CN111898489A - 用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及图像处理、数据标注、位姿确定、机器学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取包含目标手掌的平面手掌图像；将空间位姿坐标系的起始点调整至该目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；获取该目标手掌在该修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用该位姿参数标注该目标手掌的位姿。应用本申请提供的上述技术方案，可在无需使用专用硬件设备的条件下直接基于包含目标手掌的平面图像得到目标手掌的空间位姿，降低了实现精细化控制对数据的要求和成本，同时由于可采用不同的位姿标注方式也拓展了位姿数据的多样性和应用场景。

Description

用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理，具体涉及图像处理、数据标注、位姿确定、机器学习技术领域，尤其涉及用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着VR(Virtual Reality，虚拟现实)、AR(Augmented Reality，增强现实)技术的发展，为了实现用户对虚拟场景的精细化控制，就需要能够提供精确运动参数的3D感知技术的帮助，例如用户的手掌位姿和手指位姿。

目前在业内通过用户购置设置在手部的专用硬件设备来直接获取用户手部的手掌位姿和手指位姿，进而实现精细化控制。

发明内容

本申请实施例提出了一种用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提出了一种用于标注手掌位姿的方法，包括：获取包含目标手掌的平面手掌图像；将空间位姿坐标系的起始点调整至目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；获取目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用位姿参数标注目标手掌的位姿。

第二方面，本申请实施例提出了一种用于标注手掌位姿的装置，包括：平面手掌图像获取单元，被配置用于获取包含目标手掌的平面手掌图像；起始点调整单元，被配置用于将空间位姿坐标系的起始点调整至目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；位姿参数获取及标注单元，被配置用于获取目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用位姿参数标注目标手掌的位姿。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的用于标注手掌位姿的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的用于标注手掌位姿的方法。

本申请实施例提供的用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，首先，获取包含目标手掌的平面手掌图像；然后，将空间位姿坐标系的起始点调整至该目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；最后，获取该目标手掌在该修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用该位姿参数标注该目标手掌的位姿。

应用本申请提供的上述技术方案，可在无需使用专用硬件设备的条件下直接基于包含目标手掌的平面图像得到目标手掌的空间位姿，降低了实现精细化控制对数据的要求和成本，同时由于可采用不同的位姿标注方式也拓展了位姿数据的多样性和应用场景。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构；

图2为本申请实施例提供的一种用于标注手掌位姿的方法的流程图；

图3为一张位姿未标注的平面手掌图像示意图；

图4为在图3基础上调整了空间位姿坐标系的起始点的示意图；

图5为在图4基础上进行了位姿拟合标注的示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种用于标注手掌位姿的方法的流程图；

图7为本申请实施例提供的在一应用场景下的用于标注手掌位姿的方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的一种用于标注手掌位姿的装置的结构框图；

图9为本申请实施例提供的一种适用于执行用于标注手掌位姿的方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于标注手掌位姿的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯的应用，例如数据传输类应用、位姿标注类应用、即时通讯类应用等。

终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏和摄像头的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器；服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。

服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务，以可以提供手掌位姿标注服务的位姿标注类应用为例，服务器105在运行该位姿标注类应用时可实现如下效果：首先，通过网络104从终端设备101、102、103中获取包含目标手掌的平面手掌图像；然后，将空间位姿坐标系的起始点调整至该目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；接着，获取该目标手掌在该修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用位姿参数标注目标手掌的位姿；最后，将标注好位姿的手掌数据返回终端设备101、102、103或VR遥控设备。即服务器105通过上述处理步骤可实现基于未标注位姿的平面手掌图像输出已标注位姿的手掌数据的目的。

需要指出的是，包含目标手掌的平面手掌图像除可以从终端设备101、102、103通过网络104实时获取到之外，也可以通过各种方式预先存储在服务器105本地。因此，当服务器105检测到本地已经存储有这些数据时(例如开始处理之前留存的待标注任务或本地历史数据中包含部分平面手掌图像)，可选择直接从本地获取这些数据，在此种情况下，示例性系统架构100也可以不包括终端设备101、102、103和网络104。

不同于现有技术直接通过增设的专用硬件设备来直接获取手掌位姿的方式，本申请提供的标注方式需要占用较多的运算资源和较强的运算能力，因此本申请后续各实施例所提供的用于标注手掌位姿的方法一般由拥有较强运算能力、较多运算资源的服务器105来执行，以缩短标注耗时、增强标注效率，相应地，用于标注手掌位姿的装置一般也设置于服务器105中。但同时也需要指出的是，在终端设备101、102、103也具有满足要求的运算能力和运算资源时，终端设备101、102、103也可以通过其上安装的位姿标注类应用完成上述本交由服务器105做的各项运算，进而输出与服务器105同样的结果，尤其是在同时存在多种具有不同运算能力的终端设备的情况下。当位姿标注类应用判断所在的终端设备拥有较强的运算能力和剩余较多的运算资源时，可以让终端设备来执行上述运算，从而适当减轻服务器105的运算压力，相应的，用于标注手掌位姿的装置也可以设置于终端设备101、102、103中。在此种情况下，示例性系统架构100也可以不包括服务器105和网络104。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种用于标注手掌位姿的方法的流程图，其中流程200包括以下步骤：

步骤201：获取包含目标手掌的平面手掌图像；

本步骤旨在由用于标注手掌位姿的方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)获取包含目标手掌的平面手掌图像。其中，目标手掌指能够明显看出其手心平面和手背平面朝向的手掌，以便于后续对手掌位姿进行标注。一张示例性的平面手掌图像可参见图3，图3右下角为参考系。

其中，该平面手掌图像可以由用户手持的具有拍摄功能的终端设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)对目标用户的真实手掌拍摄得到，也可以从已拍摄或已记录的手掌动作记录视频中提取或截取得到。

步骤202：将空间位姿坐标系的起始点调整至目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；

在步骤201的基础上，本步骤旨在由上述执行主体将将空间位姿坐标系的起始点调整至目标手掌的手掌心。

其中，空间位姿坐标系是用于在空间中描述手掌位姿参数的坐标系，应当理解的是，在三维空间中，手掌的位姿至少需要从三个不同平面的参数进行描述才能准确定位。具体的，所有可提供在空间下进行位姿描述的坐标系均可以作为该空间位姿坐标系，例如空间直角坐标系和欧拉角坐标系。其中，欧拉角是用来确定定点转动刚体位置的3个一组独立角参量，由章动角θ、旋进角(即进动角)ψ和自转角φ组成，欧拉角坐标系是在基于上述三个参数构建的描述物体旋转情况的坐标系，其可建立在任意空间坐标系下。

至于手掌心所在位置的识别可通过多种方式，例如在限定拍摄得到目标手掌相对于摄像头的位置的情况下，通过相对位置的限定可以直接粗略的确定出手掌心，或者在拍摄界面就提供给用户应将手掌心置于的位置，从而跳过起始点的位置调节步骤；在无法在拍摄阶段来帮助确定手掌心位置的情况下，也可以通过诸如由用户肉眼识别给出手掌心位置或利用图像识别技术对手掌心部分的图像特征等方式来定位手掌心的位置。

在图3基础上起始点调整后的图像可参见图4，相较于图3，图4将空间位姿坐标系的起始点进行了下移，使其处于图中手掌的手掌心位置图4右下角为参考系。

本步骤之所以进行起始点的调整，是因为手掌心通常作为整个手掌的中心，而在确定中心的情况下有利于更准确的描述手掌的位姿。

步骤203：获取目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用位姿参数标注目标手掌的位姿。

在步骤202的基础上，本步骤旨在由上述执行主体获取目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数，并进而利用位姿参数完成对目标手掌位姿的标注。

具体的，位姿参数的获取可通过多种方式，例如由专业的位姿确定人员通过各种形式给出目标手掌的位姿参考值，并通过多轮标注评判最终得到位姿参数准确值，也可以结合动态变化的可视化界面对描述位姿的参数数值按照手掌朝向进行可视化调整，并将认为最匹配的位姿参数作为位姿参数准确值；甚至还可以借助一些能够帮助确定位姿的标志物或在仿真空间中建立一个1:1的虚拟手掌来尝试将其位姿调整为进行拍摄后能够与目标手掌在平面手掌图像中一致的位姿参数。

在图3基础上标注完位姿的图像可参见图5，相较于图4可见，由于目标手掌的实际情况，对空间位姿坐标系的参数进行了调整，图5右下角为参考系。

本申请实施例提供的用于标注手掌位姿的方法，可在无需使用专用硬件设备的条件下直接基于包含目标手掌的平面图像得到目标手掌的空间位姿，降低了实现精细化控制对数据的要求和成本，同时由于可采用不同的位姿标注方式也拓展了位姿数据的多样性和应用场景。

请参考图6，图6为本申请实施例提供的另一种用于标注手掌位姿的方法的流程图，其中流程600包括以下步骤：

步骤301：获取包含目标手掌的平面手掌图像；

本步骤与如图2所示的步骤201一致，相同部分内容请参见上一实施例的相应部分，此处不再进行赘述。

步骤302：识别平面手掌图像中目标手掌的手掌心位置；

本步骤由上述执行主体识别平面手掌图像中目标手掌的手掌心位置。为加深对如何识别得到手掌心位置的认识，此处还给出了两种不同的识别方式，分别为基于人工的肉眼识别方式和基于机器的图像特征识别方式：

基于人工的肉眼识别方式是通过人工肉眼对平面手掌图像中目标手掌的手掌心的识别，并接收用户输入的手掌心坐标，从而将与该手掌心坐标对应的位置识别为该手掌心位置，该方案具有较高的准确度；

基于机器的图像特征识别方式则是利用图像识别技术将与预设手掌心特征对应的实际图像特征的位置确定为手掌心位置，该预设手掌心特征为对多张包含手掌心部分的手掌图像进行分析、提取得到，用于区别于手掌的其它部分，该方案具有较高的效率。

上述两种方式可以单独使用，也可以结合使用，例如一种结合使用方式为，先通过基于机器的图像特征识别方式识别出手掌心的粗略位置，再由人工通过肉眼和经验在粗略位置的基础上进行微调。

步骤303：将空间位姿坐标系的起始点平移至手掌心位置，得到修正后坐标系；

在步骤302的基础上，本步骤旨在由上述执行主体通过平移的方式将将空间位姿坐标系的起始点调整至手掌心位置，从而得到一个更有利于准确描述手掌位姿的修正后坐标系。

步骤304：获取用户在可视化界面下对目标手掌的朝向进行拟合的调试参数；

其中，该可视化界面提供有将随输入的调试参数使该修正后位姿坐标系的各个轴指向变化进行动态可视化的功能，也就是所见即所得思想的体现，例如在电脑或手机上对倾斜图像进行动态纠偏的过程，即调整者可以看到按照自己下发的每一项调整参数进行调整后的图像，从而连续、准确的图像的纠偏。在本申请中就是动态的调整与参考坐标系平行的初始位姿坐标系，使其趋向与目标手掌的朝向一致，从而使得调整后的位姿坐标系体现了手掌的位姿。

步骤305：确定调整参数中与目标手掌的朝向一致的目标调整参数；

在步骤304的基础上，本步骤旨在由上述执行主体确定调整参数中与目标手掌的朝向一致的目标调整参数，该目标调整参数通常为最终的确定值。

步骤306：将目标调试参数确定为目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数；

步骤307：利用位姿参数标注目标手掌的位姿。

在步骤305的基础上，步骤306旨在由上述执行主体得到由目标调试参数作为的位姿参数，并在步骤307中完成对目标手掌的位姿标注。

区别于上一实施例，本实施例通过步骤302-步骤303提供了一种具体的调整空间位姿坐标系起始点的方式，即先识别手掌心位置再通过平移的方式完成起始点的位置调节，使得修正后位姿坐标系更有利于准确的确定位姿参数；通过步骤304-步骤307提供一种具体的标注目标手掌位姿的方式，基于可视化界面下调整参数的动态可视化调整，使得调整更加连续、平滑、准确。由于步骤302-步骤303作为步骤202的一种具体方案，步骤304-步骤307作为步骤203的一种具体方案，除上述有益效果外，还拥有上一实施例的全部有益效果，此处不再赘述。

在上述任意实施例的基础上，在按照上述技术方案完成了对手掌姿态的标注后，还可以将位姿标注完成的已标注手掌数据用于实现多种其它用途，一种包括且不限于的使用方式为：

获取位姿标注完成的已标注手掌数据；根据未标注手掌数据和已标注手掌数据构建位姿学习模型；当位姿学习模型的标注准确率超过预设准确率时，利用学习模型对未标注手掌数据的手掌位姿进行标注，从而得到更高的标注效率。

其中，位姿学习模型的实际标注准确率可通过对已知真实位姿或已标注有位姿的手掌数据进行比对得到，预设准确率可根据实际情况下对准确率的要求灵活设定，例如在高准确率场景下该预设准确率可设定为90％。

结合虚拟现实场景，另一种使用方式可以为：

根据已标注手掌数据中的手掌位姿确定对应手掌平面的朝向信息；根据朝向信息调整在虚拟现实场景下虚拟人物的虚拟手掌朝向。

即通过上述方案确定出的手掌朝向在用户未使用专用硬件设备感知手掌位姿的情况下提供虚拟场景下的精细化操作。

为加深理解，本申请还结合一个具体应用场景，给出了一种具体的实现方案，请参见如图7所示的标注示意图。

如图7所示，该标注示意图分别左右两部分，左半部分用于加载并显示用户选定的一张平面手掌图像和在其上加载固定位于右下角的参考系和位置调整的空间位姿坐标系；右半部分用于提供位姿拟合调节参数，又分为两部分，上半部分主要提供空间位姿坐标系起始点的位置调节，下半部分主要提供位姿参数的调节。

该标注示意图示出的两部分界面，在左半部分界面上加载的空间位姿坐标系将随用户在右半部分对参数的调节而实时的发生变化，如图7所示，在用户在逐步将自上之下5个参数分别调节为：-1.7、-4.4、-15.9、-1.4、-3.6之后，可见图7中的空间位姿坐标系的形态已经明显区别于如图4所示的初始形态，而是近乎与目标手掌的位姿一致。

进一步参考图8，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于标注手掌位姿的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图8所示，本实施例的用于标注手掌位姿的装置800可以包括：平面手掌图像获取单元801、起始点调整单元802、位姿参数获取及标注单元803。其中，平面手掌图像获取单元801，被配置用于获取包含目标手掌的平面手掌图像；起始点调整单元802，被配置用于将空间位姿坐标系的起始点调整至目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；位姿参数获取及标注单元803，被配置用于获取目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用位姿参数标注目标手掌的位姿。

在本实施例中，用于标注手掌位姿的装置800中：平面手掌图像获取单元801、起始点调整单元802、位姿参数获取及标注单元803的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该起始点调整单元802可以包括：手掌心位置识别子单元，被配置用于识别平面手掌图像中目标手掌的手掌心位置；平移子单元，被配置用于将空间位姿坐标系的起始点平移至手掌心位置。

在本实施例的一些可选的实现方式中，该手掌心位置识别子单元可以进一步被配置用于：接收用户输入的手掌心坐标，并将与手掌心坐标对应的位置识别为手掌心位置；或利用图像识别技术将与预设手掌心特征对应的实际图像特征的位置确定为手掌心位置。

在本实施例的一些可选的实现方式中，位姿参数获取及标注单元803可以进一步被配置用于：获取用户在可视化界面下对目标手掌的指向进行拟合的调试参数；其中，可视化界面提供有将随输入的调试参数使修正后位姿坐标系的各个轴指向变化进行动态可视化的功能；确定调整参数中与目标手掌的指向一致的目标调整参数；将目标调试参数确定为目标手掌在修正后位姿坐标系下的位姿参数。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于标注手掌位姿的装置800还可以包括：已标注手掌数据获取单元，被配置用于获取位姿标注完成的已标注手掌数据；位姿学习模型构建单元，被配置用于根据未标注手掌数据和已标注手掌数据构建位姿学习模型；模型标注单元，被配置用于当位姿学习模型的标注准确率超过预设准确率时，利用学习模型对未标注手掌数据的手掌位姿进行标注。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于标注手掌位姿的装置800还可以包括：朝向信息获取单元，被配置用于根据已标注手掌数据中的手掌位姿确定对应手掌平面的朝向信息；虚拟手掌朝向调整单元，被配置用于根据朝向信息调整在虚拟现实场景下虚拟人物的虚拟手掌朝向。

本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在，本实施例提供的用于标注手掌位姿的装置可在无需使用专用硬件设备的条件下直接基于包含目标手掌的平面图像得到目标手掌的空间位姿，降低了实现精细化控制对数据的要求和成本，同时由于可采用不同的位姿标注方式也拓展了位姿数据的多样性和应用场景。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

图9示出了一种适于用来实现本申请实施例的用于标注手掌位姿的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图9所示，该电子设备包括：一个或多个处理器901、存储器902，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图9中以一个处理器901为例。

存储器902即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的用于标注手掌位姿的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的用于标注手掌位姿的方法。

存储器902作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的用于标注手掌位姿的方法对应的程序指令/模块(例如，附图8所示的平面手掌图像获取单元801、起始点调整单元802、位姿参数获取及标注单元803)。处理器901通过运行存储在存储器902中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于标注手掌位姿的方法。

存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储该电子设备在执行用于标注手掌位姿的方法所创建的各类数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至适用于执行用于标注手掌位姿的方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

适用于执行用于标注手掌位姿的方法的电子设备还可以包括：输入装置903和输出装置904。处理器901、存储器902、输入装置903和输出装置904可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

输入装置903可接收输入的数字或字符信息，以及产生适用于执行用于标注手掌位姿的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置904可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

根据本申请实施例的技术方案，可在无需使用专用硬件设备的条件下直接基于包含目标手掌的平面图像得到目标手掌的空间位姿，降低了实现精细化控制对数据的要求和成本，同时由于可采用不同的位姿标注方式也拓展了位姿数据的多样性和应用场景。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (14)

1.一种用于标注手掌位姿的方法，包括：

获取包含目标手掌的平面手掌图像；

将空间位姿坐标系的起始点调整至所述目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；

获取所述目标手掌在所述修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用所述位姿参数标注所述目标手掌的位姿。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将空间位姿坐标系的起始点调整至所述目标手掌的手掌心，包括：

识别所述平面手掌图像中所述目标手掌的手掌心位置；

将所述空间位姿坐标系的起始点平移至所述手掌心位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述识别所述平面手掌图像中所述目标手掌的手掌心位置，包括：

接收用户输入的手掌心坐标，并将与所述手掌心坐标对应的位置识别为所述手掌心位置；

或

利用图像识别技术将与预设手掌心特征对应的实际图像特征的位置确定为所述手掌心位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述目标手掌在所述修正后位姿坐标系下的位姿参数，包括：

获取用户在可视化界面下对所述目标手掌的朝向进行拟合的调试参数；其中，所述可视化界面提供有将随输入的调试参数使所述修正后位姿坐标系的各个轴朝向变化进行动态可视化的功能；

确定所述调整参数中与所述目标手掌的朝向一致的目标调整参数；

将所述目标调试参数确定为所述目标手掌在所述修正后位姿坐标系下的位姿参数。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，还包括：

获取位姿标注完成的已标注手掌数据；

根据未标注手掌数据和所述已标注手掌数据构建位姿学习模型；

当所述位姿学习模型的标注准确率超过预设准确率时，利用所述学习模型对所述未标注手掌数据的手掌位姿进行标注。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，还包括：

根据所述已标注手掌数据中的手掌位姿确定对应手掌平面的朝向信息；

根据所述朝向信息调整在虚拟现实场景下虚拟人物的虚拟手掌朝向。

7.一种用于标注手掌位姿的装置，包括：

平面手掌图像获取单元，被配置用于获取包含目标手掌的平面手掌图像；

起始点调整单元，被配置用于将空间位姿坐标系的起始点调整至所述目标手掌的手掌心，得到修正后位姿坐标系；

位姿参数获取及标注单元，被配置用于获取所述目标手掌在所述修正后位姿坐标系下的位姿参数，并利用所述位姿参数标注所述目标手掌的位姿。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述起始点调整单元包括：

手掌心位置识别子单元，被配置用于识别所述平面手掌图像中所述目标手掌的手掌心位置；

平移子单元，被配置用于将所述空间位姿坐标系的起始点平移至所述手掌心位置。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述手掌心位置识别子单元进一步被配置用于：

接收用户输入的手掌心坐标，并将与所述手掌心坐标对应的位置识别为所述手掌心位置；

或

利用图像识别技术将与预设手掌心特征对应的实际图像特征的位置确定为所述手掌心位置。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述位姿参数获取及标注单元进一步被配置用于：

获取用户在可视化界面下对所述目标手掌的朝向进行拟合的调试参数；其中，所述可视化界面提供有将随输入的调试参数使所述修正后位姿坐标系的各个轴朝向变化进行动态可视化的功能；

确定所述调整参数中与所述目标手掌的朝向一致的目标调整参数；

将所述目标调试参数确定为所述目标手掌在所述修正后位姿坐标系下的位姿参数。

11.根据权利要求7至10任一项所述的装置，还包括：

已标注手掌数据获取单元，被配置用于获取位姿标注完成的已标注手掌数据；

位姿学习模型构建单元，被配置用于根据未标注手掌数据和所述已标注手掌数据构建位姿学习模型；

模型标注单元，被配置用于当所述位姿学习模型的标注准确率超过预设准确率时，利用所述学习模型对所述未标注手掌数据的手掌位姿进行标注。

12.根据权利要求7至10任一项所述的装置，还包括：

朝向信息获取单元，被配置用于根据所述已标注手掌数据中的手掌位姿确定对应手掌平面的朝向信息；

虚拟手掌朝向调整单元，被配置用于根据所述朝向信息调整在虚拟现实场景下虚拟人物的虚拟手掌朝向。

13.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的用于标注手掌位姿的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的用于标注手掌位姿的方法。

Images