[发明专利]基于视觉的手势识别方法及系统

摘要

本发明提出了一种基于视觉的手势识别的操作方法及系统，系统包括手势图像采集装置和控制器，实现主要功能包括手势图像采集、图像数据录入、手势图像识别、操作指令执行。所述手势图像识别包括：图像二值化、手势分割、特征提取、特征匹配。本发明具有实时性，通过提取用户手势图像的特征并匹配得出识别结果，再根据识别结果执行相应指令。本发明直接用人手作为输入工具，只要采集的图像包含完整的手势，可容忍手势的平移和尺度变化以及一定角度的旋转，大大增强了设备的易用性。

主权项

一种基于视觉的手势识别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)手势图像采集：通过手势图像采集装置不断采集图像数据更新数据缓存，用于获取用户手势图像数据，作为待识别手势；(2)图像数据录入：从数据缓存中读取当前两幅连续手势图像数据，每次录入两幅连续RGB图像数据，将这两幅图像的像素点的R分量做差，差值大于15的像素点个数小于阈值，则认为图像静止，若静止进入步骤(3)，否则返回步骤(1)；所述阈值是将开机后的连续两幅图像像素值R分量做差，差值大于15的像素点个数加50作为阈值；(3)手势图像识别：处理手势图像数据，提取特征并与特征库中的模板匹配得出识别结果；所述手势图像识别包括以下步骤：(31)图像二值化：将彩色图像进行颜色空间转换之后用全局阈值法将图像划分为前景和背景两个区域，根据前景在整幅图像中所占比例判断图像中是否有手势，若前景在整幅图像中所占比例在设定阈值范围内，则认为图像中有手势，即进行下一步手势分割，否则重新采集图像数据并录入；(32)手势分割：从经所述手势图像二值化之后的图像中分割出完整的手势图像；(33)特征提取：根据经所述手势分割后的手势图像得出手指个数、手指长度及指尖距离、图像几何矩和图像转动惯量作为手势特征向量；(34)特征匹配：将待识别手势特征与特征库中模板的特征进行匹配，得出识别结果；通过将两幅连续图像分别进行上述的图像二值化、手势分割、特征提取、特征匹配过程得出两个识别结果，若识别结果一致则根据该识别结果执行后续相应指令，否则重新采集手势图像进行识别。