指尖测评_小物体目标检测[通俗易懂]

指尖测评_小物体目标检测[通俗易懂]指尖检测根据应用可以分为单指尖检测和多指尖检测。下面是我在工作中想到的方法,希望对你有用或提供点儿灵感。单指尖检测新方法:重心距离法找到手的区域,我一般用肤色检测计算手的区域的重心在手的区域的边缘点集中寻找距离重心最远的点,该点即为指尖候选位置判断找到的点是否为指尖。判据:候选点到重心的距离大于边缘

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指尖检测根据应用可以分为单指尖检测和多指尖检测。

下面是我在工作中想到的方法,希望对你有用或提供点儿灵感。

 

单指尖检测新方法:重心距离法

  1. 找到手的区域,我一般用肤色检测
  2. 计算手的区域的重心
  3. 在手的区域的边缘点集中寻找距离重心最远的点,该点即为指尖候选位置
  4. 判断找到的点是否为指尖。判据:候选点到重心的距离大于边缘到重心平均距离的1.6倍,即为指尖;否则不是指尖,也就是说没有手指伸出

 

下面是我在随便挑的几张图片上做的试验

 

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下面是我在应用中的试验截图:

说明:红色圆是平均距离;蓝色为重心;绿色表示最远点,其中叉表示该点不是指尖,矩形表示该点是指尖

仔细看图,你会知道该算法的准确度怎么样

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多指尖检测方法之一:

    1.细化图像,端点就是候选指尖点集:

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    2.找出指尖的点。仍然可以用重心距离法,当然这次操作是在候选指尖点集中进行

 

本算法主要用于多指尖检测。

 

 多指尖检测方法之二:

 

 本算法是单指尖检测重心距离法的延伸

算法:找出手的区域的freeman chain code,也就是一个有序的边缘,然后求出其中所有点到重心的距离

相信你看到下图就会迫不及待地想要用自己的方法找到指尖,正好,因为我还没有找到准确度很高的找到指尖的方法。

这里我只是提供一个比较有效地特征,希望对你有用。

对图像的说明:四条线,从下往上,第一条是各点到重心的距离,第二条是第一条线的平滑,第四条是第一条的导数,第三条是第四条的平滑

第一组:

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第二组:

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多指尖检测方法之三:

使用轮廓

http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6196095

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