【图像检测】手指指尖的图像采集与检测附matlab代码

1 简介

为克服传统二维彩色图像处理算法易受周围环境,光照变化,背景等因素的影响,提出利用计算机视觉信息,实现一种快速鲁棒的手势分割与指尖检测算法.首先,根据计算机视觉信息对非人体部分图像进行筛选,得到包含人手的人体图像;然后对当前得到的人体图像进行直方图分析,计算能够区分人手与非人手的阈值,并通过该阈值对人体图像进行分割得到人手图像;最后,对人手图像进行形态学处理,计算掌心位置,并提取手部轮廓,结合人手轮廓关键几何特征对指尖进行有效检测.实验表明,该方法能够实时,有效地对指尖进行检测.​

2 部分代码

function indexXY=myConvexHull(x,y)%构成四边形边界n=length(x);%最小最大的x和y坐标ix=min(x);iy=min(y);ax=max(x);ay=max(y);%这段话其实没什么作用%检测点集，删去内部点，留下可能构成最小凸包的点test=(x>=ix | x<=ax | y>=iy | y<=ay);index=1:n;index=(index(test));%可能构成最小凸包的点x=x(test);y=y(test);%可能构成最小凸包的点数n=length(x);%按y值由小到大排序[y,sindex] = sort(y);x = x(sindex);​temp=zeros(n,1);%共线问题，删去共线的点%及假设几点是在同一条线上，则只取改线的两端点作为凸包点colinear=false;% if y(1)==y(2) || y(end)==y(end-1)%     i=1;%     while y(i)==y(i+1)%         i=i+1;%     end%     if i>2%     %计算求得输入点x坐标最小（如果x相等，则比较y是不是最小）的点，作为第一个点%     [x(1:i),xid]=sort(x(1:i),'descend');%     tempindex=sindex(xid);%     sindex(1:i)=tempindex; %     sindex(2:i-1)=[];%     y(2:i-1)=[];%     x(2:i-1)=[];%     end%     i=1;%     if x(1)>x(2)%        while y(end-i+1)==y(end-i)%             i=i+1;%         end%         if i>1%       %          colinear=true;%         [x(end-i+1:end),xid]=sort(x(end-i+1:end),'ascend');%         tempindex=sindex(end-i+1:end);%         sindex(end-i+1:end)=tempindex(xid);%         %         sindex(end-i+2:end-1)=[];%         x(end-i+2:end-1)=[];%         y(end-i+2:end-1)=[];%         end%         %     else%         while y(end-i+1)==y(end-i)%             i=i+1;%         end%         if i>1%          %          colinear=true;%         [x(end-i+1:end),xid]=sort(x(end-i+1:end),'descend');%         tempindex=sindex(end-i+1:end);%         sindex(end-i+1:end)=tempindex(xid);%        %         sindex(end-i+2:end-1)=[];%         x(end-i+2:end-1)=[];%         y(end-i+2:end-1)=[];%          end%     end%     n=length(x);% end%确定方向  %当x(1)>x(2)，则方向为1%否则为-1if x(1)>x(2)    orientation=1;else             orientation=-1;end​%根据向量的叉乘公式求凸包，向量叉乘大于零为凸包c=2;i=2;​temp(1)=1;temp(2)=2;p1=temp(1);p2=temp(2);%从顶点顺时针扫描一遍while i<=n-1    p3=i+1;    cp=orientation*((x(p1)-x(p2))*(y(p3)-y(p2))-(x(p3)-x(p2))*(y(p1)-y(p2)));        if cp>0         temp(c+1)=i+1;         p1=p2;        p2=p3;        c=c+1;        i=i+1;    else        if c>2            c=c-1;            p2=p1;            p1=temp(c-1);        else            temp(2)=i+1;            p2=i+1;            i=i+1;        end    endend​p1=c-1;p1=temp(p1);p2=temp(c);if colinear || p1==i-1;    i=i-1;end%从最低点顺时针扫描一遍while i>1   p3=i-1;   cp=orientation*((x(p1)-x(p2))*(y(p3)-y(p2))-(x(p3)-x(p2))*(y(p1)-y(p2)));    if cp>0          temp(c+1)=i-1;        p1=p2;        p2=p3;        c=c+1;        i=i-1;           else        c=c-1;        p2=p1;        p1=temp(c-1);    endendindexXY=index(sindex(temp((1:c))))';end​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]高晨, 张亚军. 基于Kinect深度图像的指尖检测与手势识别[J]. 计算机系统应用, 2017, 26(4):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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