[发明专利]一种基于图像处理的手型分类方法

权利要求书

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；

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：

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)获取整个手部的外围轮廓凸包；

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：

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：

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

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。