1.一种面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对手势图像Image0进行预处理，得到图像Image1；

S2、对预处理后的图像Image1进行肤色分割，得到经过处理后的图像Image4；

S3、在图像Image4中构建图像的最小绑定矩形MBR；

S4、通过非手势区域排除准则对图像Image4中的非手势区域进行排除，获取手势图像Image5；

S5、通过基于手部形状特征的手臂冗余去除算法对图像Image5进行处理，完成对手臂冗余的去除。

2.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S1中所述预处理至少包括：手势图像去噪、手势图像二值化及形态学处理。

3.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：S21、将Image1图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，得到图像Image2，再通过全局固定阈值二值化法对每个像素与阈值进行比较，得到二值化图像Image3；

S22、使用形态学中的膨胀腐蚀运算对二值化图像Image3中的孔洞与缝隙进行消除，并使用中值滤波器处理二值化图像，得到图像Image4。

4.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S3具体包括如下步骤：将S2中所获得到的二值化手势图像的轮廓信息存放至列表contours中，并根据坐标信息获得外接矩形的四个顶点坐标，分别为top_left，top_right，bottom_left与bottom_right。

5.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S4中所述非手势区域排除准则，具体包括：

1）外接矩形的面积小于2500时，则认定为非手势区域，其采集到的图像尺寸为640*

480；

2）外接矩形的长度与宽度之比大于5时，则认定为非手势区域；

3）矩形内像素值为255的点与矩形面积的比大于0.8或小于0.4时，则认定为非手势区域。

6.根据权利要求1所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S5中所述基于手部形状特征的手臂冗余去除算法，具体包括：对图像Image6统计其手部宽度分布直方图与梯度分布直方图，其中，手势宽度分布直方图中的宽度最大值及其对应坐标为拇指腕掌关节，手腕分割线的坐标通过查找拇指腕掌关节点之后的梯度分布直方图中的值进行确定。

7.根据权利要求6所述的面向智能家居场景的多手势精准分割方法，其特征在于，S5步骤中所述手腕分割线的坐标通过查找拇指腕掌关节点之后的梯度分布直方图中的值进行确定，确定标准为：当前点的梯度为0，且下一点的梯度大于等于0。