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基于深度技术手势的图像分类方法研究
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作者 徐倩倩 陈平平 《现代计算机》 2015年第13期20-23,共4页
利用微软的Kinect传感器采集手势图像,通过微软提供的软件开发工具包接口,将采集的手势图像转换为深度手势图像,并加强目标区域的灰度级,即手势区域的灰度值[1]。由于深度图像包含距离信息,同时又因为人在用手势示意信息时,往往会将手... 利用微软的Kinect传感器采集手势图像,通过微软提供的软件开发工具包接口,将采集的手势图像转换为深度手势图像,并加强目标区域的灰度级,即手势区域的灰度值[1]。由于深度图像包含距离信息,同时又因为人在用手势示意信息时,往往会将手向前伸展,这样,手势距离Kinect传感器的摄像头更近,和人体的绝大部分不在一个平面上,也就是说手势部分灰度值将异于身体的其他部分,这样只要采用阈值分割算法就可以将手势从背景中分离出来。 展开更多
关键词 Kinect传感器 深度图像 阈值分割 椭圆傅里叶描述符
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