应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109350018A(43)申请公布日2019.02.19(21)申请号201910014071.X(22)申请日2019.01.08(71)申请人湖南超能机器人技术有限公司地址410000湖南省长沙市开福区新河街道晴岚路68号北辰凤凰天阶苑B1E1区B1E1幢13008号房(72)发明人肖湘江江和平税海涛魏震洲陈婷婷(51)Int.Cl.A61B5/00(2006.01)A61B5/103(2006.01)A61B5/107(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法(57)摘要本发明公开一种应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法。所述手掌检测方法包括以下步骤：获取RGB彩色图像；将RGB彩色图像转换成YCrCb三色图像后获取Cr图像，再将Cr图像进行二值化；肤色检测、获取肤色轮廓、凸轮廓特征检测；判定凸轮廓特征数是否大于零，若是则筛选出候选手掌区域；判断候选手掌区域是否为手掌轮廓区域。本发明的手掌检测方法基于图像、非接触式且动静态皆宜，不约束图像采集的距离，适合应用于手掌部位的具传染性的病症图样采集及检测系统，检测方法精确可信。CN109350018ACN109350018A权利要求书1/1页1.一种应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：获取RGB彩色图像；S2：将RGB彩色图像转换成YCrCb三色图像后获取Cr图像，再将Cr图像进行二值化；S3：肤色检测，获取肤色轮廓，进行凸轮廓特征检测，判定凸轮廓特征数是否大于零，若是，则进入步骤S4，若否，则返回S1；S4：筛选出候选手掌区域；S5：判断候选手掌区域是否确为手掌轮廓区域。2.根据权利要求1所述的应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法，其特征在于，步骤S4具体为：设定候选手掌区域的筛选约束条件为：候选手掌区域面积区间为【图像像素面积/200，图像像素面积*2/3】；筛选符合条件的区域作为候选手掌区域。3.根据权利要求2所述的应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法，其特征在于，步骤S5包括：S51：获取所述候选手掌区域的凸轮廓缺陷特征区域及凸轮廓缺陷位置坐标；S52：当所述凸轮廓缺陷特征区域数量大于3，则继续S53，否则结束；S53：计算每个凸轮廓缺陷特征区域的最远点到凸轮廓的两相邻凸顶点的连线的距离并约束在【25像素，252像素】之间，得到手指间数量X；计算各个所述凸轮廓缺陷特征区域的三角区域面积并累加，得到所有凸轮廓缺陷特征区域面积之和；计算所述所有凸轮廓缺陷特征区域面积之和与所述候选手掌区域的外接轮廓面积的百分比Y；计算所述候选手掌区域的外接轮廓周长的平方与其面积的比值Z；计算各个所述凸轮廓缺陷特征区域的三角区域的锐角三角形数量之和W；计算各个所述凸轮廓缺陷特征区域的三角区域的钝角三角形数量之和S。4.根据权利要求3所述的应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法，其特征在于，步骤S5判定条件为：同时满足条件X≥3，50<Y≤80，60.0<Z<90.0，W≥3，S≤2，则判断所述候选手掌区域确为手掌轮廓区域，并获取该区域轮廓外接四边形点集坐标。2CN109350018A说明书1/5页应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法技术领域[0001]本发明涉及医学检测领域，尤其涉及一种应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法。[0002]背景技术[0003]现有技术中还未有基于图像的疱疹系统或机器，这种非接触式的基于图像的疱疹检测技术必须先检测出人体手掌，然后在此基础上检测疑似疱疹点，这一系列的过程皆通过机器的深度学习实现，本发明就在于提供这样一种技术，通过机器来识别图像中的人体手掌，且不受图像拍摄是否动态和图像大小比例的影响，为手部医疗等方面的应用提供可靠依据和技术支撑。[0004]发明内容[0005]本发明的目的是提供一种应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法。[0006]一种所述的应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法，具体包括如下步骤：S1：获取RGB彩色图像；S2：将RGB彩色图像转换成YCrCb三色图像后获取Cr图像，再将Cr图像进行二值化；S3：肤色检测，获取肤色轮廓，进行凸轮廓特征检测，判定凸轮廓特征数是否大于零，若是，则进入步骤S4，若否，则返回S1；S4：筛选出候选手掌区域；S5：判断候选手掌区域是否确为手掌轮廓区域。[0007]在本发明提供的所述的应用于手掌疱疹检测系统的基于图像的手掌检测方法的一种较佳实施例中，步骤S4具体为：设定候选手掌区域的筛选约束条件为：候选手掌区域面积区间为【图像像素面积/200，