通过计算机视觉的方式识别并判断键盘输入

发布时间:2013/11/10 16:13:17 访问次数:1204

综合起来看，我们需要设计一种视觉处理算法，AT28HC256-12DM/883它可以在一幅画面中找出每个手指相对画面的位置∞∽，以及手指距离桌面的高度z。事实上我们就是在检测手指的三维空间坐标忙删了，如图6所示。

如果之前阅读过我的关于3D激光扫描仪制作的文章，相信大家就能猜到具体的实现方式了，其实算法本身就是做三维的激光测距。不过这里我们先按照前文的思路继续分析下去。

做三维测量有多种方式，比如现在可以购买微软的Kinect深度传感器。如果不考虑成本，这的确是一种非常有效的方法，可以非常好地解决本文提出的这些问题。另一种类似的办法是使用双摄像头来做双目视觉处理，提取目标画面物体的深度信息，如图7所示。不过目前这类处理比较消耗处理资源，且校正过程比较复杂，并不适合这里的应用。

我们采用与基于三角浏距原理的激光测距仪一致的办法，通过主动投射激光来做目标物体的三维坐标检测。在自制的低成本激光3D扫描测距仪中，我使用一束线型激光照射目标物体，目标物体的反射光被摄像头捕捉到，利用三角测距原理，可以求出目标物体中被线激光照亮部分的坐标信息。

这里我们将线激光所产生的光线平面与桌面平行，并紧贴在桌面之上，将摄像头放置于激光发射器上方并俯视桌面，如’图8所示。

此时若手指接近桌面，则会阻挡住激光的通路，产生反射，反射的光点画面会被摄像头拍摄到，如图9所示，这是一个标准的三角测距的结构设置。细心的读者可能已经发现前文摄像头所拍摄到的画面(见图5)中手指尖部的白色光斑，这正是安装了线激光器后，激光被手指遮挡产生的反射效果。

对于这种基于线激光的测距方式，我们可以通过三角关系求出被激光照亮部分相对于以激光发射口为原点、位于线激光组成平面内的坐标PK∽。而又因为线激光组成的平面与桌面平行，且在设计上这两个平面是紧贴着的，所以可以近似地认为坐标点户是位于桌面平面的。

综合起来看，我们需要设计一种视觉处理算法，AT28HC256-12DM/883它可以在一幅画面中找出每个手指相对画面的位置∞∽，以及手指距离桌面的高度z。事实上我们就是在检测手指的三维空间坐标忙删了，如图6所示。

如果之前阅读过我的关于3D激光扫描仪制作的文章，相信大家就能猜到具体的实现方式了，其实算法本身就是做三维的激光测距。不过这里我们先按照前文的思路继续分析下去。

做三维测量有多种方式，比如现在可以购买微软的Kinect深度传感器。如果不考虑成本，这的确是一种非常有效的方法，可以非常好地解决本文提出的这些问题。另一种类似的办法是使用双摄像头来做双目视觉处理，提取目标画面物体的深度信息，如图7所示。不过目前这类处理比较消耗处理资源，且校正过程比较复杂，并不适合这里的应用。

我们采用与基于三角浏距原理的激光测距仪一致的办法，通过主动投射激光来做目标物体的三维坐标检测。在自制的低成本激光3D扫描测距仪中，我使用一束线型激光照射目标物体，目标物体的反射光被摄像头捕捉到，利用三角测距原理，可以求出目标物体中被线激光照亮部分的坐标信息。

这里我们将线激光所产生的光线平面与桌面平行，并紧贴在桌面之上，将摄像头放置于激光发射器上方并俯视桌面，如’图8所示。

此时若手指接近桌面，则会阻挡住激光的通路，产生反射，反射的光点画面会被摄像头拍摄到，如图9所示，这是一个标准的三角测距的结构设置。细心的读者可能已经发现前文摄像头所拍摄到的画面(见图5)中手指尖部的白色光斑，这正是安装了线激光器后，激光被手指遮挡产生的反射效果。

对于这种基于线激光的测距方式，我们可以通过三角关系求出被激光照亮部分相对于以激光发射口为原点、位于线激光组成平面内的坐标PK∽。而又因为线激光组成的平面与桌面平行，且在设计上这两个平面是紧贴着的，所以可以近似地认为坐标点户是位于桌面平面的。