图像上生成标记点，所述标记点形成所述标记图；根据所述标记点形成与肤色区域对应的肤色区域分割图像；根据当前帧所述分割图像和结合上一帧所述分割图像计算形成当前帧分割图像的跳变像素点的数量。优选地，上述的手势图像的提取方法，其中，根据当前帧图像以及所述当前帧图像的前一个帧图像以获取所述有效手势图像中的运动目标，包括：获取手势图像集中的全部帧图像；获取与每一个帧图像匹配的每一个帧灰度图像，从第二个的帧灰度图像开始，根据当前的帧灰度图像结合上一个帧灰度图像计算形成当前帧灰度图像的灰度图像帧差；叠加全部所述灰度图像帧差形成帧差叠加图，并根据所述帧差叠加图获取所述有效手势图像中的运动目标。优选地，上述的手势图像的提取方法，其中，根据所述运动目标形成一判别图像，包括：获取所述运动目标中连通区域，并计算每一个连通区域的连通面积；于所述帧差叠加图中获取每一个连通区域的帧差叠加值；根据所述帧差叠加值和所述连通面积计算每一个连通区域的平均帧差值；比较获取最大平均帧差值，以最大平均帧差值对应的连通区域作为所述判别图像。另一方面，本专利技术再提供一种手势图像的提取系统，其中，包括：手势图像集形成单元，在一采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集；所述手势图像集包含至少两个帧图像；运动目标获取单元，从第二个帧图像开始，根据当前所述帧图像以及当前所述帧图像的前一个帧图像以获取一有效手势图像中的运动目标；判别图像形成单元，根据所述运动目标中形成判别图像。优选地，上述的手势图像的提取系统，其中，所述手势图像集形成单元，包括：图像获取装置，于所述采集图像集中获取每一个帧图像；二值化处理装置，对所述每一个帧图像做二值化处理形成每一个帧处理图像；分割装置，对每一个所述帧处理图像进行检测及过滤处理形成每一个帧分割图像；标记装置，于每一个所述帧分割图像上生成标记图，并计算每一个所述帧分割图像的跳变像素点的数量；检测装置，预制一检测阈值，在连续三帧所述分割图像的跳变像素点的数量的方差匹配所述检测阈值的状态，则根据当前的连续三帧所述分割图像中的第二帧所述分割图像形成所述有效手势图像。优选地，上述的手势图像的提取系统，其中，所述分割装置预制一肤色点检测阈值；包括：肤色检测器，根据所述肤色点检测阈值对每一个所述帧处理图像进行检测，去除所述处理出现中的非肤色点像素区域；面积检测器，设置于面积检测阈值；计算每一个所述帧处理图像中保留的每个肤色区域的连通面积；判断器，判断每个肤色区域的连通面积是否匹配所述面积检测阈值；滤除器，滤除肤色区域面积小于所述面积检测阈值所对应的肤色区域以形成每一个帧分割图像。优选地，上述的手势图像的提取系统，其中，所述标记装置包括：标记器，于每一个所述帧分割图像上生成标记点，所述标记点形成所述标记图；分割图像形成器，根据所述标记点形成与肤色区域对应的肤色区域分割图像；标记计算器，从第二帧所述分割图开始，根据当前帧所述分割图像和结合上一帧所述分割图像计算形成当前帧分割图像的跳变像素点的数量。优选地，上述的手势图像的提取系统，其中，所述运动目标获取单元包括：帧图像获取器，获取手势图像集中的全部帧图像；灰度处理器，获取与每一个帧图像匹配的每一个帧灰度图像，帧差计算器，从第二个的帧灰度图像开始，根据当前的帧灰度图像结合上一个帧灰度图像计算形成当前帧灰度图像的灰度图像帧差；帧差叠加器，叠加全部所述灰度图像帧差形成帧差叠加图，并根据所述帧差叠加图获取所述有效手势图像中的所述运动目标。优选地，上述的手势图像的提取系统，其中，所述判别图像形成单元像包括：连通区域面积计算器，获取所述运动目标中连通区域，并计算每一个连通区域的连通面积；连通区域帧差叠加器，于所述帧差叠加图中计算每一个连通区域的帧差叠加值；平均帧差计算器，根据所述帧差叠加值及所述面积计算每一个连通区域的平均帧差值；比较器，比较获取最大平均帧差值，以最大平均帧差值对应的连通区域作为所述判别图像。与现有技术相比，本法的优点是：本专利技术中，首先对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集；根据当前帧图像以及所述当前帧图像的前一帧图像以获取所述有效手势图像中的运动目标；旨在去除无效图像、获得运动目标及判别图像，采用此种方法，一方面降低了图像识别的基础数据量，提高了手势图像的识别效率，另一方面使得所述基础手势图像处于标准状态，提高识别的准确度。附图说明图1为本专利技术实施例中的一种手势图像的提取方法的流程图；图2是本专利技术实施例中的一种手本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种手势图像的提取方法，其特征在于，包括：在一采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集，所述手势图像集包含至少两个帧图像；从第二个帧图像开始，根据当前所述帧图像以及当前所述帧图像的前一个帧图像以获取一有效手势图像的运动目标；根据所述运动目标形成一判别图像。

【技术特征摘要】
1.一种手势图像的提取方法，其特征在于，包括：在一采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集，所述手势图像集包含至少两个帧图像；从第二个帧图像开始，根据当前所述帧图像以及当前所述帧图像的前一个帧图像以获取一有效手势图像的运动目标；根据所述运动目标形成一判别图像。2.根据权利要求1所述的手势图像的提取方法，其特征在于，在所述采集图像中对当前的每一个帧图像做分析处理以获取手势图像集；所述手势图像集包含至少两个帧图像，包括：在所述采集图像集中获取每一个帧图像；对所述每一个帧图像做二值化处理形成每一个帧处理图像；对每一个所述帧处理图像进行检测及过滤处理形成每一个帧分割图像；在每一个所述帧分割图像上生成标记图，并计算每一个所述帧分割图像的跳变像素点的数量；预制一检测阈值，在连续三帧所述分割图像的跳变像素点的数量的方差匹配所述检测阈值的状态，则根据当前的连续三帧所述分割图像中的第二帧所述分割图像形成所述有效手势图像。3.根据权利要求2所述的手势图像的提取方法，其特征在于，对每一个所述帧处理图像进行检测及过滤处理形成所述每一个帧分割图像，包括：设置一肤色点检测阈值；根据所述肤色点检测阈值对每一个所述帧处理图像进行检测，去除所述处理出现中的非肤色点像素区域；设置于面积检测阈值；计算每一个所述帧处理图像中的每个肤色区域面积；判断每个肤色区域面积是否匹配所述面积检测阈值；滤除肤色区域面积小于所述面积检测阈值所对应的肤色区域以形成每一个帧分割图像。4.根据权利要求3所述的手势图像的提取方法，其特征在于，在每一个所述帧分割图像上生成标记图，并计算每一个所述帧分割图像的跳变像素点的数量，包括：在每一个所述帧分割图像上生成标记点，所述标记点形成所述标记图；根据所述标记点形成与肤色区域对应的肤色区域分割图像；根据当前帧所述分割图像和结合上一帧所述分割图像计算形成当前帧分割图像的跳变像素点的数量。5.根据权利要求1所述的手势图像的提取方法，其特征在于，根据当前帧图像以及所述当前帧图像的前一个帧图像以获取所述有效手势图像中的运动目标，包括：获取手势图像集中的全部帧图像；获取与每一个帧图像匹配的每一个帧灰度图像，从第二个的帧灰度图像开始，根据当前的帧灰度图像结合上一个帧灰度图像计算形成当前帧灰度图像的灰度图像帧差；叠加全部所述灰度图像帧差形成帧差叠加图，并根据所述帧差叠加图获取所述有效手势图像中的运动目标。6.根据权利要求5所述的手势图像的提取方法，其特征在于，根据所述运动目标形成一判别图像，包括：获取所述运动目标中连通区域，并计算每一个连通区域的连通面积；于所述帧差叠加图中获取每一个连通区域的帧差叠加值；根据所述帧差叠加值和所述连通面积计算每一个连通区域的平均帧差值；比较获取最大平均帧差值，以最大平均帧差值对应的连通区域作为所述判别图像。7.一种手势图像的提取系统，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：恽为民，夏晓斌，庞作伟，
申请(专利权)人：上海未来伙伴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31