[发明专利]一种手部异常图像算法

权利要求书

1.一种手部异常图像算法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、导入图像，获取手部图像，并将手部图像导入；

S2、二值化图像，将导入的手部图像转变为灰度图；

S3、设置特征参数，根据具体场景设置特征点二值化阈值、特征点颜色取值、特征点面积大小、特征点圆度大小、特征点惯性大小和特征点凸度大小；

S4、特征点位置标记并保存，基于设置的特征参数获得手部图像中满足要求的特征点，并获取对应在手部图像中的横纵坐标位置，对满足要求的特征点及其横纵坐标位置进行标记和保存；

S5、获取特征点位置，根据标记和保存的满足要求的特征点及其横纵坐标位置得到特征点位置；

S6、对特征点位置进行处理并输出最终检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置特征点二值化阈值包括：

设定一个低阈值和一个高阈值，再设定一个阈值步进；

从低阈值到高阈值按照阈值步进取一系列的阈值，即对[min Threshold，maxThreshold)区间，以thresholdStep为间隔，用每一个阈值对手部图像进行二值化，得到一系列图像。

3.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置特征点颜色取值为[0，255]，其中数值越大手部图像越黑。

4.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置特征点面积大小必须小于手部图像大小。

5.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置圆度大小为[0，1]，其中测量斑点距圆的距离。

6.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置特征点惯性大小为[0，1]，其中对于圆，此值是1，对于椭圆，此值在0到1之间，对于直线，此值是0；按惯性过滤，设置Filter ByInertia＝true，并设置minInertia、maxInertia属于[0，1]并且maxInertiaminInertia。

7.根据权利要求1所述的一种手部异常图像算法，其特征在于：所述S3中设置特征点凸度大小为[0，1]，其中凸度定义为斑点的面积/凸包的面积；按凸度过滤，设置Filter ByConvexity＝true，min Convexity、max Convexity属于[0，1]，并且max ConvexityminConvexity。