[发明专利]手势识别方法、装置、设备和介质

说明书

本申请公开了手势识别方法、装置、设备和介质。该方法包括：在所获取的包含目标手部的第一图像中，确定表征目标手部的中心位置的种子点；基于种子点，从所获取的包含目标手部的第二图像中分割出目标手部区域，并从目标手部区域中分割出手掌区域；对手掌区域对目标手部区域进行差分处理，得到手指区域；在预设的手势模板集合中，确定与手指区域相匹配的目标手势模板，从而得到手势识别结果。根据本申请实施例提供的手势识别方案，可以提高手势识别的准确率。

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及手势识别方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着社会的发展，人机交互(Human Computer Interaction，HCI)技术也愈受重视。手势识别是人机交互的一个重要手段，用户的不同手势可以代表着不同人机交互信息。

图像处理方法是手势识别的重要途径之一。现阶段，往往需要将采集的图片输入机器识别模型进行手势识别，识别准确率较低。

发明内容

本申请实施例提供的手势识别方法、装置、设备和介质，可以提高手势识别的准确率。

第一方面，提供一种手势识别方法，包括：在所获取的包含目标手部的第一图像中，确定表征目标手部的中心位置的种子点；基于种子点，从所获取的包含目标手部的第二图像中分割出目标手部区域，并从目标手部区域中分割出手掌区域；对手掌区域对目标手部区域进行差分处理，得到手指区域；在预设的手势模板集合中，确定与手指区域相匹配的目标手势模板，得到手势识别结果。

在一种可选的实施方式中，基于种子点，从包含目标手部的第二图像中分割出目标手部区域，包括：在第二图像中，确定一个包含种子点的第一连通区域，其中，第一连通区域内像素的像素值与种子点的像素值的差值在预设取值范围内；从第二图像中，分割出第一连通区域，并将分割出的目标连通区域作为目标手部区域。

在一种可选的实施方式中，从目标手部区域中分割出手掌区域，包括：在待处理手部区域中，确定目标圆，目标圆是候选圆中的最大圆，其中，候选圆以种子点为圆心、且候选圆内所有像素的像素值均大于第二预设阈值；利用目标圆对目标手部区域进行形态学腐蚀操作，得到手掌区域。

在一种可选的实施方式中，在所获取的包含目标手部的待处理图像中，确定表征目标手部的中心位置的种子点，包括：获取目标手部区域中每个像素点与目标手部区域的边界的最小距离；确定每个像素点对应的最小距离中的最大值，将最大值对应的像素点选取为种子点。

在一种可选的实施方式中，手势模板集合包括多个手势模板组，每个手势模板组中的手势具有同一手势含义；在预设的手势模板集合中，确定与手指区域相匹配的目标手势模板，得到手势识别结果，包括：基于手指区域的连通子区域的数量，确定与目标手部对应的手势模板组；若仅对应一个手势模板组，则将对应的手势模板组的手势含义作为手势识别结果。

在一种可选的实施方式中，手势模板集合包括多组手势模板，每组手势模板中的手势样本图像具有同一手势含义；在预设的手势模板集合中，确定与手指区域相匹配的目标手势模板，得到手势识别结果，包括：若对应多个手势模板组，获取N组评估数据，其中，每一组评估数据中包括对应的多个手势模板组中每一手势模板组的多个手势样本图像的距离参数，每一手势样本图像的距离参数表征每一手势样本图像与手指区域的距离；针对每一组评估数据，确定每一组评估数据所包含的距离参数中的最小距离参数，将最小距离参数对应的手势模板组选定为目标手势模板组；在N 组评估参数的模板手势模板组中，将被选定为目标手势模板组次数最多的手势模板组，选定为最优手势模板组；若最优手势模板组被选定为目标手势模板组的次数大于等于预设阈值，将最优手势模板组的手势含义作为手势识别结果。

在一种可选的实施方式中，方法还包括：若最优手势模板组被选定为目标手势模板组的次数小于预设阈值，计算对应多个手势模板组中每一手势模板组的成本；将对应多个手势模板组中成本最低的手势模板组的手势含义作为手势识别结果。