CN113052148B - 一种改善平板指尖定位抖动的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种改善平板指尖定位抖动的方法，先获取连续的S帧图像序列构成图像集合；剔除图像集合中模糊度大于d的无效帧，获得有效图像，并对获得的有效图像提取指尖关键点，构成指尖关键点集合P；计算指尖关键点集合P的坐标平均值Q；遍历所有有效图像的指尖关键点，剔除指尖关键点与Q的距离大于F的有效图像，得到筛选后有效图像集合；若筛选后有效图像集合中包含图像数量等于S，则Q作为最终的指尖关键点，否则继续获取连续的图像序列加入筛选后有效图像集合中构成包含S帧图像的图像集合，然后重复上述步骤。相对于利用单帧图像定位输出指尖关键点，本发明使得输出的指尖关键点更加稳定，能有效改善指尖定位抖动问题。

Description

一种改善平板指尖定位抖动的方法
技术领域
本发明涉及智能设备技术领域，具体涉及一种改善平板指尖定位抖动的方法。
背景技术
目前指尖查词功能在学习平板中已被广泛使用，目前的手指定位一般是基于卷积神经网络检测图像中的手指指尖关键点，但由于各种(如运动模糊、噪点等)原因干扰，使得定位关键点存在抖动问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种改善平板指尖定位抖动的方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种改善平板指尖定位抖动的方法，具体过程如下：
S1、获取连续的S帧图像序列构成图像集合；
S2、剔除图像集合中模糊度大于d的无效帧，获得有效图像，并对获得的有效图像提取指尖关键点，构成指尖关键点集合P；
S3、计算指尖关键点集合P的坐标平均值Q；
S4、遍历所有有效图像的指尖关键点，剔除指尖关键点与Q的距离大于F的有效图像，得到筛选后有效图像集合；
S5、若筛选后有效图像集合中包含图像数量等于S，则Q作为最终的指尖关键点，否则跳转至步骤S6；
S6、继续获取连续的图像序列加入筛选后有效图像集合中构成包含S帧图像的图像集合，然后返回步骤S1。
进一步地，所述S、d、F的值根据经验设置。
本发明的有益效果在于：相对于利用单帧图像定位输出指尖关键点，本发明使得输出的指尖关键点更加稳定，能有效改善指尖定位抖动问题。
具体实施方式
以下将对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
本实施例提供一种改善平板指尖定位抖动的方法，具体过程如下：
S1、获取连续的S帧图像序列构成图像集合；
S2、剔除图像集合中模糊度大于d的无效帧，获得有效图像，并对获得的有效图像提取指尖关键点，构成指尖关键点集合P；
S3、计算指尖关键点集合P的坐标平均值Q；
S4、遍历所有有效图像的指尖关键点，剔除指尖关键点与Q的距离大于F的有效图像，得到筛选后有效图像集合；
S5、若筛选后有效图像集合中包含图像数量等于S，则Q作为最终的指尖关键点，否则跳转至步骤S6；
S6、继续获取连续的图像序列加入筛选后有效图像集合中构成包含S帧图像的图像集合，然后返回步骤S1。
需要说明的是，S、d、F的值可以根据经验设置。
对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形，都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种改善平板指尖定位抖动的方法，其特征在于，具体过程如下：
S1、获取连续的S帧图像序列构成图像集合；
S2、剔除图像集合中模糊度大于d的无效帧，获得有效图像，并对获得的有效图像提取指尖关键点，构成指尖关键点集合P；
S3、计算指尖关键点集合P的坐标平均值Q；
S4、遍历所有有效图像的指尖关键点，剔除指尖关键点与Q的距离大于F的有效图像，得到筛选后有效图像集合；
S5、若筛选后有效图像集合中包含图像数量等于S，则Q作为最终的指尖关键点，否则跳转至步骤S6；
S6、继续获取连续的图像序列加入筛选后有效图像集合中构成包含S帧图像的图像集合，然后返回步骤S1；
所述S、d、F的值根据经验设置。
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