基于曲率特征的MATLAB手部区域标记系统

资 源 简 介

该MATLAB项目通过离散曲率分析方法，采用等间隔三点法计算手部轮廓曲率，结合曲率角度阈值自动识别指尖与指根区域，并生成带标记的可视化结果，适用于手部轮廓特征研究。

详 情 说 明

基于曲率特征的手部指尖指根区域标记系统

项目介绍

本项目实现了一种基于离散曲率计算的手部轮廓特征分析方法。通过等间隔三点法计算手部轮廓点集的局部曲率值，利用曲率角度的阈值判断机制，自动识别指尖和指根区域。系统能够输出带有区域标记的可视化结果及详细的统计分析报告，为手部姿态分析、手势识别等应用提供基础技术支持。

功能特性

• 离散曲率计算：采用等间隔三点夹角法精确计算轮廓点的局部曲率
• 智能区域识别：基于双阈值判断（指尖阈值、指根阈值）自动识别特征区域
• 多维度输出：提供可视化标记图像、区域标签数据、特征位置索引和统计分析报告
• 参数可配置：支持曲率计算间距、识别阈值等关键参数灵活调整

使用方法

输入参数说明

• 手部轮廓坐标：N×2矩阵，包含轮廓点的x,y坐标信息
• 曲率计算间距：整数，默认值为5，控制曲率计算点的间隔距离
• 指尖识别阈值：标量（单位：度），建议范围150°-170°，用于识别指尖特征点
• 指根识别阈值：标量（单位：度），建议范围60°-100°，用于识别指根特征点

输出结果

• 可视化图像：标注指尖（红色）、指根（蓝色）和普通轮廓（黑色）的二维图像
• 标记数据矩阵：N×3矩阵，包含原始坐标和区域标签（0-普通，1-指尖，2-指根）
• 特征位置索引：指尖和指根位置的点索引列表
• 统计分析报告：曲率分布统计及识别结果汇总

基本调用示例

% 加载手部轮廓数据 contour_data = load('hand_contour.txt');

% 设置识别参数 spacing = 5; finger_tip_threshold = 160; % 单位：度 finger_root_threshold = 80; % 单位：度

% 执行区域标记分析 main(contour_data, spacing, finger_tip_threshold, finger_root_threshold);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括轮廓数据的输入验证、离散曲率计算的执行、基于滑动窗口的阈值处理与特征区域识别、结果数据的输出组织以及可视化图形的生成。该文件整合了所有关键算法模块，确保从原始轮廓到标记结果的完整处理链路。