投影画面校正方法、装置及投影仪

技术领域

本申请涉及投影技术领域，具体而言，涉及一种投影画面校正方法、装置及投影仪。

背景技术

在投影仪投影过程中，用户往往对投影仪的投影画面的方正程度有着较高的要求，基于用户体验上的刚需，目前主流的家用投影仪基本都配备了梯形校正功能，该功能可以在一定程度上手动或自动地调节画面的尺寸大小和形状。然而，在多数投影场景中，用户需要使用遥控器来控制投影画面的四个顶点位置，以此达到改变观影区域的形状和大小的目的，但这种控制方式的交互体验感较差，并且调节结果不够精准，在遥控器每次调节幅度确定的情况下，可能无法达到用户满意的比例效果。如何通过更加便捷且舒适的交互方式来调节投影画面成为了当前家用投影仪比较重要的课题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种投影画面校正方法、装置及投影仪，以至少解决相关技术中利用遥控器校正投影画面时交互体验感差且校正结果不理想的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种投影画面校正方法，包括：显示校正模式下的目标投影画面，其中，所述目标投影画面中包括多个顶点；获取选点手势，依据所述选点手势从所述多个顶点中确定待校正顶点；获取针对所述待校正顶点输入的移动手势，依据所述移动手势确定所述待校正顶点待更新到的目标位置；依据所述目标位置校正所述目标投影画面。

可选地，显示投影画面；在所述投影画面中响应控制指令，基于预设背景内容显示所述校正模式下的目标投影画面。

可选地，显示投影画面；在所述投影画面中响应控制指令，基于所述投影画面的显示内容显示所述校正模式下的目标投影画面。

可选地，所述目标投影画面依照目标显示方式突出显示了所述多个顶点中的目标顶点，获取与输入的动态手势对应的连续帧手势图像；通过预训练的动态手势检测模型检测所述连续帧手势图像，以确定所述输入的动态手势的类别，以及所述输入的动态手势指示的方向参数；若所述输入的动态手势的类别为选点手势类别，则将所述输入的动态手势确定为所述选点手势，并依据所述目标顶点及所述方向参数，从所述多个顶点中确定所述待校正顶点。

可选地，获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测所述手势图像，以确定所述输入的手势的类别，以及所述输入的手势相对于所述多个顶点的位置信息；若所述输入的手势的类别为选点手势类别，则将所述输入的手势确定为所述选点手势，并依据所述位置信息从所述多个顶点中确定所述待校正顶点。

可选地，确定目标对象与投影面之间的距离；在所述距离小于预设距离时，获取所述选点手势。

可选地，获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测所述手势图像，以确定所述输入的手势的类别，以及所述输入的手势的位置；若所述输入的手势的类别为移动手势类别，则将所述输入的手势确定为所述移动手势，并将所述移动手势的位置作为所述待校正顶点待更新到的目标位置。

可选地，获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第二目标检测模型检测所述手势图像，以确定所述输入的手势的类别；若所述输入的手势的类别为移动手势类别，则将所述输入的手势确定为所述移动手势，并通过预训练的第三目标检测模型检测所述手势图像，以确定所述移动手势的位置；将所述移动手势的位置作为所述待校正顶点待更新到的目标位置。

可选地，确定投影仪中的待投影画面与所述目标投影画面之间的单应性矩阵；依据所述目标位置及所述单应性矩阵，调节所述投影仪中的待投影画面的位置坐标；依据所述投影仪中调节后的待投影画面的位置坐标进行投影，得到校正后的目标投影画面。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种投影画面校正装置，包括：显示模块，用于显示校正模式下的目标投影画面，其中，所述目标投影画面中包括多个顶点；第一确定模块，用于获取选点手势，依据所述选点手势从所述多个顶点中确定待校正顶点；第二确定模块，用于获取针对所述待校正顶点输入的移动手势，依据所述移动手势确定所述待校正顶点待更新到的目标位置；校正模块，用于依据所述目标位置校正所述目标投影画面。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种投影仪，所述投影仪包括处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：显示校正模式下的目标投影画面，其中，所述目标投影画面中包括多个顶点；获取选点手势，依据所述选点手势从所述多个顶点中确定待校正顶点；获取针对所述待校正顶点输入的移动手势，依据所述移动手势确定所述待校正顶点待更新到的目标位置；依据所述目标位置校正所述目标投影画面。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述的投影画面校正方法。

在本申请实施例中，在对投影画面进行校正时，首先显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点；然后获取目标对象输入的选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点；再获取目标对象针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置；最后依据该目标位置校正目标投影画面。本申请基于深度学习的目标检测模型来检测用户手势信息，实现了通过用户手势信息控制投影画面中的顶点并对投影画面进行精准校正，同时手势控制过程增强了用户的交互体验感，从而解决了相关技术中利用遥控器校正投影画面时交互体验感差且校正结果不理想的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的一种投影画面校正方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例的一种确定待校正顶点过程的示意图；

图3是根据本申请实施例的一种投影画面校正过程的示意图；

图4是根据本申请实施例的一种投影画面校正过程的示意图；

图5是根据本申请实施例的一种投影画面校正过程的示意图；

图6是根据本申请实施例的一种投影画面校正装置的结构示意图；

图7是根据本申请实施例的一种投影仪的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本申请实施例，提供了一种投影画面校正方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本申请实施例的投影画面校正方法，如图1所示，该方法包括步骤S102-S108，其中：

步骤S102，显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点。

在本申请一些可选的实施例中，用户在对投影画面进行校正时，可以通过不同的控制指令进入不同的校正模式，每种校正模式下均会显示相应的目标投影画面，用户可以对校正模式下的目标投影画面进行调整。

具体地，可以先显示投影画面，在投影画面中响应控制指令，进入手势控制界面校正模式，基于预设背景内容显示校正模式下的目标投影画面。例如，用户可以通过设置菜单或是语音指令等预设的触发方式进入手势控制界面校正模式，在该模式下，会将当前投影画面中的显示内容替换为预设的背景内容，得到校正模式下的目标投影画面，然后依据用户输入的手势动作对目标投影画面进行校正。其中，由于纯色背景可以有效提高对手势的识别准确率，因此，背景内容优选为纯色背景，当然，用户也可以根据自身喜好自行定义背景内容。

可选地，也可以先显示投影画面，在投影画面中响应控制指令，进入无感手势控制校正模式，基于投影画面的显示内容显示校正模式下的目标投影画面。例如，用户可以通过设置菜单或是语音指令等预设的触发方式进入无感手势控制校正模式，在该模式下，不需要对当前的投影画面内容进行调整，即无需将其替换为预设的纯色背景或是进入其他可感知的操作界面，而是直接将当前投影画面作为校正模式下的目标投影画面，依据用户输入的手势动作对目标投影画面进行校正。如用户正在观看投影的视频时，通过进入无感手势控制校正模式，可以在对投影画面进行校正的同时，延续当前的观影体验感。

需要说明的是，用户也可以设置通过特定的手势进入对应的校正模式，在这种情境下，需要从投影仪开始投影时就检测用户所输入的手势动作。

步骤S104，获取选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点。

步骤S106，获取针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置。

可以理解地，要通过用户的手势动作对投影画面的各个顶点进行拖拽从而校正投影画面，首先需要确保用户相对投影面处于可触控状态，即用户的手部可以触碰到投影面。因此，在本申请一些可选的实施例中，在获取选点手势前，首先需要确定目标对象与投影面之间的距离，只有在该距离小于预设距离时，再获取选点手势，然后依据该选点手势确定目标投影画面中需要进行拖拽的待校正顶点。其中，该预设距离可以是基于试验测试数据预先设置的，如设置为50cm此处不作具体限定。

具体地，可以通过置于投影仪前侧的测距装置，如两个点tof(time of flight，飞行时间)摄像头或一个面tof摄像头等测距传感器对用户的当前位置进行实时判断(通常采用每秒30帧的测距速度)，如果确定用户与投影面的距离小于预设距离，则认为用户与投影面处于可触控状态，可以进入之后的手势控制流程。

在本申请一些可选的实施例中，目标投影画面会依照目标显示方式突出显示多个顶点中的目标顶点，该目标顶点即为目标投影画面初始默认的待校正顶点，然后通过检测用户输入的动态选点手势重新确定新的待校正顶点。

具体地，可以先获取与输入的动态手势对应的连续帧手势图像；然后通过预训练的动态手势检测模型检测该连续帧手势图像，以确定输入的动态手势的类别，以及输入的动态手势指示的方向参数；若输入的动态手势的类别为选点手势类别，则将输入的动态手势确定为选点手势，并依据目标顶点及方向参数，从多个顶点中确定待校正顶点。

其中，在获取连续帧手势图像时，可以利用投影仪的前置rgb(red-green-blue)摄像头拍摄投影面的连续帧画面，在拍摄时，需要针对明亮环境和阴暗环境分别设置不同的曝光参数，以确保在亮暗环境下均能拍摄到投影面清晰的图像。其中，摄像头也可作为配件，放置在用户投影环境中任意位置，只要可以拍摄清楚手部手势即可，但这种情况下需要自行标定好摄像头与投影仪的位置关系。可选地，也可以通过红外摄像头拍摄投影面的连续帧画面，由于其在亮环境或暗环境下都可以较好地成像，可以有效滤除投影画面对手部图像的影响。

之后，可以将获取的连续帧手势图像输入预先训练好的动态手势检测模型(如常见的C3D视频分类网络等)，识别用户输入的动态手势是否为选点手势以及该手势所指示的方向参数，在初始默认的待校正顶点的基础上依据选点手势指示的方向参数重新确定待校正顶点。通常，该选点手势类别包括手掌左推、手掌右推、手掌上托以及手掌下压，分别指示向左、向右、向上、向下四种方向，当然，用户也可以根据自身习惯定义其他用于指示方向参数的选点手势。

以图2为例，矩形的目标投影画面1中初始默认的待校正顶点为左下角顶点A，当检测到用户输入的选点手势为手掌上托时，则重新确定新的待校正顶点为左下角顶点A上方的左上角顶点B；当检测到用户输入的选点手势为手掌右推时，则重新确定新的待校正顶点为左下角顶点A右方的右下角顶点D；当检测到用户输入的选点手势为手掌左推或手掌下压时，认为该选点手势无效。用户可以通过多次输入动态选点手势来确定实际需要进行拖拽的待校正顶点。

在本申请一些可选的实施例中，目标投影画面中也可能不存在初始默认的待校正顶点，此时则可以直接根据用户输入的选点手势确定待校正顶点。

具体地，先获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测该手势图像，以确定输入的手势的类别，以及输入的手势相对于多个顶点的位置信息；若输入的手势的类别为选点手势类别，则将输入的手势确定为选点手势，并依据位置信息从多个顶点中确定待校正顶点。

其中，第一目标检测模型是通过以下训练过程得到的：获取样本图像集，并对样本图像集中的每张图像中的手势类别及手部位置进行标注，得到第一标注信息；将样本图像集及第一标注信息输入第一目标检测模型进行训练。

例如，定义选点手势类别为手掌张开，定义移动手势类别为握拳，可以采集2000张握拳和手掌张开的图像作为样本图像集，其中，两类图像各1000张，为了更好地模拟用户的使用环境，采集的图像可以包括明亮环境下的图像和阴暗情况下的图像；之后，利用标注工具对每张图像中的手势类别进行标注，如手掌张开记为类别1，握拳记为类别2，若有其他手势类别则继续编号，同时，对每张图像中的手部位置进行标注，如标注手部矩形框坐标(x，y，w，h)，其中，x，y，w，h分别对应手部矩形框的左上点横坐标、纵坐标、矩形框的宽和高，得到第一标注信息；将上述的样本图像集以及对应的第一标注信息输入第一目标检测模型不断进行训练，使最终得到的第一目标检测模型可以检测出任一图像中的手势类别及对应的手部位置。

当获取连续帧手势图像后，可以将每帧手势图像输入预先训练的第一目标检测模型，检测每帧图像中的手势类别以及手部位置，同时确定手部位置与目标投影画面的各个顶点之间的位置关系；当检测到某帧图像中存在手掌张开的手势时，确定该图像中的手部位置，并计算目标投影画面的四个顶点与该手部位置的中心点之间的距离，将其中距离最近的一个顶点作为用户想要拖拽的待校正顶点。以图3中的投影画面1为例，投影画面1为待校正的目标投影画面，当检测到其中存在选点手势且手部位置距目标投影画面的左下角顶点最近时，确定目标投影画面的左下角顶点为待校正顶点，此时可以在左下角顶点附近弹出toast信息，提示该点被选中。

在本申请一些可选的实施例中，可以获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测手势图像，以确定输入的手势的类别，以及输入的手势的位置；若输入的手势的类别为移动手势类别，则将输入的手势确定为移动手势，并将移动手势的位置作为待校正顶点待更新到的目标位置。

具体地，在确定了待校正顶点后，继续将获取的连续帧手势图像中的每帧手势图像输入预先训练的第一目标检测模型，检测每帧图像中的手势类别以及手部位置；当检测到某帧图像中存在握拳的手势时，即表明用户想要对待校正顶点进行拖拽移动以更新位置，此时可以确定该移动手势图像中的手部位置，该手部位置即为待校正顶点待更新到的目标位置。

可以理解地，要实现待校正顶点跟随用户手部的拖拽进行移动，第一目标检测模型需要实时检测用户的手部位置，通常，从摄像头拍摄画面到第一目标检测模型检测画面中的手部位置，该流程可达到每秒20帧。

由于利用第一目标检测模型检测手势图像时会检测所有图像中的手势类别以及手部位置，但实际上并非每帧手势图像中的手部位置均要用到，真正需要的仅是其中选点手势和移动手势等特定手势图像中的手部位置，检测其他手势图像中的手部位置会造成计算资源浪费。因此，在本申请一些可选的实施例中，在依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置时，可以先获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第二目标检测模型检测手势图像，以确定输入的手势的类别；若输入的手势的类别为移动手势类别，则将输入的手势确定为移动手势，并通过预训练的第三目标检测模型检测手势图像，以确定移动手势的位置；将移动手势的位置作为待校正顶点待更新到的目标位置。

需要说明的是，在依据选点手势确定待校正顶点时，同样也可以先通过第二目标检测模型检测手势图像，在确定该手势图像中的手势为选点手势时，再通过第三目标检测模型检测该手势图像，以确定手部位置信息。

其中，通过第二目标检测模型可以检测手势图像中存在预设类别手势的置信度，在置信度大于预设阈值时确定图像中存在预设类别手势，此时再通过第三目标检测模型检测预设类别手势的位置，可以避免计算资源浪费，其中，预设类别手势至少包括选点手势和移动手势。

与第一目标检测模型的训练过程类似，在训练第二目标检测模型时：获取样本图像集，并对样本图像集中的每张图像中的手势类别进行标注，得到第二标注信息；将样本图像集及第二标注信息输入第二目标检测模型进行训练。例如，将上述采集的2000张握拳和手掌张开的图像作为样本图像集，利用标注工具对每张图像中的手势类别进行标注，如手掌张开记为类别1，握拳记为类别2，得到第二标注信息；将样本图像集以及对应的第二标注信息输入第二目标检测模型不断进行训练，该第二目标检测模型可以采用mobilenet或者shufflenet等轻量级分类网络模型，最终得到的第二目标检测模型可以检测出目标图像中存在预设类别手势的置信度。

在训练第三目标检测模型时：获取样本图像集，并对样本图像集中的每张图像中的手部位置进行标注，得到第三标注信息；将样本图像集及第三标注信息输入第三目标检测模型进行训练。例如，将上述采集的2000张图像作为样本图像集，对每张图像中的手部位置进行标注，得到第三标注信息；将样本图像集以及对应的第三标注信息输入第三目标检测模型不断进行训练，使最终得到的第三目标检测模型可以检测出任一图像中的手部位置。

步骤S108，依据目标位置校正目标投影画面。

在确定目标投影画面中的待校正顶点待更新到的目标位置后，需要根据该目标位置重新计算投影仪中待投影画面的坐标信息，从而完成对整个投影画面的梯形校正。在本申请一些可选的实施例中，首先确定投影仪中的待投影画面与目标投影画面之间的单应性矩阵；再依据待校正顶点待更新到的目标位置及单应性矩阵，调节投影仪中的待投影画面的位置坐标；最后依据投影仪中调节后的待投影画面的位置坐标进行投影，得到校正后的目标投影画面。

以图4为例，首先，需要确定目标投影画面的四个顶点对应的第一坐标src(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，并确定投影仪中的DMD待投影画面对应的第二坐标dst(x1’,y1’,x2’,y2’,x3’,y3’,x4’,y4’)，其中，x1’＝0，y1’＝0，x2’＝w’，y2’＝0，x3’＝0，y3’＝h’，x4’＝w’，y4’＝h’，假设投影画面分辨率为1920*1080，则w’＝1920，h’＝1080。然后，计算投影仪中的待投影画面与目标投影画面之间的单应性矩阵H＝findH(src,dst)，其中findH函数为单应性计算函数；确定目标投影画面中的待校正顶点待更新到的目标位置(x”,y”)，依据单应性矩阵计算投影仪中的待投影画面中对应的待校正顶点所要移动到的位置(xdst,ydst)，依据该位置投影，即得到校正后的投影画面，具体计算过程如下：

(xdst,ydst,zdst)＝(x”,y”,1)*H

其中，xdst＝xdst/zdst；ydst＝ydst/zdst。

在本申请一些可选的实施例中，还可以获取目标对象输入的结束手势，用于指示已完成对投影画面的校正。以图3中的投影画面2为例，当检测到其中存在结束手势时，确定对待校正顶点的位置校正已完成，此时可以在该待校正顶点附近弹出toast信息，提示该点校正完成。可选地，此时可以重新回到确定待校正顶点的步骤，以对其他顶点进行校正。

图5为本申请实施例提供的一种可选的投影画面校正过程的示意图，该过程包括：

1、采集2000张握拳和手掌张开的图像作为样本图像集；

2、利用标注工具对2000张图像进行标注(手势类别及手部位置)，得到标注信息；

3、将样本图像集和标注信息输入目标检测模型进行训练；

4、利用两个点tof或一个面tof确定用户与投影面之间的距离；

5、判断用户与投影面之间的距离是否小于50cm；

6、摄像头拍摄投影面的目标图像；

7、将目标图像输入训练好的目标检测模型；

8、目标检测模型检测目标图像中的手势类别及手部位置；

9、判断手势类别是否为手掌张开；

10、确定距手部位置最近的投影画面顶点为待校正顶点；

11、判断手势类别是否为握拳；

12、更新待校正顶点位置至手部位置。

其中，将待校正顶点更新至手部位置的过程，即是用户通过拖拽待校正顶点对投影画面进行校正的过程。

在本申请实施例中，在对投影画面进行校正时，首先显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点；然后获取目标对象输入的选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点；再获取目标对象针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置；最后依据该目标位置校正目标投影画面。本申请基于深度学习的目标检测模型来检测用户手势信息，实现了通过用户手势信息控制投影画面中的顶点并对投影画面进行精准校正，同时手势控制过程增强了用户的交互体验感，从而解决了相关技术中利用遥控器校正投影画面时交互体验感差且校正结果不理想的技术问题。

实施例2

根据本申请实施例，还提供了一种用于实现上述投影画面校正方法的投影画面校正装置，如图6所示，该装置包括显示模块60，第一确定模块62，第二确定模块64和校正模块66，其中：

显示模块60，用于显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点。

在本申请一些可选的实施例中，用户在对投影画面进行校正时，可以通过不同的控制指令进入不同的校正模式，每种校正模式下均会显示相应的目标投影画面，用户可以对校正模式下的目标投影画面进行调整。

具体地，可以先显示投影画面，在投影画面中响应控制指令，进入手势控制界面校正模式，基于预设背景内容显示校正模式下的目标投影画面。例如，用户可以通过设置菜单或是语音指令等预设的触发方式进入手势控制界面校正模式，在该模式下，会将当前投影画面中的显示内容替换为预设的背景内容，得到校正模式下的目标投影画面，然后依据用户输入的手势动作对目标投影画面进行校正。可选地，也可以先显示投影画面，在投影画面中响应控制指令，进入无感手势控制校正模式，基于投影画面的显示内容显示校正模式下的目标投影画面。例如，用户可以通过设置菜单或是语音指令等预设的触发方式进入无感手势控制校正模式，在该模式下，不需要对当前的投影画面内容进行调整，即无需将其替换为预设的纯色背景或是进入其他可感知的操作界面，而是直接将当前投影画面作为校正模式下的目标投影画面，依据用户输入的手势动作对目标投影画面进行校正。

第一确定模块62，用于获取选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点。

在获取选点手势前，首先需要确定目标对象与投影面之间的距离，只有在该距离小于预设距离时，再获取选点手势，然后依据该选点手势确定目标投影画面中需要进行拖拽的待校正顶点。

在本申请一些可选的实施例中，目标投影画面会依照目标显示方式突出显示多个顶点中的目标顶点，该目标顶点即为目标投影画面初始默认的待校正顶点，然后通过检测用户输入的动态选点手势重新确定新的待校正顶点。具体地，可以先获取与输入的动态手势对应的连续帧手势图像；然后通过预训练的动态手势检测模型检测该连续帧手势图像，以确定输入的动态手势的类别，以及输入的动态手势指示的方向参数；若输入的动态手势的类别为选点手势类别，则将输入的动态手势确定为选点手势，并依据目标顶点及方向参数，从多个顶点中确定待校正顶点。

在本申请一些可选的实施例中，目标投影画面中也可能不存在初始默认的待校正顶点，此时则可以直接根据用户输入的选点手势确定待校正顶点。具体地，先获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测该手势图像，以确定输入的手势的类别，以及输入的手势相对于多个顶点的位置信息；若输入的手势的类别为选点手势类别，则将输入的手势确定为选点手势，并依据位置信息从多个顶点中确定待校正顶点。

第二确定模块64，用于获取针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置。

在本申请一些可选的实施例中，可以获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第一目标检测模型检测手势图像，以确定输入的手势的类别，以及输入的手势的位置；若输入的手势的类别为移动手势类别，则将输入的手势确定为移动手势，并将移动手势的位置作为待校正顶点待更新到的目标位置。

可选地，也可以获取与输入的手势对应的手势图像；通过预训练的第二目标检测模型检测手势图像，以确定输入的手势的类别；若输入的手势的类别为移动手势类别，则将输入的手势确定为移动手势，并通过预训练的第三目标检测模型检测手势图像，以确定移动手势的位置；将移动手势的位置作为待校正顶点待更新到的目标位置。

校正模块66，用于依据目标位置校正目标投影画面。

在确定目标投影画面中的待校正顶点待更新到的目标位置后，需要根据该目标位置重新计算投影仪中待投影画面的坐标信息，从而完成对整个投影画面的梯形校正。在本申请一些可选的实施例中，首先确定投影仪中的待投影画面与目标投影画面之间的单应性矩阵；再依据待校正顶点待更新到的目标位置及单应性矩阵，调节投影仪中的待投影画面的位置坐标；最后依据投影仪中调节后的待投影画面的位置坐标进行投影，得到校正后的目标投影画面。

需要说明的是，本申请实施例中的投影画面校正装置中的各模块与实施例1中的投影画面校正方法实施步骤一一对应，由于实施例1中已经进行了详尽的描述，本实施例中部分未体现的细节可以参考实施例1，在此不再过多赘述。

实施例3

根据本申请实施例，还提供了一种投影仪，如图7所示，该投影仪至少包括处理器70和存储器72，其中：存储器72与处理器70连接，用于为处理器70提供处理以下处理步骤的指令：

显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点；获取选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点；获取针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置；依据目标位置校正目标投影画面。

实施例4

根据本申请实施例，还提供了一种非易失性存储介质，该非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述的投影画面校正方法。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行实现以下步骤：显示校正模式下的目标投影画面，其中，目标投影画面中包括多个顶点；获取选点手势，依据选点手势从多个顶点中确定待校正顶点；获取针对待校正顶点输入的移动手势，依据移动手势确定待校正顶点待更新到的目标位置；依据目标位置校正目标投影画面。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。