图像处理技术支持智能房间的示例，介绍HALCON Smart home收藏

近年来，对智能房间的研究逐渐兴起这类房间日益显现其重要性，不仅有助于改善医疗服务和提升幸福感，还可用于办公室或普通房屋毫无疑问，可传达人类意图的人机接口是打造智能房间的重要组成部分此篇文章介绍了采用图像处理技术支持智能房间的示例。

智能房间手势识别概况要实现简单便捷的交互，智能房间必须能够自动辨识房间内的人员并理解其手势为此，我们在天花板处安装了 CCD 摄像头，以提高这个过程的简便性和可靠性这里我们主要介绍人手做出的手势系统首先会通过 CCD 摄像头找到房间内的人员，接着利用颜色信息提取手部区域，然后从手部区域提取手指区域，并识别出手指数。

如果提取的手指数为 1，且手部未移动，可确定手指在指向某一方向

天花板装有 CCD 摄像头的智能房间图示提取手部区域我们通过检测头部识别人类为了降低计算成本，会从头部区域中心建立手部搜索区域我们将图像转换至 hsv 空间，以降低亮度产生的影响，并在二维色度和饱和度空间中提取手部区域。

提取手指区域识别手指数手指数是意图传输方法的重要元素识别手指的过程如图 2 所示首先减小提取的手部区域 (1)，并去除手指区域 (2)随后，将区域放大 (3) 为原始大小两个区域之差（也就是 (1)-(3)）代表手指区域 (4)。

这样，手指区域数即等同于手指数

识别手指数识别指向方向假设手指数为 1 且手部不动时，手指在指向某个物体可以将获取的手指区域主轴的方向作为指向方向假定房间中目标物体的位置已知随即计算每个物体相对于手部的方向算出每个物体的方向与得到的指向方向之间的夹角。

如果夹角小于特定阈值，则会将形成最小夹角的物体识别为被指向的物体例如，图 3 中将物体 A 识别为被指向的物体

识别指向物体实验我们的实验系统由 PC（Pentium III 500MHz、Windows NT）、图像处理板卡 PXC200、安装于天花板的彩色 CCD 摄像头以及图像处理软件 HALCON 组成提取手部区域的实验如图 4 所示。

进行头部区域和手部区域提取，识别出手指数为 1我们的实验采集了 3 个对象的 200 个样本，手指数 (0-5) 的识别率平均高达 96.0%我们针对 200 张图像进行了指向 2 个物体的实验，具体如图 6 和图 7 所示。

物体之间的夹角设为 60°、45°、30° 和 15°，平均识别率为 87.1%夹角超过 30° 时，识别几乎不会出错

已识别的手指数示例

识别指向方向

已识别的指向方向未来发展计划到目前为止，已开发出识别手指数和指向方向的方法，并通过实验进行了评估。未来的工作包括构建更加实用的手势识别系统和智能房间。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。