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公开(公告)号：CN103268482A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310214597.5
申请日：2013-05-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的手势提取和手势深度获取的方法，涉及手势识别领域，所述方法包括：对左右图像的每一行进行分段，根据手可能出现的范围，划定视差值范围，在所述视差值范围内对左图像和右图像的段进行段间匹配，匹配的段则为提取出的手势，与之对应的匹配段的匹配视差值则为手势的视差值。本发明所述方法能够低复杂度地进行手势提取并获取手势的视差，进而可以获得手势的深度。所述方法计算量小、复杂度低，而且受光照、复杂背景以及其他外界干扰的影响较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103337066A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310201810.9
申请日：2013-05-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于3D获取系统的校准方法，涉及系统校准领域，所述方法包括：A、沿不同路径对校准物进行多次采集，记录每次采集的深度信息、图像信息以及位置信息和姿态信息；B、通过校准校准物在本地坐标系下的三维坐标，得到校准后的深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数，以及校准物的准确三维坐标；C、通过校准校准物的准确三维坐标在图像信息中的二维坐标和图像信息中的校准物的平面坐标，得到校准后的图像传感器和位置姿态传感器的外参数。本发明通过一次校准过程同时校准深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数以及图像传感器和位置姿态传感器之间的外参数，达到校准所述3D获取系统的目的。
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公开(公告)号：CN103337066B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310201810.9
申请日：2013-05-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于3D获取系统的校准方法，涉及系统校准领域，所述方法包括：A、沿不同路径对校准物进行多次采集，记录每次采集的深度信息、图像信息以及位置信息和姿态信息；B、通过校准校准物在本地坐标系下的三维坐标，得到校准后的深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数，以及校准物的准确三维坐标；C、通过校准校准物的准确三维坐标在图像信息中的二维坐标和图像信息中的校准物的平面坐标，得到校准后的图像传感器和位置姿态传感器的外参数。本发明通过一次校准过程同时校准深度传感器和位置姿态传感器之间的外参数以及图像传感器和位置姿态传感器之间的外参数，达到校准所述3D获取系统的目的。
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公开(公告)号：CN103268609B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310185363.2
申请日：2013-05-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种有序提取地面的点云分割方法，包括以下步骤：S1：深度传感器对被测场景进行逐列扫描，设置列数j在第一列时j=0;S2：根据深度传感器坐标系下相邻点之间的角度变化关系，得到该列深度传感器深度信息中在截止点i前属于地面的部分和该列点的相对应的本地坐标；S3：依次在深度传感器坐标系和本地坐标系下，判断点i后的点是否属于地面；S4：判断被测场景中的每列深度传感器深度信息是否均已处理，如果是，则点云地面部分提取完成，进行步骤S5；反之令j=j-1,返回步骤S2；S5：对非地面点云进行基于距离的聚类分割，将场景中的物体彼此分离。本发明所公开的方法实现在多种路面情况下的点云分割，使得场景中个物体得已彼此分离。
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公开(公告)号：CN103268482B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310214597.5
申请日：2013-05-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的手势提取和手势深度获取的方法，涉及手势识别领域，所述方法包括：对左右图像的每一行进行分段，根据手可能出现的范围，划定视差值范围，在所述视差值范围内对左图像和右图像的段进行段间匹配，匹配的段则为提取出的手势，与之对应的匹配段的匹配视差值则为手势的视差值。本发明所述方法能够低复杂度地进行手势提取并获取手势的视差，进而可以获得手势的深度。所述方法计算量小、复杂度低，而且受光照、复杂背景以及其他外界干扰的影响较小。
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公开(公告)号：CN103268609A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310185363.2
申请日：2013-05-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种有序提取地面的点云分割方法，包括以下步骤：S1：深度传感器对被测场景进行逐列扫描，设置列数j在第一列时j=0;S2：根据深度传感器坐标系下相邻点之间的角度变化关系，得到该列深度传感器深度信息中在截止点i前属于地面的部分和该列点的相对应的本地坐标；S3：依次在深度传感器坐标系和本地坐标系下，判断点i后的点是否属于地面；S4：判断被测场景中的每列深度传感器深度信息是否均已处理，如果是，则点云地面部分提取完成，进行步骤S5；反之令j=j-1,返回步骤S2；S5：对非地面点云进行基于距离的聚类分割，将场景中的物体彼此分离。本发明所公开的方法实现在多种路面情况下的点云分割，使得场景中个物体得已彼此分离。
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