CN103227962B - 识别与图像传感器所成线的距离的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可识别与图像传感器所成线的距离的方法、装置以及设备，属于图像通信技术领域如电视。其方法包括步骤1、定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；步骤2、根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；步骤3、根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。本发明克服了现技术中具有人机交互功能的设备在人机交互时无法有效地识别被测物与图像传感器所成线的距离，从而提高用户的操作体验度。
Description
技术领域
本发明属于图像通信技术领域如电视，具体地说，涉及一种识别与图像传感器所成线的距离的方法、装置以及设备。
背景技术
智能电视是具有全开放式平台，搭载了操作系统，可以由用户自行安装和卸载软件、游戏等第三方服务商提供的程序，并可以通过网线、无线网络来实现上网冲浪。智能电视顺应了电视机高清化、网络化、智能化的趋势。智能电视除了传统的电视现实屏幕、显示驱动以外，还包括高性能的运算处理器芯片、信道信源解码芯片、图像与数据处理芯片、高速大容量存储媒介、高速数据传输接口等。因此，从信息技术的角度来看，智能电视不仅仅是一台传统意义上的电视机，更是集成了PC功能的智能信息系统。比如用户除了可以把智能电视作为普通的电视来使用外，基于用户的需求，还可以上网、3D体感游戏、运行软件程序等，达到“需求定制化”、“彩电娱乐化”等目的。无论是传统的电视还是目前的流行的智能电视，都具有人机交互功能。
对于传统的电视时代来说，人机交互功能主要通过手柄式传感器等独立于电视设备本身以外的硬件设备来实现，通过使用者操作或者晃动手中的手柄传感器来实现对电视机的各种指令控制，然而，这种方式需要借助额外的外部设备来实现人机交互，对使用者来说增加了操作媒介、降低了操作体验的亲和感。
而对于目前的智能电视来说，如何摆脱传统电视中为实现人机交互增加的额外设备，成为智能电视高度智能化以提高用户的操作体验度亟待解决的问题之一。
目前，为了实现该目的，现有技术中存在无线技术的交互比如基于红外传感器的人机方式，这种通过红外传感器直接捕捉操作者动态信号的方式有效避免了中介媒介的存在，增强了人机交互的亲和力，但是，由于红外传感器的分辨率、精度、光源性能等问题，使得这种方式的操作体验难以达到最佳效果。
另外，现有技术中也存在基于图像识别比如摄像头的智能电视人机交互方式，通过CMOS图像传感器捕捉操作者动态信号，并通过操作者手势控制、基于专用动态图象分析软件，来实现对智能电视的人机交互远程功能。但是这种方法通常基于单一摄像头的硬件基础，无法识别被测物与图像传感器所成线的距离，即被测物与电视机的距离。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种识别与图像传感器所成线的距离的方法、装置以及设备，以克服现有技术中具有人机交互功能的设备在人机交互时无法有效地识别被测物与图像传感器所成线的距离，从而提高用户的操作体验度。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种识别与图像传感器所成线的距离的方法，其包括：
步骤1、定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
步骤2、根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
步骤3、根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。
在本发明的一实施例中，所述步骤2包括：通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度。
在本发明的一实施例中，所述步骤1中，定位像素位置时，使用两个图像传感器并确定出被测物的对应像素位置有两个；所述步骤2中，计算出的图像传感器与所述被测物的角度有两个；或者，
所述步骤1中，定位像素位置时，使用三个图像传感器，确定出被测物的对应像素位置有三个；所述步骤2中，计算出的图像传感器与所述被测物的角度有三个。
在本发明的一实施例中，当图像传感器有两个时，所述步骤3中，在确定所成线的距离时，是在二维平面内进行的；当图像传感器有三个时，所述步骤3中，在确定所成线的距离时，是在三维平面内进行的。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种识别与图像传感器所成线的距离的装置，包括：
定位单元、定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；角
度计算单元、根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元、根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。
在本发明的一实施例中，所述定位单元定位像素位置时，使用两个图像传感器并确定出被测物的对应像素位置有两个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有两个；或者，
所述定位单元定位像素位置时，使用三个图像传感器，确定出被测物的对应像素位置有三个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有三个。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种识别与图像传感器所成线的距离的设备，包括：
图像传感器，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；识别与图像传感器所成线的距离的装置，包括：定位单元，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。
在本发明的一实施例中，所述图像传感器直接安装在所述设备上易于感应所述被测物的位置上。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种手势识别的方法，其包括：在第i时刻执行如下权1所述的步骤1至3，获得第i时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离；
在第i+1时刻继续执行权1所述的步骤1至3，获得第i+1时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中i为整数；
根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化与预先存储的人机交互指令进行匹配，以获得手势控制指令。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种有手势识别的设备，其包括：图像传感器，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；识别与图像传感器所成线的距离的装置，用于获得不同时刻的所成线的距离并根据不同时刻所成线的距离的变换形成轨迹变化数据，包括：
定位单元，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离；
存储器，用于预先存储人机交互指令；手势识别单元，根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化数据与预先存储的人机交互指令进行匹配，以获得手势控制指令。
与现有的方案相比，本发明中，通过依次定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置、并根据定位出的像素位置计算各个图像传感器与所述被测物的角度；最后，根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，从而克服了现有技术中具有人机交互功能的设备在人机交互时无法有效地识别被测物的与图像传感器所成线的距离，从而提高用户的操作体验度。
附图说明
图1为本发明下述实施例中识别与图像传感器所成线的距离的方法所针对智能电视的轮廓示意图；
图2为在图1所示的智能电视的左上角和右上角各设置一个图像传感器200；
图3为本发明针对图1智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图；
图4为图3实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图；
图5(a)、5(b)分别为图4所示的情形下左上角、右下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PR2；
图6为图4所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图；
图7为在图1所示的智能电视的左上角和左下角各设置一个图像传感器200；
图8为本发明针对图7智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图；
图9为图7实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图；
图10(a)、10(b)分别为图7所示的情形下左上角、左下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PL2；
图11为图7所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图；
图12为在图1所示的智能电视的左上角和右下角各设置一个图像传感器20；
图13为本发明针对图12智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图；
图14为图12实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图；
图15(a)、15(b)分别为图12所示的情形下左上角、右下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PR2；
图16为图12所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图；
图17为本发明实施例的识别与图像传感器所成线的距离的装置结构框图；
图18为本发明实施例的识别与图像传感器所成线的距离的设备结构框图；
图19为本发明实施例的手势识别的方法流程图；
图20为本发明实施例具有手势识别的设备结构框图。
具体实施方式
以下将配合图式及实施例来详细说明本发明的实施方式，藉此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本发明的下述实施例中，通过依次定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置、并根据定位出的像素位置计算各个图像传感器与所述被测物的角度；最后，根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，从而克服了现有技术中具有人机交互功能的设备在人机交互时无法有效地识别被测物与设备自带图像传感器所成线的距离，从而提高用户的操作体验度。
需要说明的是，一方面，以下主要以利用图像传感器实现智能电视上的非接触式人机交互方式为例进行说明，但是，本领域普通技术人员可以理解，也可以无须创造性劳动，将本发明的技术方案应用于其他需要非接触式人机交互的终端上。另外一方面，在具体应用时，基于实际产品设计的需求，以下以为智能电视配置两个图像传感器为例对本发明如何具体实现人机交互进行说明，但是本领域普通技术人员对图像传感器的数量并不做特殊限定，也可以根据产品的设计需求，灵活设置图像传感器的数量。
需要说明的是，智能电视的视频流播放部分，主要功能是接收并播放视频电视信号，主要采用的芯片包括：信道信源解码芯片和视频信号应用处理器，其中信道信源解码芯片主要用于接收视频信号并对视频信号进行信道信源解码操作，视频信号应用处理器主要对接收到并解码完成的信号进行视频流处理，使得处理后的信号能直接在电视显示屏幕上显示。关于这一部分并不是本发明的重点，后述实施例不做详细说明。
如图1所示，为本发明下述实施例中识别与图像传感器所成线的距离的方法所针对智能电视的轮廓示意图，其显示区域的长*宽为a*b，对角线长度。下述实施例中，示意性地以操作者的手指作为被测物。
方法实施例一
本实施例一中，以智能电视左上角和右上角各设置一个图像传感器为例进行说明。如图2所示，为在图1所示的智能电视的左上角和右上角各设置一个图像传感器200。如图3所示，为本发明针对图1智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图，其可以包括：
步骤301a、定位被测物在左上角图像传感器、右上角图像传感器的像素阵列中的分别对应像素位置PL1和PR1；
本实施例中，图像传感器可以选用像素大小为207万像素的CMOS图像传感器，具体包括横向1920个像素阵列、纵向1080个像素阵列。该CMOS图像传感器的动态范围为65dB，灵敏度为55dB。整个CMOS图像传感器采用先进的55nm CIS工艺来加工实现。
对于一个200万像素的CMOS图像传感器来说，其分辨率为横向1920个像素阵列、纵向1080个像素阵列。因此，当CMOS图像传感器通过镜头捕捉操作者手势信号以后，将通过自带的广角镜头，以横向1920个像素位置、纵向1080个像素位置的精度对操作者的手指进行区域定位。
如图4所示，为图3实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图，如图4所示，智能电视屏幕400、两个图像传感器200、被测物300之间形成的三角形关系。如图5(a)、5(b)所示，分别为图4所示的情形下左上角、右下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PR2。也就是说，在左侧图像传感器的横向1920个像素阵列、纵向1080个像素阵列中，有一个像素位置即格点与手指一一对应。于此同时，对于右侧的图像传感器来说，同样有一个像素位置即格点与手指一一对应。
步骤301a中，可以将定位出的像素位置PL1和PR2利用数字信号处理器DSP数字化，基于该数字化的像素位置PL1和PR2进行后续所成线的距离的计算。
步骤302a、根据定位出的像素位置PL1和PR2，计算各个图像传感器与所述被测物的角度α1、β1；
本实施例中，所述步骤302a可以包括：通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度信息。比如，事先各个像素位置与其对应的角度信息记录下来。当在实时确定角度时，可以以数据表的形式将像素位置与角度信息的对应关系保存到寄存器中，通过查过查表的方法找到对应的角度。
步骤303a、根据各个图像传感器与所述被测物的角度α1、β1，以及与智能电视的长度a，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离d。
如图6所示，为图4所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图。由此可见，与图像传感器所成线的距离的计算式为：d＝a/(1/tgα1+1/tgβ1)。
方法实施例二
本实施例二中，以智能电视左上角和左下角各设置一个图像传感器为例进行说明。如图7所示，为在图1所示的智能电视的左上角和左下角各设置一个图像传感器200。如图8所示，为本发明针对图7智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图，其可以包括：
步骤301b、定位被测物在左上角图像传感器、左下角图像传感器的像素阵列中的分别对应像素位置PL1、PL2；
如图9所示，为图7实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图，如图9所示，智能电视屏幕400、两个图像传感器200、被测物300之间形成的三角形关系。如图10(a)、10(b)所示，分别为图7所示的情形下左上角、左下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PL2。
步骤302b、根据定位出的像素位置PL1、PL2，计算各个图像传感器与所述被测物的角度α1、α2；
步骤303b、根据各个图像传感器与所述被测物的角度α1、α2，以及与智能电视的宽度b，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离d。
如图11所示，为图7所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图。由此可见，与图像传感器所成线的距离的计算式为：d＝b/(1/tgα1+1/tgα2)。
方法实施例三
本实施例三中，以智能电视左上角和右下角各设置一个图像传感器为例进行说明。如图12所示，为在图1所示的智能电视的左上角和右下角各设置一个图像传感器20。如图13所示，为本发明针对图12智能电视的识别与图像传感器所成线的距离的方法实施例流程图，其可以包括：
步骤301c、定位被测物在左上角图像传感器、右下角图像传感器的像素阵列中的分别对应像素位置PL1、PR2；
如图14所示，为图12实施例中被测物、智能电视以及图像传感器三者位置关系的俯视示意图，如图14所示，智能电视屏幕400、两个图像传感器401、被测物402之间形成的三角形关系。如图15(a)、15(b)所示，分别为图12所示的情形下左上角、右下角两个图像传感器上分别定位出的像素位置PL1和PR2。
步骤302c、根据定位出的像素位置PL1、PR2，计算各个图像传感器与所述被测物的角度α1、β2；
步骤303c、根据各个图像传感器与所述被测物的角度α1、β2，以及与智能电视的对角线长度，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离d。
如图16所示，为图12所示情形下各个图像传感器与所述被测物的角度、智能电视的长度、与图像传感器所成线的距离之间的关系示意图。由此可见，与图像传感器所成线的距离的计算式为：d＝/(1/tgα1+1/tgβ2)。
上述实施例中，利用了两个图像传感器在二维平面内实现了所成线的距离的动态识别，根据上述实施例的启发，本领域普通技术人员无须创造性劳动，为了提高测量的准确度，可以使用三个或更多个图像传感器，并确定出被测物的对应像素位置有三个，计算出三个图像传感器与所述被测物的角度。当图像传感器有三个时，所述步骤3中，在确定与图像传感器所成线的距离时，是在三维平面内进行的。
装置实施例
如图17所示，为本发明实施例的识别与图像传感器所成线的距离的装置结构框图，其可以包括：
定位单元1701，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元1702，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元1703，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。
本实施例中，可以在所述定位单元定位像素位置时，使用两个图像传感器并确定出被测物的对应像素位置有两个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有两个；或者，也可以在所述定位单元定位像素位置时，使用三个图像传感器，确定出被测物的对应像素位置有三个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有三个。
设备实施例
如图18所示，为本发明实施例的识别与图像传感器所成线的距离的设备结构框图，其包括：
图像传感器1801，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；识别与
图像传感器所成线的距离的装置1802，包括：
定位单元1812、定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元1822、根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元1832、根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离。
在本实施例中，所述图像传感器1801直接安装在所述设备上易于感应所述被测物的位置上。
手势识别的方法实施例
如图19所示，为本发明实施例的手势识别的方法流程图，其包括：
步骤S1901、在第i时刻执行如下上述图3或图8或图13所示步骤，获得第i时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离；
步骤S1902、在第i+1时刻继续执行上述图3或图8或图13所示步骤，获得第i+1时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中i为整数；
步骤S1903、根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化与预先存储的人机交互指令进行匹配，以获得手势控制指令。
具有手势识别的设备实施例
如图20所示，为本发明实施例具有手势识别的设备结构框图，其包括：
图像传感器2001，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；识别与图像传感器所成线的距离的装置2002，用于获得不同时刻所成线的距离并根据不同时刻所成线的距离的变换形成轨迹变化数据，包括：
定位单元2012，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元2022，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度；
距离计算单元2032，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离；
存储器2003，用于预先存储人机交互指令；
手势识别单元2004，根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化数据与预先存储的人机交互指令进行匹配，以获得手势控制指令。
图20所示的实施例可以针对某些特定游戏应用，如打乒乓游戏，游戏人员通过挥舞手势从离电视机屏幕较远处向离电视机屏幕较近处推球，与图像传感器所成线的距离识别装置实时测试游戏人员手势点与电视机屏幕的距离，即与图像传感器所成线的距离，从而顺利完成游戏动作。其他3D等需要图像传感器所成线的距离信息的游戏，如打网球、打拳击、打羽毛球等游戏，也可以借助与图像传感器所成线的距离与操作者进行互动。
上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.一种识别与图像传感器所成线的距离的方法，其特征在于，包括：
步骤1、定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
步骤2、根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度,其中，可以通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度；
步骤3、根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中，当图像传感器为两个时，在二维平面内确定所成线的距离；当图像传感器为三个时，在三维平面内确定所成线的距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，定位像素位置时，使用两个图像传感器并确定出被测物的对应像素位置有两个；所述步骤2中，计算出的图像传感器与所述被测物的角度有两个；或者，
所述步骤1中，定位像素位置时，使用三个图像传感器，确定出被测物的对应像素位置有三个；所述步骤2中，计算出的图像传感器与所述被测物的角度有三个。
3.一种识别与图像传感器所成线的距离的装置，其特征在于，包括：
定位单元，定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元，根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度，其中，可以通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度；
距离计算单元，根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中，当图像传感器为两个时，在二维平面内确定所成线的距离；当图像传感器为三个时，在三维平面内确定所成线的距离。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述定位单元定位像素位置时，使用两个图像传感器并确定出被测物的对应像素位置有两个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有两个；或者，
所述定位单元定位像素位置时，使用三个图像传感器，确定出被测物的对应像素位置有三个；所述角度计算单元计算出的图像传感器与所述被测物的角度有三个。
5.一种识别与图像传感器所成线的距离的设备，其特征在于，包括：图像传感器，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；
识别与图像传感器所成线的距离的装置，包括：
定位单元，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度，其中，可以通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度；
距离计算单元，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中，当图像传感器为两个时，在二维平面内确定所成线的距离；当图像传感器为三个时，在三维平面内确定所成线的距离。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述图像传感器直接安装在所述设备上易于感应所述被测物的位置上。
7.一种手势识别的方法，其特征在于，包括：
在第i时刻执行权利要求1所述的步骤1至3，获得第i时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离；
在第i+1时刻继续执行权利要求1所述的步骤1至3，获得第i+1时刻所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中i为整数；
根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化与预先存储的人机交互指令进行匹配，以获得手势控制指令。
8.一种具有手势识别的设备，其特征在于，包括：
图像传感器，用于感应对所述设备进行人机交互时的被测物；
识别与图像传感器所成线的距离的装置，用于获得不同时刻所成线的距离并根据不同时刻所成线的距离的变换形成轨迹变化数据，包括：
定位单元，用于定位被测物在每个图像传感器的像素阵列中的对应像素位置；
角度计算单元，用于根据定位出的像素位置，计算各个图像传感器与所述被测物的角度，其中，可以通过查询预先保存的像素位置与角度信息的对应关系，确定每个像素位置对应的角度；
距离计算单元，用于根据各个图像传感器与所述被测物的角度，以及与被测物形成线距离关系的设备的轮廓大小，确定所述设备的图像传感器与所述被测物之间所成线的距离，其中，当图像传感器为两个时，在二维平面内确定所成线的距离；当图像传感器为三个时，在三维平面内确定所成线的距离；
存储器，用于预先存储人机交互指令；
手势识别单元，根据不同时刻所成线的距离的变换形成的轨迹变化数据，与预先存储的人机交互指令进行匹配，获得手势控制指令。
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