CN105708467B - 人体实际距离测量及眼镜架的定制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于眼角膜图像的人体实际距离测量方法，其包括以下步骤：步骤1、获取带有眼睛眼黑部分的正面拍照图像或者从视频中截取带有眼睛眼黑部分的一帧正面画面；步骤2、检测并定位眼黑部分；步骤3、确定眼黑部分的横向最大长度；步骤4、确定实际线性几何尺寸与正面图像线性的比例系数；步骤5、测量拍照图像或一帧画面中任意两点实际距离，从而通过该实际距离乘以比例系数η得到人体相应两点间的实际距离。本发明还公开了一种眼镜架的定制方法。本发明对眼黑部分的横向最大长度进行测量，进而获取实际尺寸和图像尺寸的比例系数，从而可对人体、包含人体的图像或视频中任意两点进行不在场测量，数据计算准确，应用广泛。

Description

人体实际距离测量及眼镜架的定制方法
技术领域
本发明涉及测距技术领域，具体涉及一种基于眼角膜的人体实际距离测量方法，以及根据该人体实际距离测量方法进行眼镜架的定制。
背景技术
定制衣服或者眼镜等时，需要对人体相应两点间距离进行实际测量，以眼镜为例，眼镜主要由镜片、眼镜架组成。根据人脸结构例如瞳距、鼻梁高度和宽度以及角膜顶端到耳顶平面的距离不同，眼镜架也需要定制。现有的眼镜架由工厂根据常见参数进行批量生产，无法实现定制，定制方案必须是配镜者到眼镜店或配镜中心等根据自身感觉完成眼镜架大小参数的选择和人工调整工作，对于配镜者则花费了大量的时间，而且人工手动测量有时候会造成参数的误差，调教的镜架随着使最终配制的眼镜带上去不舒服。因此，配镜者根据自己的头面部参数，比如鼻梁的解剖形状、角膜顶端到耳顶平面的距离，制作适合自己头面部解剖数据的眼镜框，是十分必要的。既可以提高眼镜框在佩戴中的稳定性以提高儿童近视控制镜片、渐进镜等体验效果，也可以大幅提高眼镜验配的效率和佩戴的舒适度。
发明内容
针对上述不足，本发明的目的是提供一种基于眼角膜图像的人体任意两点间实际距离的测量方法，为一种不在场人体参数的测量方法，其通过对眼角膜(应用时为眼睛的眼黑部分)的实际测量，根据获取的眼角膜图像横向最大长度，即可测量人体任意两点间的实际距离，为定制工作带来了便利。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：
一种基于眼角膜图像的人体实际距离测量方法，其包括以下步骤：
步骤1、获取带有眼睛眼黑部分的正面拍照图像或者从视频中截取带有眼睛眼黑部分的一帧正面画面；
步骤2、检测并定位所述正面拍照图像或者一帧正面画面的其中一个眼黑部分；
步骤3、确定所述其中一个眼黑部分的横向最大长度Lp；
步骤4、通过所述横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与拍照图像或者一帧画面线性的比例系数η；
步骤5、测量所述正面拍照图像或一帧正面画面中任意两点实际图像距离，从而通过该实际图像距离乘以比例系数η得到人体相应两点间的实际距离。
所述步骤3包括以下步骤：
步骤31、将所述其中一个眼黑部分放入一XY坐标系的第一象限中；
步骤32、选中所述其中一个眼黑部分，得到该眼黑部分图像I的正整数集I(x，y)；其中，横坐标x和纵坐标y均为正整数，且0≤x≤x1，0≤y≤y1，x1和y1分别为该眼黑部分图像的最大横坐标和最大纵坐标；
步骤33、从该眼黑部分图像I中截取一子图像I1，以消除该眼黑部分图像中上、下眼皮的干扰，所述子图像I1满足I1＝I1(x′，y′)，其中，横坐标x′和纵坐标y′满足：0≤x′≤x1，y1/4≤y′≤3y1/4；
步骤34、获取所有满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)，并计算每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大值和最小值，将所述横坐标x′的最大值和最小值相减后获取每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值，并取所有正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值中的最大值作为该眼黑部分图像的横向最大长度Lp，即：
其中，xmax(INTi(y′))和xmin(INTi(y′))分别为第i个正整数INT(y′)对应的横坐标x′中的最大值和最小值；n为满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)的个数，1≤i≤n。
所述步骤4中确定比例系数η的方法是：
其中，Lr为所述其中一个眼黑部分对应的人体的实际眼黑部分的横向最大长度的实际测量值。
本发明的另一目的在于基于上述不在场人体参数的测量方法，应用于定制眼镜架，其可以实现配镜者自行即时设计制作眼镜架，或者直接将人脸正面图像和侧面图像发送给眼镜店或配镜中心完成眼镜架的设计，节约配镜者时间，同时测量数据准确，眼镜架完全适合自己，佩戴舒适。
一种眼镜架的定制方法，其包括以下步骤：
步骤10、通过移动设备或电脑对配镜者的人脸进行照片拍摄或视频拍摄，获取拍摄照片的正面图像和侧面图像、或者拍摄视频中带有正面图像的一帧画面和带有侧面图像的另一帧画面；
步骤20、检测并定位正面图像中的眼睛；
步骤30、确定正面图像眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp；
步骤40、通过所述横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与正面图像线性的比例系数η；
步骤50、测量正面图像中的瞳距L1、鼻梁宽度L2以及鼻梁高度H，测量侧图像中角膜顶端到耳顶的距离L3，并将所述瞳距L1、鼻梁宽度L2以及角膜顶端到耳顶的距离L3分别乘以比例系数η得到配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′；
步骤60、将配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′发送至移动设备或电脑上进行3D建模，并将所述3D建模的结果发送至数据中心或3D打印机。
所述步骤30包括以下步骤：
步骤301、将正面图像放入一XY坐标系的第一象限中；
步骤302、选中正面图像中其中一眼睛图像，得到该眼睛图像I的正整数集I(x，y)；其中，横坐标x和纵坐标y均为正整数，且0≤x≤x1，0≤y≤y1，x1和y1分别为正面图像的最大横坐标和最大纵坐标；
步骤303、从眼睛图像I中截取一子图像I1，以消除该眼睛图像中上、下眼皮的干扰，所述子图像I1满足I1＝I1(x′，y′)，其中，横坐标x′和纵坐标y′满足：0≤x′≤x1，y1/4≤y′≤3y1/4；
步骤304、获取所有满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)，并计算每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大值和最小值，将所述横坐标x′的最大值和最小值相减后获取每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值，并取所有正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值中的最大值作为眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp，即：
其中，xmax(INTi(y′))和xmin(INTi(y′))分别为第i个正整数INT(y′)对应的横坐标x′中的最大值和最小值；n为满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)的个数，1≤i≤n。
所述步骤40中确定比例系数η的方法是：
其中，Lr为所述配镜者任意一眼黑部分的横向最大长度的实际测量值。
所述步骤50为：移动设备或电脑根据四个眼镜架基础数据进行3D建模，并将所述3D建模的结果发送至数据中心或3D打印机，获得定制的眼镜架。
所述步骤50为：移动设备或电脑根据四个眼镜架基础数据以及眼镜架外观参数进行结合，形成眼镜架模型，然后将该眼镜架模型分别与正面图像和侧面图像相匹配，并将该眼镜架分别佩戴于正面图像和侧面图像中，通过图像转换工具生成人体头部运动的虚拟现实眼镜架；或者将该眼镜架模型分别与正面图像的一帧画面和带有侧面图像的另一帧画面相匹配，并将该眼镜架分别佩戴于正面图像和侧面图像中，通过图像转换工具生成人体头部运动的虚拟现实眼镜架，根据所述虚拟现实眼镜架获得定制的眼镜架。
所述眼镜架外观参数包括眼镜架的颜色和款式。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
1、对眼黑部分的横向最大长度进行测量，进而获取实际尺寸和图像尺寸的比例系数，从而可对人体任意两点进行不在场测量，数据计算准确，应用广泛；
2、通过对人脸正面图像和侧面图像的测量，完成眼镜架相关参数的收集，数据来源真实、准确，佩戴舒服；
3、配镜者可以将获取的实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′在移动设备或电脑上进行3D建模，由3D打印机进行眼镜架的制作，或者将以上数据发送给数据中心，由于数据中心的数据对接的相关配镜店或配镜中心进行眼镜架的设计，节约配镜者大量时间。
附图说明
图1是本发明一种基于眼角膜图像的人体实际距离测量方法的流程图；
图2是本发明一种眼镜架的定制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
实施例一
一种基于眼角膜图像的人体实际距离测量方法，其为不在场人体参数的测量，请参照图1所示，其包括以下步骤：
步骤1、获取带有眼睛眼黑部分的拍照图像或者从视频中截取带有眼睛眼黑部分的一帧画面；拍摄图像或者视频的角度无限制，只要保证拍摄的图像中或者视频的某一帧画面中带有眼睛眼黑部分(这里眼黑部分图像可近似认为眼角膜图像)。不过需要说明的是，因为在本申请中只需要获取拍照图像或视频中带有一个眼黑部分的图像或画面即可，但是由于拍摄角度问题，在拍照图像或视频中截取的一帧画面中如果有二个眼黑部分，则选取其中较大的一个眼黑部分，选取过程有计算机或移动设备完成。作为优选方案，拍照图像或者视频中截取的一帧画面最好是正视，即二个眼黑部分的直径大小相等，同时，由于视频中具有多帧画面(5秒左右的视频中至少有100幅图片)，在这多帧画面中，可以包括正视画面在内的人体多个角度画面，因此，作为另一个优选方案，可以采用视频方式进行人体图像采集。
步骤2、检测并定位所述拍照图像或者一帧画面的眼黑部分；
这一步骤可以手动完成，也可以通过计算机自动完成。目前计算机自动检测并定位图像(这里具体指拍摄图像或者视频中某一画面)内人脸中的眼睛(具体为眼黑部分)的方法与软件相对较多，也比较成熟例如以下文献：
1、David Balya,Tamas Roska,\Face and Eye Detection by CNNAlgo-rithms,"Journal of VLSI Signal Processing 23,497{511(1999),pp.497{511.
2、Antonio Haro,Myron Flickner,Irfan Essa,\Detecting and tracking eyesby using their physiological properties,dynamics,and appearance",Proc.Of IEEEIntenational Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2000,Vol.1,pp.163{168.
3、So-Hee Park,Jang-Hee Yoo,\A new implementation method of ASEF foreye detection",2012 7th International Conference on Computing and Conver-gence Technology(ICCCT),pp.1034{1037.
4、Eye detection and tracking using opencv.
\http://opencv-code.com/tutorials/eye-detection-and-tracking/
均有相关记载，这里不再赘述。
步骤3、确定所述拍照图像或者一帧画面的眼黑部分的横向最大长度Lp；
该步骤采用眼黑的目的在于：1、眼睛(尤其是中国人)多为眼白和眼黑组成，其区分明显，利于对眼黑部分的数据采集，同时，眼白对其干扰较少；2、每个人眼睛大小虽有不同，但是正常人眼在3岁左右眼球发育基本完成后眼黑部分的实际横向最大长度基本无差别，便于步骤4对比例系数的计算。
该步骤大致包括：
步骤31、将正面图像放入一XY坐标系的第一象限中；
步骤32、选中正面图像中其中一眼睛图像，得到该眼睛图像I的正整数集I(x，y)；其中，横坐标x和纵坐标y均为正整数，且0≤x≤x1，0≤y≤y1，x1和y1分别为正面图像的最大横坐标和最大纵坐标；
步骤33、从眼睛图像I中截取一子图像I1，以消除该眼睛图像中上、下眼皮的干扰，子图像I1满足I1＝I1(x′，y′)，其中，横坐标x′和纵坐标y′满足：0≤x′≤x1，y1/4≤y′≤3y1/4；
步骤34、获取所有满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)，并计算每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大值和最小值，将横坐标x′的最大值和最小值相减后获取每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值，并取所有正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值中的最大值作为眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp，即：
其中，xmax(INTi(y′))和xmin(INTi(y′))分别为第i个正整数INT(y′)对应的横坐标x′中的最大值和最小值；n为满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)的个数，1≤i≤n。
步骤4、通过所述横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与拍照图像或者一帧画面线性的比例系数η；
确定比例系数η的方法是：
其中，Lr为上述拍照图像或者一帧画面对应的人体的眼黑部分的横向最大长度的实际测量值，对于3岁以上的正常人群其可以认为是定值，该定值针对性别和人种(如黄种人、白人等)稍有不同，但是对于相同人群(指同一性别和人种)是相同的。
步骤5、测量拍照图像或一帧画面中任意两点之间的距离，从而通过该任意两点之间的距离乘以比例系数η得到人体相应两点间的实际距离。测量拍照图像或一帧画面中任意两点之间的距离的方法有多种，可以通过标准图像(与相同距离下测量获得)对配镜者自行拍摄的正面图像和侧面图像进行定位后，选择该两点的坐标，然后在XY坐标系(优选第一象限)中构建直角三角形进行实际测量，设定该两点在XY坐标系的第一象限中的坐标分别为(xa，ya)和(xb，yb)，则在拍摄图像或者一帧画面中二者之间的距离为从而人体对应的该两点间的实际距离则为或者由计算机根据两点的坐标自行计算得到。
实施例二
基于上述原理，本发明以应用于眼镜架的定制为例，对本发明的保护范围进行进一步的解释和说明。
请参照图2所示，一种眼镜架的定制方法，其包括以下步骤：
步骤10、通过移动设备或电脑对配镜者的人脸进行正面和侧面拍照，获取正面图像和侧面图像，当然也可以是对带有人脸的视频中截取带有人脸正面图像和侧面图像的两帧画面(视频中截取的带有人脸正面图像的一帧画面与对人脸拍照的正面图像的处理方法完全一致，以下仅以正面图像为例，侧面图像同理)。
移动设备至配镜者的距离优选33cm(1尺的距离)，这样做一来与平时配镜距离相同，利于镜架的设计和制作，二来形成正面图像和侧面图像统一尺寸，利于后期的测量，移动设备为手持设备，优选手机或平板电脑等，其目的在于安装相关的客户端，使得后期3D建模更为便利。
步骤20、检测并定位正面图像中的眼睛，具体方法可参见实施例一的步骤2。
步骤30、确定正面图像眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp，具体方法可参见实施例一的步骤3。
步骤40、通过横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与正面图像线性的比例系数η，具体方法可参见实施例一的步骤4。
步骤50、通过正面图像中的瞳距L1、鼻梁宽度L2，测量侧图像中角膜顶端到耳顶的距离L3以及鼻梁高度H(鼻梁侧影中点到脸部平面的垂直距离)，并将所述瞳距L1、鼻梁宽度L2以及角膜顶端到耳顶的距离L3分别乘以比例系数η得到配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′。正面图像中的瞳距L1、鼻梁宽度L2以及鼻梁高度H，测量侧图像中角膜顶端到耳顶的距离L3获取的方法与实施例一的步骤5中测量拍照图像或一帧画面中任意两点之间的距离的方法相同。为提高精度还可以用上述方法测量鼻根部的突出高度和鼻根部开始2cm范围鼻梁两侧形成的夹角度数。
步骤60、通过3D打印定制眼镜架：将配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′发送至移动设备或电脑上进行3D建模，建模的方法很简单，根据实际瞳距L1′可以得到眼镜架框型直径数据、实际鼻梁宽度L2′可以得到眼镜架的中梁距离的数据和鼻托宽度数据，角膜顶端到耳顶的实际距离L3′可以得到眼镜架的腿长数据，实际鼻梁高度H′可以获得鼻托弯曲通过上述数据即可得到眼镜架的3D模型，并将3D建模的结果连同常规的数据(选择制作镜框和镜腿的形状、材料、图案和颜色等)发送至数据中心或3D打印机，发送给3D打印机完成配镜者自行眼镜架的设计与加工，而在其条件不允许的情况下，可以发送给数据中心，由于该数据中心进行数据对接的相关配镜店或配镜中心进行眼镜架的设计与加工，节约配镜者的时间。
步骤60′、通过虚拟现实方式建模：即跟踪人脸(头部)运动的虚拟现实眼镜架，对比步骤60直接3D打印定制的眼镜架，虚拟现实建模方式增加眼镜架外观参数，针对性更强，并通过跟踪和补偿头部运动改善虚拟现实的透视效果，用户的视觉系统和运动感知系统之间就可以联系起来，增加了用户体验(用户可以在移动设备自行看到眼镜虚拟佩戴后的效果)，进一步定制出更为合适配镜者的眼镜架。
其实现原理是先根据上述配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′发送至移动设备或电脑上，与眼镜架的颜色和款式或样式(颜色和款式为一数据库，通过在数据库中分别选择完成)的外观参数进行结合，生成眼镜架模型，然后将该眼镜架模型以与正面图像合适的角度佩戴到该正面图像眼睛上，然后通过图像处理工具(例如3DMAX软件、Cura软件等软件)生成佩戴该眼镜架模型的人体头部三维模型，通过该人体头部三维模型的运动，体验配镜者实际佩戴该眼镜架模型的效果，当眼镜架模型符合配镜者要求时，再通过3D打印方式获得更为符合配镜者需求的眼镜架。为了保证佩戴该眼镜架模型的人体头部三维模型生成更为清晰和流畅，防止失真的发生，在这里可以增加更多的图像(例如侧面图像)与眼镜架模型的结合放入图像处理工具中。
虽然本发明是通过具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或应用，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

Claims (5)

1.一种基于眼角膜图像的人体实际距离测量方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤1、获取带有眼睛眼黑部分的正面拍照图像或者从视频中截取带有眼睛眼黑部分的一帧正面画面；
步骤2、检测并定位所述正面拍照图像或者一帧正面画面的其中一个眼黑部分；
步骤3、确定所述其中一个眼黑部分的横向最大长度Lp；
步骤4、通过所述横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与拍照图像或者一帧画面线性的比例系数η；
步骤5、测量所述正面拍照图像或一帧正面画面中任意两点实际图像距离，从而通过该实际图像距离乘以比例系数η得到人体相应两点间的实际距离，
所述步骤3包括以下步骤：
步骤31、将所述其中一个眼黑部分放入一XY坐标系的第一象限中；
步骤32、选中所述其中一个眼黑部分，得到该眼黑部分图像I的正整数集I(x，y)；其中，横坐标x和纵坐标y均为正整数，且0≤x≤x1，0≤y≤y1，x1和y1分别为该眼黑部分图像的最大横坐标和最大纵坐标；
步骤33、从该眼黑部分图像I中截取一子图像I1，以消除该眼黑部分图像中上、下眼皮的干扰，所述子图像I1满足I1＝I1(x′，y′)，其中，横坐标x′和纵坐标y′满足：0≤x′≤x1，y1/4≤y′≤3y1/4；
步骤34、获取所有满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)，并计算每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大值和最小值，将所述横坐标x′的最大值和最小值相减后获取每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值，并取所有正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值中的最大值作为该眼黑部分图像的横向最大长度Lp，即：
<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>max</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>INT</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <msup> <mi>y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>INT</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <msup> <mi>y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
其中，xmax(INTi(y′))和xmin(INTi(y′))分别为第i个正整数INT(y′)对应的横坐标x′中的最大值和最小值；n为满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)的个数，1≤i≤n，
所述步骤4中确定比例系数η的方法是：
<mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>L</mi> <mi>r</mi> </msub> <msub> <mi>L</mi> <mi>p</mi> </msub> </mfrac> </mrow>
其中，Lr为所述其中一个眼黑部分对应的人体的实际眼黑部分的横向最大长度的实际测量值，该实际测量值的测量对象与所述正面拍照图像或所述一帧正面画面的被摄对象具有相同的性别并属于同一人种。
2.一种眼镜架的定制方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤10、通过移动设备或电脑对配镜者的人脸进行照片拍摄或视频拍摄，获取拍摄照片的正面图像和侧面图像、或者拍摄视频中带有正面图像的一帧画面和带有侧面图像的另一帧画面；
步骤20、检测并定位正面图像中的眼睛；
步骤30、确定正面图像眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp；
步骤40、通过所述横向最大长度Lp确定实际线性几何尺寸与正面图像线性的比例系数η；
步骤50、测量正面图像中的瞳距L1、鼻梁宽度L2以及鼻梁高度H，测量侧图像中角膜顶端到耳顶的距离L3，并将所述瞳距L1、鼻梁宽度L2以及角膜顶端到耳顶的距离L3分别乘以比例系数η得到配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′四个眼镜架基础数据；
步骤60、将配镜者实际瞳距L1′、实际鼻梁宽度L2′、角膜顶端到耳顶的实际距离L3′以及实际鼻梁高度H′发送至移动设备或电脑上，进行眼镜架的定制，
所述步骤30包括以下步骤：
步骤301、将正面图像放入一XY坐标系的第一象限中；
步骤302、选中正面图像中其中一眼睛图像，得到该眼睛图像I的正整数集I(x，y)；其中，横坐标x和纵坐标y均为正整数，且0≤x≤x1，0≤y≤y1，x1和y1分别为正面图像的最大横坐标和最大纵坐标；
步骤303、从眼睛图像I中截取一子图像I1，以消除该眼睛图像中上、下眼皮的干扰，所述子图像I1满足I1＝I1(x′，y′)，其中，横坐标x′和纵坐标y′满足：0≤x′≤x1，y1/4≤y′≤3y1/4；
步骤304、获取所有满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)，并计算每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大值和最小值，将所述横坐标x′的最大值和最小值相减后获取每个正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值，并取所有正整数INT(y′)对应的横坐标x′的最大差值中的最大值作为眼睛中眼黑部分的横向最大长度Lp，即：
<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>max</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>INT</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <msup> <mi>y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>INT</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>(</mo> <msup> <mi>y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow>
其中，xmax(INTi(y′))和xmin(INTi(y′))分别为第i个正整数INT(y′)对应的横坐标x′中的最大值和最小值；n为满足纵坐标y′值的正整数INT(y′)的个数，1≤i≤n，
所述步骤40中确定比例系数η的方法是：
<mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>L</mi> <mi>r</mi> </msub> <msub> <mi>L</mi> <mi>p</mi> </msub> </mfrac> </mrow>
其中，Lr为所述配镜者任意一眼黑部分的横向最大长度的实际测量值，该实际测量值的测量对象与所述正面图像的被摄对象具有相同的性别并属于同一人种。
3.根据权利要求2所述的眼镜架的定制方法，其特征在于，所述步骤50为：移动设备或电脑根据四个眼镜架基础数据进行3D建模，并将所述3D建模的结果发送至数据中心或3D打印机，获得定制的眼镜架。
4.根据权利要求2所述的眼镜架的定制方法，其特征在于，所述步骤50为：移动设备或电脑根据四个眼镜架基础数据以及眼镜架外观参数进行结合，形成眼镜架模型，然后将该眼镜架模型分别与正面图像和侧面图像相匹配，并将该眼镜架分别佩戴于正面图像和侧面图像中，通过图像转换工具生成人体头部运动的虚拟现实眼镜架；或者将该眼镜架模型分别与正面图像的一帧画面和带有侧面图像的另一帧画面相匹配，并将该眼镜架分别佩戴于正面图像和侧面图像中，通过图像转换工具生成人体头部运动的虚拟现实眼镜架，根据所述虚拟现实眼镜架获得定制的眼镜架。
5.根据权利要求4所述的眼镜架的定制方法，其特征在于，所述眼镜架外观参数包括眼镜架的颜色和款式。
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