[发明专利]手势识别方法及装置、终端

说明书

本发明公开了一种手势识别方法及装置、终端，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取摄像设备采集的手部初始图像；对所述手部初始图像进行图像预处理，得到所述手部初始图像对应的二值化图像；获取所述二值化图像中的手部轮廓数据，所述手部轮廓数据用于与数据库中的手势数据进行比对，以确定所述手部轮廓数据所表征的手势含义，所述数据库中包含至少一组手势数据与手势含义的对应关系。本发明提供的手势识别方法复杂度较低，提高了手势识别的可靠性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种手势识别方法及装置、终端。

背景技术

随着计算机视觉技术的快速发展，人机交互的方式渐渐由接触式交互转换为非接触式交互。目前常见的非接触式交互包括语音交互和图像交互。手势作为一种自然而直观的交互模式，对手势识别的研究成为了图像交互领域的研究热点。手势分为动态手势和静态手势，动态手势一般用于反映手的运动轨迹，静态手势一般用于通过手型传递一定的手势含义。

目前通常采用基于几何特征或神经网络的手势识别算法进行手势识别。由于手势识别算法的复杂度较高，因此在获取手部图像后，需要在中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)中运行手势识别算法，一方面增加了CPU的负载和功耗，另一方面，由于CPU通过串行的方式处理数据，获取的手部图像需存储在队列中，当手部图像的采集帧率较高且手部识别算法的复杂度较高时，可能出现CPU无法实时处理手部图像而导致满队列后丢帧的情况，手势识别的精度较低。因此，目前手势识别的可靠性较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种手势识别方法及装置、终端，可以解决相关技术中手势识别的可靠性较低的问题。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种手势识别方法，应用于手势识别装置，所述方法包括：

获取摄像设备采集的手部初始图像；

对所述手部初始图像进行图像预处理，得到所述手部初始图像对应的二值化图像；

获取所述二值化图像中的手部轮廓数据，所述手部轮廓数据用于与数据库中的手势数据进行比对，以确定所述手部轮廓数据所表征的手势含义，所述数据库中包含至少一组手势数据与手势含义的对应关系。

可选的，所述获取所述二值化图像中的手部轮廓数据，包括：

获取所述二值化图像中的至少一个目标连通区域；

计算每个所述目标连通区域内包含的像素点的数量；

将包含的像素点的数量最多的目标连通区域确定为手部区域；

将所述手部区域的边缘的所有像素点的位置信息作为所述手部轮廓数据。

可选的，所述获取所述二值化图像中的至少一个目标连通区域，包括：

获取所述二值化图像中每行像素点的行连通区域；

基于邻域搜索算法，对所述行连通区域进行区域合并，得到所述至少一个目标连通区域。

可选的，所述手势识别装置为集成电路，所述基于邻域搜索算法，对所述行连通区域进行区域合并，包括：

在所述集成电路的线缓冲区存储第i行像素点的灰度值，i≥1；

执行行连通区域合并流程，所述行连通区域合并流程包括：

在获取第i+1行像素点的灰度值后，基于所述第i行像素点的灰度值以及所述第i+1行像素点的灰度值，采用8邻域搜索算法，对所述第i行像素点的行连通区域与所述第i+1行像素点的行连通区域进行区域合并；