CN110288661A - 手术灯的位置调整方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种手术灯的位置调整方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取采集的图像；当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标；将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标；根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。采用本方法能够提高手术灯的位置调整准确性。

Description

手术灯的位置调整方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及医疗器械领域，特别是涉及一种手术灯的位置调整方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机和互联网技术的发展，医疗领域设备的智能化程度得到了提高，医疗设备控制已逐步从手动控制向自动控制发展。

然而，传统的手术灯调节是通过语音控制手术灯，很难准确捕捉指令词，导致手术灯的位置调整不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述手术灯的位置调整不准的问题，提供一种提高手术灯的位置调整准确性的方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种手术灯的位置调整方法，所述方法包括：

获取采集的图像；

当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标；

将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

在其中一个实施例中,还包括:

检测所述图像中存在定位特征的方式，包括：

识别所述图像中的候选定位特征；

将所述候选定位特征与预设定位特征比较；

当所述候选定位特征与预设定位特征匹配，则表示所述图像中存在定位特征。

在其中一个实施例中,还包括:

所述定位特征为手势特征；检测所述图像中存在手势特征的方式，包括：

识别所述图像中的手形轮廓，并获取所述手形轮廓的凸包；

根据所述凸包确定手势属性；

将所述手势属性与预设手势特征进行比较；

当所述手势属性与预设手势特征匹配时，则表示图像中存在手势特征。

在其中一个实施例中,还包括:

所述根据所述凸包确定手势属性，包括：

根据所述凸包标记手指和手掌；

根据所述手指和手掌确定手势属性。

在其中一个实施例中，还包括：

所述确定定位特征在图像坐标系中的坐标，包括：

提取所述定位特征的质心坐标；

将所述定位特征的质心坐标作为所述定位特征在图像坐标系中的坐标。在其中一个实施例中，还包括：

在所述识别所述图像中的候选定位特征之前，所述检测所述图像中存在定位特征的方式，还包括：

对所述图像进行去噪处理；

将去噪处理后的图像进行颜色空间转换；

将经过颜色空间转换后的图像进行二值化处理；

对经过二值化处理的图像进行形态学滤波处理。

在其中一个实施例中，还包括：

所述根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，包括：

获取无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标，根据所述无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标和所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

所述根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整，包括：

根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动；

检测是否到达目标位置，所述目标位置为所述手势特征在无影灯坐标系中的坐标所对应的位置；

当未达到目标位置时，返回执行根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动的步骤；

当到达目标位置时，结束。

一种手术灯的位置调整装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取采集的图像；

检测模块,用于检测所述采集图像中的定位特征；

数据处理模块，用于计算定位特征在图像坐标系中的坐标,再将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

调整模块,用于根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

图像处理模块，用于检测所述图像中存在定位特征之前对所述图像进行图像处理。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取采集的图像；

当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标；

将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取采集的图像；

当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标；

将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

上述手术灯的位置调整方法、装置、计算机设备和存储介质，获取采集的图像之后，检测到图像中的定位特征，然后确定定位特征在图像坐标系中的坐标，将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标，根据定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，根据位置调整参数对手术灯的位置进行调整，提高了手术灯的位置调整的准确性。在调整过程中自动控制手术灯的位置调整，不仅操作方便、减少调整时间，也避免了医护人员与手术灯的直接接触，减少手术灯的消毒次数。

附图说明

图1为一个实施例中手术灯的位置调整方法的应用环境图；

图2为一个实施例中手术灯的位置调整方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中手术灯的位置调整方法的流程示意图；

图4为一个实施例中定位手势检测步骤的流程示意图；

图5为一个实施例中马达位置调整步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中无影灯自动定位步骤的流程示意图；

图7为一个实施例中手术灯的位置调整装置的结构框图；

图8为一个实施例中手术照明设备的部分结构框图；

图9为一个实施例中的计算机设备内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的手术灯的位置调整方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，手术灯102通过网络与控制设备104通过网络进行通信。控制设备104获取采集的图像，当检测到图像中存在定位特征时，确定定位特征在图像坐标系中的坐标，将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标，根据定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；根据位置调整参数实现对手术灯的位置调整。其中，控制设备104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。此外，该控制设备104可为计算机设备，计算机设备可为移动终端。移动终端可为平板电脑、个人数字助理等。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种手术灯的位置调整方法，以该方法应用于图1中的控制设备104为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，获取采集的图像。

具体地，图像可以由手术灯采集，通过手术灯102上安装的摄像头采集图像，并将采集的图像传输给控制设备104。采集指令可以是使用者手动点击控制面板上的采集按钮，也可以是控制设备104采集使用者发出的语音，经过语音识别，并将识别的语音内容和设定的语音特征匹配，相匹配时生成的采集指令。当手术灯检测到采集指令之后，摄像头采集当前图像，手术灯获取采集的图像后还会将采集的图像进行存储，并把获取采集的图像通过数据线等有线或蓝牙等无线的方式传输到控制设备104，便于对采集的图相关进行分析。

在一个实施例中，图像也可以由控制设备104上安装的摄像头采集。

此外，采集的图像可以是经由外接设备采集，外接设备把采集的图像发送给控制设备104。获取过程包括：外接设备与控制设备104通信，外接设备可以设置上电后连续自动采集当前图像，也可以通过使用者手动点击控制面板上的采集按钮发出采集指令外接设备检测到采集指令，采集当前图像；进入外接设备操作界面，使用者输入发送指令或点击操作界面的发送按钮，外接设备将采集的图像发送至控制设备104。外接设备可以固定在控制设备104上，控制设备104与外接设备的相对位置是固定不变的，外接设备可以是CCD视觉传感器、CMOS视觉传感器。

步骤204，当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标。

具体地，定位特征能标记需要进行手术的部位。定位特征可以是手势、也可以是手术部位添加的图形标识，图形标识可以是正方形、三角形、椭圆等，也可以是不同数目图形或不同图形的组合。例如，定位特征是图形标识，先对图形标识进行模型算法训练，把训练得到的图形标识特征作为预设图形标识特征。在手术灯把采集的图像发送给控制设备104，控制设备104对采集的图像进行处理分析，获取的图形标识特征与预设图形标识特征相匹配，则表示检测到图像中存在定位特征。

检测到图像中的定位特征，根据建立的定位特征与图像坐标系的对应计算关系，确定定位特征在图像坐标系中的坐标。例如，可以通过矩形实验库(Matlab)来计算定位特征在图像坐标系中的坐标。

步骤206，将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标。

具体地，把定位特征在图像坐标系中的坐标通过坐标系转换，变换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标。坐标系转换之前先建立图像坐标系和无影灯坐标系的对应关系。坐标系转换之前，首先需要确定坐标系的方向，坐标系方向包括正朝向顺时针、正朝向逆时针。例如，三维坐标系中x、y、z正朝向逆时针，用右手坐标系，即大拇指对应x轴正向，食指对应y轴正向，中指对应z轴正向；三维坐标系中x、y、z正朝向顺时针，用左手坐标系(大拇指对应x轴正向，食指对应y轴正向，中指对应z轴正向。坐标系转换包括:平移转换、旋转转换、复合转换。例如,平面坐标系平移转换:坐标系XOY与坐标系X’O’Y’相应的坐标轴彼此平行，并且具有相同的正向。坐标系X’O’Y’是由坐标系XOY平行移动而得到的。设P点在坐标系XOY中的坐标为(x，y)，在X’O’Y’中坐标为(x’，y’)，而(a，b)是O’在坐标系XOY中的坐标，在坐标系XOY和坐标系X’O’Y’，于是：

’

x＝kx+a

’

y＝ky+b

上式即一点在坐标系平移转换前后的坐标关系式,k代表线性系数。

步骤208，根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数。

具体地，定位特征在无影灯坐标系中的坐标，可以是二维(2D)坐标也可是三维(3D)坐标,，定位特征在无影灯坐标系中的坐标是手术灯要调整的目标坐标，也就是使用者想要手术灯调整的目标位置。手术灯的位置调整方式可表现为手术灯水平(X轴)方向上和/或垂直(Y轴)方向上的调整，手术灯的位置调整是通过位置调整参数控制马达转动来实现，手术灯的位置调整参数可以是手术灯在X轴和/或Y轴移动的距离和方向。计算无影手术灯在无影灯坐标系中的当前坐标和手术灯要调整到的目标坐标的坐标差值，通过坐标系转换，把坐标差值转换为手术灯位置的调整参数。

步骤210，根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

具体地，首先建立手术灯的位置调整参数与马达控制参数之间的对应关系，通过手术灯的位置调整参数获取马达控制参数，手术灯的位置调整由马达转动来实现，马达控制参数可为马达在水平和垂直方向上转动的步数和方向。马达可以是步进马达，也可以是伺服马达，这里不做限制。调整过程，手术灯实时位置会根据马达转动发生改变,为了提高手术灯的位置调整准确性，需要及时检测手术灯是否到达目标位置。检测方式可以是实时获取马达转动次数和方向，检测马达调整的步数和方向和控制参数中的步数和方向是否匹配。当检测到马达调整的实时步数和方向和控制参数中的步数和方向匹配，可以理解为手术灯调整到目标位置，结束手术灯的位置调整；当检测到马达调整的实时步数和方向和控制参数中的步数和方向不匹配时，马达继续转动调整手术灯。

此外，手术灯的位置调整也可以气缸控制实现。

上述手术灯的位置调整方法中，获取采集的图像之后，检测到图像中的定位特征，然后确定定位特征在图像坐标系中的坐标，将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标，根据定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，根据位置调整参数对手术灯的位置进行调整，提高了手术灯的位置调整的准确性。在调整过程中用马达控制手术灯的位置调整，不仅操作方便、减少调整时间，也避免了相关人员与手术灯的直接接触，减少手术灯的消毒次数。除此之外，提高了手术的安全系数。

在一个实施例中，所述检测所述图像中存在定位特征的方式，包括：

识别所述图像中的候选定位特征；

将所述候选定位特征与预设定位特征进行比较；

当所述候选定位特征与预设定位特征定匹配时，则表示检测到图像中存在定位特征。

具体地，从图像的分析结果中获取候选定位特征，候选定位特征是能够标记进行手术部位的特征，预设定位特征是预先设置作为参考的定位特征，可以通过定位特征模型训练得到。通过比较候选定位特征和预设定位特征，确定定位特征，提高了手术灯的位置调整的准确性，也节约了时间，提高了医护人员的工作效率。

在一个实施例中，所述确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标，包括:

提取所述定位特征的质心坐标；将所述定位特征的质心坐标作为所述定位特征在图像坐标系中的坐标。

具体地，可以先建立定位特征与图像坐标系的对应计算关系，检测到定位特征时，提取定位特征的质心，可以通过Matlab或算法获取质心在图像坐标系中的质心坐标，将定位特征的质心坐标作为定位特征在图像坐标系中的坐标。质心是质量中心简称质心，指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点。质心坐标可以是二维空间坐标，也可以是三维空间坐标。通过计算质心坐标，可以准确确定定位特征的坐标，提高手术灯的位置调整准确性。

在一个实施例中，该根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，包括：

获取无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标，根据所述无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标和所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

所述根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整，包括：

根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动；

检测是否到达目标位置，所述目标位置为所述手势特征在无影灯坐标系中的坐标所对应的位置；

当未达到目标位置时，返回执行根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动的步骤；

当到达目标位置时，结束。

具体地，手术灯位置调整由马达控制，马达的控制参数与手术灯的位置调整参数相对应。也就是说，手术灯初始位置相同，目标位置不同对应的位置调整参数也不同，即马达的预设控制参数也不同。马达控制参数可以是马达转动的步数和方向，当马达实时转动步数和方向与预设控制参数中转动步数和方向相同时，停止转动；当马达实时转动步数和方向与预设控制参数中转动步数和方向不同时，继续转动，直到实时转动步数和方向与预设控制参数中转动步数和方向相同时。通过实时检测是否达到目标，提高了手术灯的位置调整准确性，节约时间，提高了相关人员的工作效率。在一个实施例中，在所述识别所述图像中的候选定位特征之前，所述检测所述图像中存在定位特征的方式，还包括：对获取采集的图像进行去噪处理；将去噪处理后的图像进行颜色空间转换；将经过颜色空间转换后的图像进行二值化处理；

对经过二值化处理的图像进行形态学滤波处理。

具体地，对图像进行处理包括首先进行图像处理，图像处理包括：去噪处理，减少图像中的噪声，去噪处理可以通过高斯滤波实现。高斯滤波是用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值；对去噪处理后图像进行颜色空间转换，采集的图片是RGB类型，但进行图像处理时，需要用到灰度图、HSV等其它颜色制式图片，可以通过Matplotlib.colors自带的函数和转换公式实现RGB和HSV的转换，得到灰度图像,RGB是光的三原色，R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色，H(Hue)代表色调,S(Saturation)饱和度,V(Value)代表明度；对获取的灰度图像进行二值化处理，可以是通过阈值法二值化，即根据图像中目标与背景的差异，把图像分别设置为两个不同的级别，选取一个合适的阈值，以确定某像素是目标还是背景，从而获得二值化的图像；形态学滤波处理是对图像进行形态学变换，变换对象可以是灰度图或二值图，可以通过Python中的功能函数skimage.morphology.dilation(image,selem＝None)来实现，其中selem表示结果元素，用于设定局部区域的形状和大小。

检测图像中的定位特征之前对图像进行图像处理，去掉图像中的干扰杂质，提高图像的清晰度和有利于定位特征的识别和检测，更加准确获取定位特征，提高了手术灯位置调整的准确性。

在另一个实施例中，如图3所示，提供了一种手术灯的位置调整方法，以该方法应用于图1中的控制设备104为例进行说明，定位特征为手势特征，包括以下步骤：

步骤302，获取采集的图像。

步骤304，当检测到所述图像中存在手势特征时，确定所述手势特征在图像坐标系中的坐标。

具体地，在图像中先找到图像中的手形轮廓，可以利用函数cv2.FindContours()进行手形轮廓查找，查找手势轮廓前需要对图像进行图像预处理，图像预处理包括：图像去噪处理、颜色空间转换、二值化处理、形态学滤波处理等。手势特征可以是手指数目、手掌直径等，可以先通过手势模型训练获得手势特征作为参考手势特征，当检测到的手势特征与参考手势特征匹配时，表示检测到的图像中存在手势特征。

确定手势特征在图像坐标系中的坐标，先建立手势特征与图像坐标系的对应计算关系，可以通过提取手势特征的质心，获取质心在图像坐标系中的质心坐标，将手势特征的质心坐标作为手势特征在图像坐标系中的坐标。

步骤306，将所述手势特征在图像坐标系中的坐标转换为所述手势特征在无影灯坐标系中的坐标。

步骤308，根据所述手势特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数。

具体地，手势特征在无影灯坐标系中的坐标，可以是2D坐标也可是3D坐标,手势特征在无影灯坐标系中的坐标是手术灯要调整的目标坐标，也就是使用者想要手术灯照射的目标位置。手术灯的位置调整方式可表现为手术灯水平(X轴)方向上和/或垂直(Y轴)方向上的调整，手术灯的位置调整是通过位置调整参数控制马达转动来实现，手术灯的位置调整参数可以是手术灯在X轴和/或Y轴移动的距离和方向。计算无影手术灯在无影灯坐标系中的当前坐标和手术灯要调整到的目标坐标的坐标差值，通过坐标系转换，把坐标差值转换为手术灯位置的调整参数。

步骤310，根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

上述手术灯的位置调整方法中，获取采集的图像之后，检测到图像中的手势特征，确定手势特征在图像坐标系中的坐标，将手势特征在图像坐标系中的坐标转换为手势特征在无影灯坐标系中的坐标，根据手势特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，根据位置调整参数对手术灯的位置进行调整，提高了手术灯的位置调整的准确性。在调整过程中用马达控制手术灯的位置调整，不仅操作方便、减少调整时间，提高相关人员的工作效率，也避免了相关人员与手术灯的直接接触，减少手术灯的消毒次数。

在一个实施例中，所述定位特征为手势特征；检测所述图像中存在定位特征的方式，包括：

识别所述图像中的手形轮廓，并获取所述手形轮廓的凸包；

根据所述凸包确定手势属性；

将所述手势属性与预设手势特征进行比较；

当所述手势属性与预设手势特征匹配时，则表示图像中存在定位特征。

具体地，图像进行处理后获取图像中最大的手形轮廓，手形轮廓可以理解为连续的点连在一起组合成的闭合曲线。进一步根据查找的手形轮廓，获取手形轮廓中的凸包，手形轮廓凸包与手形轮廓近似，但是不同，可以通过函数ConverHull()对手形轮廓凸包进行检测，手形轮廓凸包，当获取的手势属性与预设手势特征匹配时，表示图像中存在手势特征，即图像中存在定位特征。手势属性可包括：手掌中心点、手掌直径、手掌面积、手指的坐标、手指的数目、手指间的角度；预设手势特征可包括：手掌中心点、手掌直径、手掌面积、手指的坐标、手指的数目、手指间的角度。通过手势属性与预设手势特征匹配，确定图像中存在手势特征，获取手势特征在无影灯坐标系中坐标，确定手术灯的位置调整参数，提高了手术灯的位置调整准确性。

在一个实施例中，所述根据所述凸包确定手势属性，包括：

根据所述凸包标记手指和手掌；

根据所述手指和手掌确定手势属性。

具体地，根据检测到的手势轮廓凸包标记手指和手掌，可以到手指和手掌的相对位置、包括手掌的中心、手指的相对位置等手势属性。根据凸包确定手势属性，可以准确检测手势特征，获取手势特征在无影灯坐标系中坐标，确定手术灯的位置调整参数，提高了手术灯的位置调整准确性。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种定位手势检测步骤的流程图，包括：

步骤402，启动手术灯。

具体地，启动手术灯，检测采集指令时，获取采集的图像。

步骤404，对采集的图像进行图像处理。

具体地，图像处理：第一步，对图像进行去噪。得到去噪后的图像；第二步，对去噪处理后的图像进行颜色空间转换，可以是把RGB图像转换为HSV颜色制式图像；第三步，对HSV颜色制式图像进行阈值法二值化处理；第四步，二值化处理的图像进行形态学滤波处理。

步骤406，检测手势特征。

具体地，从处理后采集图像中查找手形轮廓后，查找手形轮廓凸包，然后标记手指和手掌，然后提取手势特征点与手势字典进行比较，手势字典可以通过手势模型训练。

步骤408，判断检测的手势特征是否是定位特征。

具体地，若检测的手势特征是预设手势特征，执行步骤410，若否，则继续进行判断。

步骤410，计算手势特征质心在图像坐标系中的质心坐标。

步骤412，坐标系转换。

具体地，获取图像坐标系转换无影灯坐标系的转换关系，根据图像坐标系转换无影灯坐标系的转换关系，将手势特征在图像坐标系中的质心坐标转换为无影坐标系中的坐标。

步骤414，获取手势特征在无影灯坐标系中的坐标。

步骤416，结束。

上述定位手势检测步骤流程可以准确检测手势特征，确定手势特征为定位特征，提高了手术灯的位置调整的准确性。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种马达位置调整步骤的流程图，包括：

步骤502，获取目标二维坐标，即2D坐标。

具体地，把定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标，定位特征在无影灯坐标系中的坐标就是目标坐标，目标坐标可以是二维坐标。

步骤504，获取当前马达的位置。

具体地，获取马达当前的位置，用来确定马达转动的方向和马达已转动的步数。

步骤506，获取无影灯在无影灯坐标系中的初始位置。

步骤508，转动马达。

步骤510，判断马达是否到目标位置，若是，执行步骤512；若不是执行步骤508。

上述马达位置调整步骤通过检测马达是否达目标位置，确保手术灯到达目标位位置，提高了手术灯的位置调整的准确性。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种无影灯自动定位步骤的流程图，包括：

步骤602，自检。

具体地，手术灯上电后，无影灯自动调到初始位置。

步骤604，检测采集的图像中的手势特征。

具体地，若检测到采集的图像有手势特征，执行步骤606，否则，执行步骤604。

步骤606，计算手势特征的坐标参数。

具体地，计算手势特征在图像坐标系中的坐标，在根据手势特征在图像坐标系中的坐标计算手势特征在无影灯坐标系中的坐标。

步骤608，计算X/Y轴马达运动参数。

具体地，手势特征在无影灯坐标系中的坐标是无影灯要调节的指定位置坐标，根据无影灯在无影坐标系中的初始坐标和手势特征在无影灯坐标系中的坐标，计算坐标差值，把坐标差值经过坐标系转换，转换为位置调整参数，也就是马达X/Y轴的运动参数。

步骤610，调整无影灯。

步骤612，判断无影灯是否到达指定位置，若无影灯达到指定位置，则执行步骤614；若没有达到指定位置，则执行步骤610。

在上述无影灯自动定位方法中，通过获取手势特征在无影灯坐标系中的坐标，计算马达运动参数来调整无影灯，提高了手术灯的位置调整准确性。

应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种手术灯的位置调整装置700，包括：获取模块702、检测模块704、数据处理模块706、调整模块708；其中：

获取模块702，用于获取采集的图像。

检测模块704,用于检测所述采集图像中的定位特征。

数据处理模块706，用于计算定位特征在图像坐标系中的坐标,再将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标。

调整模块708,用于根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

上述手术灯的位置调整装置，获取采集的图像之后，检测到图像中的定位特征，定位特征为手势特征，然后确定定位特征在图像坐标系中的坐标，将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标，根据定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，根据位置调整参数对手术灯的位置进行调整，提高了手术灯的位置调整的准确性。在调整过程中用马达控制手术灯的位置调整，不仅操作方便、减少调整时间，也避免了医护人员与手术灯的直接接触，减少手术灯的消毒次数。上述装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将推荐信息生成装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述推荐信息生成装置的全部或部分功能。

在一个实施例中，如图7所示，手术灯的位置调整700还包括图像处理模块710；其中：

图像处理模块710，用于对检测图像中存在定位特征之前对图像进行图像处理。

图像处理模块对采集的图像进行处理，准确检测定位特征，根据定位特征在无影灯坐标系中的坐标，可以确定位置调整参数，提高了手术灯的位置调整准确度。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种手术照明设备的部分结构框图；包括：

相机810、无影灯820、手术灯支架830等部件。本领域技术人员可以理解，图8所示的手术照明设备结构并不构成对手术灯的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

手术灯支架830固定手术照明设备的位置，固定方式可以支架悬挂或摆放在手术台，无影灯820一侧与手术支架830通过活动轴相连接，一侧与相机810连接。相机810可以安装在手术照明设备的其他位置，这里不做限定。相机810可在收到图像采集指令后，采集图像，把采集的图像交给计算机设备。此外，相机810具备通讯功能，通过网络和其它通信设备通信。无影灯820用于照射手术部位。计算机设备部接收采集指令后，与相机810通信，发送采集指令给相机810，接收相机810采集的图像并对采集的图像进行处理分析，检测到定位特征；计算机设备执行存储在设备中计算程序，获得定位特征的坐标，由定位特征坐标获取无影灯820位置调整参数和马达的控制参数。计算机设备通过控制马达转动移动手术灯支架810和无影灯820，来实现无影灯820的位置调整。

在一个实施例中，手术灯支架830用来固定手术照明设备的位置，固定方式可以支架悬挂或摆放在手术台，无影灯820一侧与手术支架830固定连接，即无影灯820与手术支架830之间是固定的，一侧与相机810连接。相机810可以安装在手术照明设备的其他位置，这里不做限定。相机810可在收到图像采集指令后，采集图像，把采集的图像交给计算机设备。此外，相机810具备通讯功能，通过网络和其它通信设备通信。无影灯820用于照射手术部位。

计算机设备接收采集指令后，与相机810通信，发送采集指令给相机810，接收相机810采集的图像并对采集的图像进行处理分析，检测到定位特征；计算机设备执行存储在设备中计算程序，获得定位特征的坐标，由定位特征坐标获取无影灯820位置调整参数和马达的控制参数。计算机设备通过控制马达转动移动手术灯支架810，来实现无影灯820的位置调整。

手术照明设备在上电后，通过手术照明设备内部电路控制可将无影灯820、相机810构成一个闭合回路。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，其中：

存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如位置调整参数控制马达来移动手术灯)等；数据存储区可存储位置调整信息等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手术灯位置进行整体调整。

处理器可以执行存储器中的计算机程序，实现上述手术灯的位置调整方法的步骤。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，计算机设备还包括相机，其中，相机可用于收到图像采集指令后，采集图像，把采集的图像交给处理器处理。相机可以安装在手术灯的内部，也可以安装在手术灯外部，相机与手术灯的位置是固定的。此外，相机具备通讯功能，通过网络和其它通信设备通信。

在一个实施例中，计算机设备还包括马达，处理器执行存储在存储器中的程序控制马达，通过马达的转动来实现手术灯的位置调整。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述手术灯的位置调整方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种手术灯的位置调整方法，所述方法包括：

获取采集的图像；

当检测到所述图像中存在定位特征时，确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标；

将所述定位特征在图像坐标系中的坐标转换为所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像中存在定位特征的方式，包括：

识别所述图像中的候选定位特征；

将所述候选定位特征与预设定位特征比较；

当所述候选定位特征与预设定位特征匹配，则表示所述图像中存在定位特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述定位特征为手势特征；所述检测所述图像中存在定位特征的方式，包括：

识别所述图像中的手形轮廓，并获取所述手形轮廓的凸包；

根据所述凸包确定手势属性；

将所述手势属性与预设手势特征进行比较；

当所述手势属性与预设手势特征匹配时，则表示图像中存在定位特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述凸包确定手势属性，包括：

根据所述凸包标记手指和手掌；

根据所述手指和手掌确定手势属性。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述定位特征在图像坐标系中的坐标，包括：

提取所述定位特征的质心坐标；

将所述定位特征的质心坐标作为所述定位特征在图像坐标系中的坐标。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述识别所述图像中的候选定位特征之前，所述检测所述图像中存在定位特征的方式，还包括：

对所述图像进行去噪处理；

将去噪处理后的图像进行颜色空间转换；

将经过颜色空间转换后的图像进行二值化处理；

对经过二值化处理的图像进行形态学滤波处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数，包括：

获取无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标，根据所述无影灯在无影灯坐标系中的当前坐标和所述定位特征在无影灯坐标系中的坐标，确定手术灯的位置调整参数；

所述根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整，包括：

根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动；

检测是否到达目标位置，所述目标位置为所述手势特征在无影灯坐标系中的坐标所对应的位置；

当未达到目标位置时，返回执行根据所述位置调整参数控制马达转动以带动所述手术灯移动的步骤；

当到达目标位置时，结束。

8.一种手术灯的位置确定装置，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取采集的图像；

检测模块,用于检测所述采集图像中的定位特征；

数据处理模块，用于计算定位特征在图像坐标系中的坐标,再将定位特征在图像坐标系中的坐标转换为定位特征在无影灯坐标系中的坐标；

调整模块,用于根据所述位置调整参数对所述手术灯的位置进行调整。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。