CN104750250A - 支持手势交互的投影方法和投影系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了本发明提供一种支持手势交互的投影方法，投影系统处于工作状态，调节摄像机的视角可以捕捉整个投影屏幕，使用摄像机按照预设时间间隔对投影屏幕连续拍照采集图像，执行二值化处理，使用差影法对连续采集图像之间进行差分运算，获取包含运动手部投影的屏幕变化差分图像；根据获得的上述连续差分图像，计算目标区域密度分布特征，进行手形识别和手势轨迹检测，判定手形类型或手势指令类型，控制调节投影仪的投影内容。本发明实现对人体输入动作识别，根据手势的不同运动趋势来调整投影图形内容，实现了良好的人机互动，具备较好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及投影显示和图像处理技术领域，尤其涉及一种支持手势交互的投影方法和投影系统。
背景技术
随着科学技术的高速发展以及信息量的急速膨胀，在影视动漫产业、数字与虚拟城市及社区、建筑设计和规划、汽车设计与制造、遥感和指挥以及大规模科学计算可视化等诸多领域，人们对显示技术的要求也越来越高。投影系统在人们的工作、学习及娱乐场合都发挥着重要作用，但是目前的投影系统需要人们手动去操作播放，交互性不好，比如在教育领域，使演讲者的互动氛围打了折扣，在娱乐领域，也不能够构建一个可交互感知的亲切环境，从而存在缺憾。
发明内容
本发明的目的在于针对已有技术的不足，公开一种支持对人体手势主动非接触交互的投影方法和投影系统，提供更好的人性化交互体验。
为了实现上述目的：
首先，本发明提供一种支持手势交互的投影方法，该投影方法包含如下步骤：
(1)启动计算机、摄像机和投影仪，投影系统处于工作状态，调节摄像机的视角可以捕捉整个投影屏幕；
(2)摄像机按照预设时间间隔对投影屏幕连续拍照采集图像，执行二值化处理，使用差影法对连续采集图像之间进行差分运算，获取包含运动手部投影的屏幕变化差分图像；
(3)根据获得的上述连续差分图像，计算目标区域密度分布特征，进行手形识别和手势轨迹检测，判定手形类型或手势指令类型，控制调节投影仪的投影内容；
(4)重复步骤(2)～(3)，投影系统循环工作。
在上述步骤(3)中，手形识别和手势轨迹检测的方法为：
(3.1)针对差分图像，识别出人手所在的目标图像区域，计算对应手部图形区域的质心坐标(xc,yc)和统计面积S：
S＝n，其中(xk,yk)为手部图形区域的任一像素点坐标，n为手部图形区域的像素点总数目，k＝1,2，…，n；
(3.2)计算手部图形区域像素点到质心的最大距离d，以质心为圆心，以最大距离d为半径做手部图形区域的外接圆，然后在外接圆内画M-1个同心圆，半径依次为将外接圆划分为M个区域；
(3.3)统计每个圆内手部图形目标像素点数目wi及圆内像素点总数ti，计算每个圆内手部图形的密度分量ri＝wi/ti，构成该手部图形的密度特征向量D＝(r1,r2,…,rM)，其中i＝1,2，…，M；
(3.4)根据手部图形的密度特征向量D，根据曲线特征进行模式比对，判定手形类型；
(3.5)针对连续差分图像，累计计算质心坐标差和统计面积差，根据质心坐标差和统计面积差的变化情况，判定手势轨迹类型。
在上述步骤(3.4)中，手形类型判定支持单手指、五指、拳头。
在上述步骤(3.5)中，手势轨迹类型判定支持左滑动、右滑动、放大、缩小，判定方法分别为
左滑动：手部质心横坐标xc累计增大6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
右滑动：手部质心横坐标xc累计减少6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
放大：手部有效面积S变大一倍以上；
缩小：手部有效面积S变小一倍以上。
上述手势轨迹类型左滑动、右滑动控制投影仪翻页显示功能，手势轨迹类型放大、缩小控制投影仪缩放显示功能。
上述摄像机预设时间间隔为300ms。
其次，本发明还提供了一种支持手势控制的投影系统，由计算机、投影仪、摄像机及投影屏幕组成，计算机同时连接并控制投影仪和摄像机工作，投影仪、摄像机安装在投影屏幕前面两边，使投影仪、摄像机的视角都可以覆盖整个投影屏幕，人手在投影屏幕前做手势，摄像机连续采集屏幕，投影屏幕上包含人手图形阴影，通过对采集图像进行判定，实现系统对外界手势动作响应，调整投影图形内容实现人机交互。
与现有技术相比，本发明支持手势交互的投影方法和投影系统，通过摄像头采集连续图像，并实现对人体输入动作识别，根据手势的不同运动趋势来调整投影图形内容，实现了良好的人机互动，具备较好的应用前景，比如通过与观众互动，可以为不同的参与者提供不同的广告内容，应用于教育领域，可以实现互动式教学，应用于娱乐领域，可以营造更加真实的游戏空间和体验。
通过以下的描述并结合附图，本发明将变得更加清晰，这些附图用于解释本发明的实施例。
附图说明
图1为本发明实施例支持手势交互的投影方法的流程示意图。
图2为本发明实施例支持手势交互的投影系统的系统示意图。
图3为本发明实施例中计算目标区域密度分布特征的示意图。
具体实施方式
现在参考附图描述本发明的实施例，附图中类似的元件标号代表类似的元件。如上所述，如图1所示，本实施例提供一种支持手势交互的投影方法，该投影方法包含如下步骤：
S001启动计算机、摄像机和投影仪，投影系统处于工作状态，调节摄像机的视角可以捕捉整个投影屏幕；
S002摄像机按照预设时间间隔对投影屏幕连续拍照采集图像，执行二值化处理，使用差影法对连续采集图像之间进行差分运算，获取包含运动手部投影的屏幕变化差分图像；
S003根据获得的上述连续差分图像，计算目标区域密度分布特征，进行手形识别和手势轨迹检测，判定手形类型或手势指令类型，控制调节投影仪的投影内容；
S004重复步骤S002～S003，投影系统循环工作。
与上述投影方法相对应的一种支持手势控制的投影系统，如图2所示，由计算机100、投影仪101、摄像机102及投影屏幕103组成，计算机100同时连接并控制投影仪101和摄像机102工作，投影仪101、摄像机102安装在投影屏幕103前面两边，使投影仪101、摄像机102的视角都可以覆盖整个投影屏幕，人手在投影屏幕前做手势，摄像机连续采集屏幕，投影屏幕上包含人手图形阴影，通过对采集图像进行判定，实现系统对外界手势动作响应，调整投影图形内容实现人机交互。
在本实施例中，针对差分运算的图形需要经过去噪步骤，可以采用中值滤波降噪或者图像处理中形态学算子进行降噪处理，在上述步骤S003中，手形识别和手势轨迹检测的方法为：
a1针对差分图像，识别出人手所在的目标图像区域，计算对应手部图形区域的质心坐标(xc,yc)和统计面积S：
S＝n，其中(xk,yk)为手部图形区域的任一像素点坐标，n为手部图形区域的像素点总数目，k＝1,2，…，n；
a2计算手部图形区域像素点到质心的最大距离d，以质心为圆心，以最大距离d为半径做手部图形区域的外接圆，然后在外接圆内画M-1个同心圆，半径依次为将外接圆划分为M个区域；
a3统计每个圆内手部图形目标像素点数目wi及圆内像素点总数ti，计算每个圆内手部图形的密度分量ri＝wi/ti，构成该手部图形的密度特征向量D＝(r1,r2,…,rM)，其中i＝1,2，…，M；
a4根据手部图形的密度特征向量D，根据曲线特征进行模式比对，判定手形类型；
a5针对连续差分图像，累计计算质心坐标差和统计面积差，根据质心坐标差和统计面积差的变化情况，判定手势轨迹类型。
本实施例中，关于手部图形区域的密度分布计算，参考图3所示，为一张使用摄像机拍摄的照片104，投影屏幕103上具有手形区域的投影图案，根据上述步骤计算获得质心106后，计算手部图形区域像素点到质心的最大距离d，画外接圆，本实施例中将图中区域分为5份，则半径分别为1d，0.8d，0.6d，0.4d，0.2d，进一步计算每个圆形区域的密度分量，获得手部图形的密度特征向量D，根据上述思路，实际获取的一组关于单手指、五指、拳头的密度分量组如下表所示：
| 单指 | 五指 | 拳头 | |
| 1d | 0.0340 | 0.0289 | 0.0391 |
| 0.8d | 0.0636 | 0.2027 | 0.6144 |
| 0.6d | 0.2398 | 0.5814 | 1.0000 |
| 0.4d | 0.7075 | 0.7326 | 1.0000 |
| 0.2d | 0.9554 | 0.9025 | 1.0000 |
从上表可以关于各种手形的密度特征向量D具有差异特征，根据这种差异特征可以对手形完成识别。
本实施例中，针对手势轨迹类型判定支持左滑动、右滑动、放大、缩小，判定方法可以参考如下步骤：
左滑动：手部质心横坐标xc累计增大6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
右滑动：手部质心横坐标xc累计减少6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
放大：手部有效面积S变大一倍以上；
缩小：手部有效面积S变小一倍以上。
上述手势轨迹类型左滑动、右滑动控制投影仪翻页显示功能，手势轨迹类型放大、缩小控制投影仪缩放显示功能。
上述摄像机预设时间间隔为300ms。
结合图1-3，本发明支持手势交互的投影方法和投影系统，通过摄像头采集连续图像，并实现对人体输入动作识别，根据手势的不同运动趋势来调整投影图形内容，实现了良好的人机互动，具备较好的应用前景，比如通过与观众互动，可以为不同的参与者提供不同的广告内容，应用于教育领域，可以实现互动式教学，应用于娱乐领域，可以营造更加真实的游戏空间和体验。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种支持手势交互的投影方法，其特征在于，该投影方法包含如下步骤：
(1)启动计算机、摄像机和投影仪，投影系统处于工作状态，调节摄像机的视角可以捕捉整个投影屏幕；
(2)摄像机按照预设时间间隔对投影屏幕连续拍照采集图像，执行二值化处理，使用差影法对连续采集图像之间进行差分运算，获取包含运动手部投影的屏幕变化差分图像；
(3)根据获得的上述连续差分图像，计算目标区域密度分布特征，进行手形识别和手势轨迹检测，判定手形类型或手势指令类型，控制调节投影仪的投影内容；
(4)重复步骤(2)～(3)，投影系统循环工作。
2.如权利要求1所述的支持手势交互的投影方法，其特征在于，在步骤(3)中，手形识别和手势轨迹检测的方法为：
(3.1)针对差分图像，识别出人手所在的目标图像区域，计算对应手部图形区域的质心坐标(xc,yc)和统计面积S：
S＝n，其中(xk,yk)为手部图形区域的任一像素点坐标，n为手部图形区域的像素点总数目，k＝1,2，…，n；
(3.2)计算手部图形区域像素点到质心的最大距离d，以质心为圆心，以最大距离d为半径做手部图形区域的外接圆，然后在外接圆内画M-1个同心圆，半径依次为将外接圆划分为M个区域；
(3.3)统计每个圆内手部图形目标像素点数目wi及圆内像素点总数ti，计算每个圆内手部图形的密度分量ri＝wi/ti，构成该手部图形的密度特征向量D＝(r1,r2,…,rM)，其中i＝1,2，…，M；
(3.4)根据手部图形的密度特征向量D，根据曲线特征进行模式比对，判定手形类型；
(3.5)针对连续差分图像，累计计算质心坐标差和统计面积差，根据质心坐标差和统计面积差的变化情况，判定手势轨迹类型。
3.如权利要求2所述的支持手势交互的投影方法，其特征在于，在步骤(3.4)中，手形类型判定支持单手指、五指、拳头。
4.如权利要求2所述的支持手势交互的投影方法，其特征在于，在步骤(3.5)中，手势轨迹类型判定支持左滑动、右滑动、放大、缩小，判定方法分别为
左滑动：手部质心横坐标xc累计增大6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
右滑动：手部质心横坐标xc累计减少6次以上，质心纵坐标yc累计变化范围在100像素以内；
放大：手部有效面积S变大一倍以上；
缩小：手部有效面积S变小一倍以上。
5.如权利要求4所述的支持手势交互的投影方法，其特征在于，手势轨迹类型左滑动、右滑动控制投影仪翻页显示功能，手势轨迹类型放大、缩小控制投影仪缩放显示功能。
6.如权利要求1所述的支持手势交互的投影方法，其特征在于，摄像机预设时间间隔为300ms。
7.一种支持手势控制的投影系统，由计算机、投影仪、摄像机及投影屏幕组成，其特征在于，计算机同时连接并控制投影仪和摄像机工作，投影仪、摄像机安装在投影屏幕前面两边，使投影仪、摄像机的视角都可以覆盖整个投影屏幕，人手在投影屏幕前做手势，摄像机连续采集屏幕，投影屏幕上包含人手图形阴影，通过对采集图像进行判定，实现系统对外界手势动作响应，调整投影图形内容实现人机交互。
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