CN106228600A - 用于提供服装的三维数据的方法和设备 - Google Patents

Abstract

公开一种用于提供服装的三维数据的方法和设备。所述方法包括：获得与服装的剪接片相应的图像；识别所获得的图像中的每个的形状；基于识别出的所述图像中的每个的形状确定所述剪接片的类型；通过基于所确定的所述剪接片的类型将所获得的图像进行组合来产生服装的3D数据。

Description

用于提供服装的三维数据的方法和设备

本申请基于并要求于2015年6月2日提交到美国专利局的第62/169,714号美国临时申请以及于2015年9月9日提交到韩国知识产权局的第10-2015-0127709号韩国专利申请的利益，其公开内容通过完整引用合并于此。

技术领域

本公开总体上涉及三维(3D)服装数据提供方法、3D服装数据提供设备及存储用于执行3D服装数据提供方法的程序的记录介质。

背景技术

随着技术发展，各种类型的数字装置广泛使用于人们的现实生活中。随着图像处理技术的开发与普及，人们从物品的3D图像中获得关于物品的信息。例如，人们可从服装的3D数据中获得关于服装的信息。

然而，由数码相机拍摄的服装的用于提供其虚拟信息的图片可在一定程度上逼真地表现服装的形状，但是由于无法超越单纯表现服装的色彩和形状的程度，所以可能在逼真表现服装的精细结构上具有局限性。

发明内容

提供用于使用服装的剪接片(panel)的图像产生并提供服装的三维(3D)数据的方法、设备及记录介质。

附加的方面部分地将在随后的描述中予以阐述，部分地将从描述中变得显而易见。

根据示例实施例的一方面，一种用于提供服装的三维(3D)数据的方法，包括：获得与包括服装的剪接片相应的图像；识别所获得的图像中的每个的形状；基于识别出的所述图像中的每个的形状确定所述剪接片的类型；通过基于所确定的所述剪接片的类型将所获得的图像组合来产生服装的3D数据。

所述产生服装的3D数据的处理可包括：基于所获得的图像并基于所确定的所述剪接片的类型产生3D网状数据。

所述识别所获得的图像中的每个的形状的处理可包括：识别在所述图像中的每个中包括的线条(line)的形状、长度、斜度(slope)及位置中的一个或更多个。

所述确定所述剪接片的类型的处理可包括：通过将识别出的所述图像中的每个的形状和预存储的关于每个与所述图像中的每个相应的剪接片的属性信息进行比较确定所述剪接片的类型。

所述方法可还包括：获得服装的图像；检测关于与在所获得的服装的图像中的剪接片中的每个相应的部分的形状的信息作为参考信息，其中，所述确定所述剪接片的类型的处理可包括：将识别出的所述图像中的每个的形状和检测出的参考信息进行比较。

所述产生服装的3D数据的处理可包括：基于所确定的所述剪接片的类型布置所获得的图像；将所布置的图像接合(seam)。

所述产生服装的3D数据的处理可包括：确定所获得的图像中的每个的纹理(texture)信息。

所述方法可还包括：获得所述纹理信息；校正所获得的纹理信息的失真。

所述方法可还包括：获得用户的身体信息；使用所获得的身体信息产生用户的3D数据；将用户的3D数据和服装的3D数据组合。

所述方法可还包括：当获得不同于服装的纹理信息的纹理信息时，改变在组合图像中的服装的3D数据的纹理信息。

所述获得所述图像的处理可包括：获得在第一服装中包括的第一剪接片中的至少一些的图像和在第二服装中包括的第二剪接片中的至少一些的图像，所述产生服装的3D数据的处理可包括：通过将所获得的图像组合产生第三服装的3D数据。

根据另一示例实施例的一方面，一种用于提供服装的三维(3D)数据的设备，包括：输入单元，包含：图像形成设备，被配置为获得与在服装中包括的剪接片相应的图像；处理器，被配置为：识别所获得的图像中的每个的形状，基于识别出的所述图像中的每个的形状确定所述剪接片的类型，通过基于所确定的所述剪接片的类型将所获得的图像组合产生服装的3D数据；输出单元，包含：输出电路，被配置为显示所产生的服装的3D数据。

所述处理器可被配置为：基于所获得的图像并基于所确定的所述剪接片的类型产生3D网状数据。

所述处理器可被配置为：识别在所述图像中的每个中包括的线条的形状、长度、斜度及位置中的一个或更多个。

所述处理器可被配置为：通过将识别出的所述图像中的每个的形状和预存储的关于每个与所述图像中的每个相应的剪接片的属性信息进行比较确定所述剪接片的类型。

所述输入单元的图像形成设备可获得服装的二维(2D)图像，所述处理器可被配置为：检测关于与在所获得的服装的2D图像中的剪接片中的每个相应的部分的形状的信息作为参考信息；将识别出的所述图像中的每个的形状和检测出的参考信息进行比较。

所述处理器可被配置为：基于所确定的所述剪接片的类型布置所获得的图像；将所布置的图像接合。

所述处理器可被配置为：确定所获得的图像中的每个的纹理信息。

所述输入单元的图像形成设备可获得所述纹理信息，所述处理器可被配置为：校正所获得的纹理信息的失真。

所述输入单元的图像形成设备可获得用户的身体信息，所述处理器可被配置为：使用所获得的身体信息产生用户的3D数据；将用户的3D数据和服装的3D数据组合。

所述处理器可被配置为：当获得不同于服装的纹理信息的纹理信息时，改变在组合图像中的服装的3D数据的纹理信息。

所述输入单元的图像形成设备可获得在第一服装中包括的第一剪接片中的至少一些的图像和在第二服装中包括的第二剪接片中的至少一些的图像，所述处理器可被配置为：通过将所获得的图像组合产生第三服装的3D数据。

附图说明

这些和/或其它方面将从下列结合附图(其中，同样的附图标号指示同样的元件)的详细描述中变得显而易见且更容易理解，其中：

图1是示出由三维(3D)服装数据提供设备产生服装的3D数据的示例方法的示图；

图2是示出3D服装数据提供设备产生服装的3D数据的示例方法的流程图；

图3是示出3D服装数据提供设备产生服装的3D数据的示例方法的流程图；

图4是示出3D服装数据提供设备通过识别剪接片的二维(2D)图像的形状来产生服装的3D数据的示例方法的流程图；

图5A和图5B是示出3D服装数据提供设备识别衣身剪接片的示例方法的示图；

图6A和图6B是示出3D服装数据提供设备识别衣身剪接片的示例方法的示图；

图7A和图7B是示出3D服装数据提供设备识别衣身剪接片的示例方法的示图；

图8A和图8B是示出3D服装数据提供设备识别袖子剪接片的示例方法的示图；

图9是示出3D服装数据提供设备从至少一件服装的2D图像中形成关于剪接片中的每个的数据库的示例方法的示图；

图10是示出3D服装数据提供设备接合图像的示例方法的流程图；

图11是示出3D服装数据提供设备接合图像的示例方法的示图；

图12是示出3D服装数据提供设备布置图像的示例方法的流程图；

图13是示出在其中由3D服装数据提供设备布置图像的示例基本区域的示图；

图14是示出3D服装数据提供设备使用图像的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的流程图；

图15是示出3D服装数据提供设备使用纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的示图；

图16是示出3D服装数据提供设备使用用户身穿的服装的形状信息以及从用户接收到的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的流程图；

图17是示出3D服装数据提供设备使用用户身穿的服装的形状信息以及从用户接收到的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的示图；

图18是示出3D服装数据提供设备使用关于第一服装的剪接片的图像以及关于第二服装的剪接片的图像产生第三服装的3D数据的示例方法的流程图；

图19是示出3D服装数据提供设备使用关于第一服装的剪接片的图像以及关于第二服装的剪接片的图像产生第三服装的3D数据的示例方法的示图；

图20是示出3D服装数据提供设备的示例配置的框图；

图21是示出3D服装数据提供设备的另一示例配置的框图。

具体实施方式

现在将更详细地参照在附图中示出其示例的示例实施例，其中，同样的附图标号始终指示同样的元件。就此而言，本示例实施例可具有不同形式并且不应理解为限于在此展示的描述。因此，通过参照附图在下文描述示例实施例仅用于解释各方面。当在此所使用时，术语“和/或”包括所列出的关联项目中的一个或更多个的任何及全部组合。当表述(诸如“至少一个”或“...中的一个或更多个”)位于一列元件之后时，该表述修饰整列元件而不一定修饰所述列中的单个元件。

在示例实施例的详细描述之前，将简要描述在此使用的术语。

关于在此所使用的术语，只要可能，在示例实施例中通过考虑功能而选择广泛使用的通用术语；然而，这些术语可根据本领域技术人员的意图、先例或新技术的出现而变化。此外，在一些情况下，可存在任意选择的术语，并且将在说明书的相应部分详细描述其含义。因此，在此使用的术语并非简单的术语而应基于其含义及整体描述进行限定。

贯穿说明书，当提及某物“包括”一个组件时，可还包括另一组件，除非另有明确说明。此外，当在此所使用时，术语“单元”和“模块”可指示执行至少一个功能或操作的单元，并且可将所述单元实施为硬件、固件或软件或者硬件和软件的组合。

在下文中，将参照附图更详细地描述本公开的示例实施例，使得本领域普通技术人员可容易理解本公开。然而，本公开可按照许多不同形式实施并且不应被理解为限于在此阐述的示例实施例。另外，可在附图中省略与示例实施例的描述不相关的部分以便提供更清晰的描述，并且贯穿说明书，同样的附图标号将表示同样的元件。

图1是示出由用于提供服装的三维(3D)数据120的设备100(在下文中称之为“3D服装数据提供设备100)产生服装的3D数据120的示例方法的概念图。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得在服装中包括的剪接片的二维(2D)图像110。这里，所述剪接片可以是用于制衣的实物大小的模型，并且可表示服装的各部分的形状。例如，可基于人体的相应身体部位将服装的各部分分类为袖子、衣身等。此外，可根据服装的正面、背面、左侧、右侧将服装的各部分分类。

根据示例实施例，当获得剪接片的2D图像110时，3D服装数据提供设备100可识别2D图像110的形状。例如，3D服装数据提供设备100可获得关于在各个图像中包括的线条的形状、长度、斜度及位置的信息并且可获得关于所述线条的组合形式的信息。此外，3D服装数据提供设备100可获得2D图像110的线条的点中的至少一些的坐标值。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过将2D图像110的形状和预存储的关于每个剪接片的属性信息进行比较来识别所述剪接片的类型，其中，剪接片与2D图像110中的每个相应。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过基于识别出的剪接片的类型将2D图像110组合来产生服装的3D数据120。当确定剪接片的类型时，3D服装数据提供设备100可基于剪接片之间的关系、剪接片的布置、剪接片的纹理中的一个或更多个从剪接片的2D图像中产生3D网状数据。3D网状数据可包括用于服装表面的3D呈现的一组顶点和多边形。

例如，3D服装数据提供设备100可将2D图像110接合并连接。此外，3D服装数据提供设备100可在适当位置布置2D图像110。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可将纹理应用于接合后的2D图像110。例如，3D服装数据提供设备100可通过将红绸布(red silk cloth)的纹理应用于接合后的2D图像110。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过自动识别服装的剪接片更容易地产生服装的3D数据120。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过将现有服装中的每件的剪接片的图像进行组合来产生新服装的3D数据。

图2是示出3D服装数据提供设备100产生服装的3D数据120的示例方法的流程图。

在操作S210，3D服装数据提供设备100获得与在服装中包括的剪接片相应的图像110。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可从外部装置获得与剪接片相应的图像110。例如，3D服装数据提供设备100可从外部图像形成设备接收图像110。然而，这仅是示例；根据另一示例实施例，当包括能够执行与图像形成设备相同的功能的单元时，3D服装数据提供设备100可通过扫描剪接片获得图像110。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可使用相机等获得剪接片的图像110。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可从与剪接片相应的图像110中获得关于在剪接片中包括的点和线条的信息。例如，3D服装数据提供设备100可获得关于线条的形状、长度、斜度及位置中的至少一个的信息以及关于线条的组合形式的信息。此外，3D服装数据提供设备100可获得图像110的线条的点的坐标值。

在操作S220，3D服装数据提供设备100识别所获得的图像110中的每个的形状。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可预存储剪接片中的每个的识别剪接片的类型所必需的属性信息。例如，3D服装数据提供设备100可预存储参考信息，诸如指示肩线的直线的长度应是第一阈值或更小的信息以及指示袖子的点的最大y坐标值应是第二阈值或更小的信息。3D服装数据提供设备100可通过从关于所获得的图像110的信息中提取识别剪接片的类型所必需的与参考相应的信息来识别图像110中的每个的形状。

例如，3D服装数据提供设备100可提取指示下述内容的信息：在所获得的十个图像之中，第一图像和第三图像与具有长度为第一阈值或更小的直线的剪接片相应，第二图像和第四图像与具有最大y坐标值为第二阈值或更小的点的剪接片相应。

在操作S230，3D服装数据提供设备100基于识别出的图像110中的每个的形状确定剪接片的类型。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过将识别出的图像110中的每个的形状和预存储的关于每个剪接片的属性信息来识别所述剪接片的类型，其中，剪接片与所述图像中的每个相应。

例如，在操作S230，与被确定为具有长度为第一阈值或更小的直线的剪接片相应的第一图像和第三图像可被确定为正面衣身剪接片和背面衣身剪接片。此外，在操作S230，具有最大y坐标值为第二阈值或更小的第二图像和第四图像可被确定为左袖剪接片和右袖剪接片。

在操作S240，3D服装数据提供设备100通过基于剪接片的类型将所获得的图像110组合产生服装的3D数据120。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可将剪接片的图像接合。例如，3D服装数据提供设备100可将第一图像和第三图像接合以将在操作S230被确定为衣身剪接片的第一图像和第三图像的肩线连接。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于所确定的剪接片的类型来排布图像110。例如，3D服装数据提供设备100可通过识别在所获得的剪接片的图像110之中将被置于其上部的剪接片的图像和将被置于其下部的剪接片的图像来排布图像110。此外，3D服装数据提供设备100可通过识别在所获得的剪接片的图像110之中将被置于其左侧的剪接片的图像和将被置于其右侧的剪接片的图像来排布图像110。

3D服装数据提供设备100可在执行接合图像110的操作及布置图像110的操作中的每个时均将不同操作的结果用作反馈。例如，3D服装数据提供设备100可基于剪接片的类型将一些图像接合然后基于剪接片的布置/排布信息将未连接的剪接片接合。这里，可从在3D服装数据提供设备100中预存储的2D服装图像中获得剪接片的布置/排布信息。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过执行排布图像110的操作及接合图像110的操作产生服装的3D数据120。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可在执行排布图像110的操作及接合图像110的操作之后，通过将纹理应用于图像110来产生服装的3D数据120。

图3是示出3D服装数据提供设备100产生服装的3D数据120的示例方法的流程图。

在操作S310，3D服装数据提供设备100获得与在服装中包括的剪接片相应的图像110。

操作S310可与如上参照图2描述的操作S210相应。

在操作S320，3D服装数据提供设备100可确定是否存在服装的2D图像。这里，服装的2D图像可表示完整的整个服装的图像。例如，服装的图像可以是衬衫的2D图像、连衣裙的2D图像或裤子的2D图像。在操作S310，所获得的剪接片可分别与服装的各部分相应。

在操作S330，当不存在服装的2D图像时，3D服装数据提供设备100可通过识别所获得的图像110的形状来确定分别与图像110相应的剪接片的类型。

操作S330可与如上参照图2描述的操作S230相应。

在操作S340，当存在服装的2D图像时，3D服装数据提供设备100可基于所获得的图像110及服装的2D图像确定分别与图像110相应的剪接片的类型。例如，当服装有高度复杂性时，仅基于预存储的关于剪接片的属性信息可能难以确定分别与图像110相应的剪接片的类型。3D服装数据提供设备100可通过将剪接片的图像110和所获得的服装的2D图像进行比较确定分别与图像110相应的剪接片的类型。

在操作S350，3D服装数据提供设备100可基于所确定的剪接片的类型接合图像110。

在操作S360，3D服装数据提供设备100可基于所确定的剪接片的类型布置/排布图像110。

这里，可同时执行操作S350和操作S360，或者可在操作S350之前执行操作S360，等等。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在相互反馈接合结果和布置结果时执行所述操作中的每个。

在操作S370和S380，3D服装数据提供设备100可将纹理应用于接合后的图像产生服装的带纹理的3D数据。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得服装的纹理信息。此外，3D服装数据提供设备100可基于剪接片的类型将不同的纹理信息应用于接合后的图像。例如，3D服装数据提供设备100可将雪纺材料的纹理信息应用于袖子剪接片并将真丝材料的纹理信息应用于衣身剪接片。

根据示例实施例，当在服装的纹理信息中包括失真的信息时，3D服装数据提供设备100可校正纹理信息。3D服装数据提供设备100可将校正后的纹理信息应用于服装的3D数据。

图4是示出3D服装数据提供设备100通过识别剪接片的2D图像110的形状来产生服装的3D数据120的示例方法的流程图。

在操作S410，3D服装数据提供设备100可获得与在服装中包括的剪接片相应的图像110。

操作S410可与如上参照图2描述的操作S210相应。

在操作S420，3D服装数据提供设备100可通过识别在图像110中的每个中包括的线条的形状、长度、斜度及位置中的一个或更多个来识别所述图像的形状。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可预存储识别剪接片的类型所必需的参考信息。例如，参考信息可包括关于具有特定长度或更小的直线的数量的信息以及关于在线条之中与直线相应的线条是否具有特定角度或更小的斜度的信息。然而，这仅是示例，参考信息不限于此。

例如，3D服装数据提供设备100可识别构成图像110中的每个的线条的曲率。此外，3D服装数据提供设备100可识别在图像110中的每个中包括的线条之中具有特定长度或更小的线条的斜度值。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可识别在线条的点之中的最大坐标值和最小坐标值。此外，3D服装数据提供设备100可选择在所述图像中具有最大y坐标值的点并识别与所选择的点左右连接的线条的斜度变化。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可识别关于连接到其中心点的两侧的所述弯曲线条的长度的信息。

在操作S430，3D服装数据提供设备100可通过将识别出的图像110中的每个的形状与预存储的关于每个剪接片进行比较来识别所述剪接片的类型，其中，剪接片与图像110中的每个相应。

根据示例实施例，当在第一图像中包括的第一线条具有特定值或更小的曲率以及特定角度或更小的斜度时，3D服装数据提供设备100可将(例如)第一线条确定为候选肩线。此外，当连接到肩线的两侧的两条线条之中的一条具有特定值或更高的曲率时，3D服装数据提供设备100可(例如)将第一图像识别为包括肩线和领口线的衣身剪接片的图像。

当存在基于上述方法检测出的衣身剪接片的两个图像时，3D服装数据提供设备100可(例如)通过将具有特定值或更高的曲率的弯曲线条的长度进行比较来确定衣身剪接片是正面衣身剪接片还是背面衣身剪接片。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于(例如)在第二图像中连接到具有最大y坐标值的点的两侧的线条的斜度变化确定第二图像是否与袖子剪接片相应。此外，通过将连接到其中心点的两侧的两条弯曲线条的长度进行比较，3D服装数据提供设备100可确定第二图像与左侧袖子剪接片相应还是与右侧袖子剪接片相应。

在操作S440，3D服装数据提供设备100可通过基于所确定的剪接片的类型将所获得的图像进行组合来产生服装的3D数据。

操作S440可与如上参照图2描述的操作S240相应。

图5A和图5B是示出3D服装数据提供设备100识别衣身剪接片的示例方法的示图

参照图5A，在(5A)图像510中，3D服装数据提供设备100可将具有第一阈值或更高的曲率的弯曲线条确定为领口线512。此外，在(5A)图像510中，3D服装数据提供设备100可将具有第二阈值或更小的曲率以及第一阈值角度或更小的斜度的线条确定为肩线514。

根据示例实施例，当在(5A)图像510中识别出领口线512和肩线514时，3D服装数据提供设备100可将(5A)图像510识别为包括领口线512和肩线514的衣身剪接片。此外，当在所获得的图像110之中(5A)图像510具有比被识别为衣身剪接片的另一图像(例如，520)短的领口线时，3D服装数据提供设备100可将(5A)图像510识别为背面衣身剪接片。

参照图5B，在(5B)图像520中，3D服装数据提供设备100可将具有第一阈值或更高的曲率的弯曲线条确定为领口线522。此外，在(5B)图像520中，3D服装数据提供设备100可将具有第二阈值或更小的曲率以及第一阈值角度或更小的斜度的线条确定为肩线524。

根据示例实施例，当在(5B)图像520中识别出领口线522和肩线524时，3D服装数据提供设备100可将(5B)图像520识别为包括领口线522和肩线524的衣身剪接片。此外，当在所获得的图像110之中(5B)图像520具有比被识别为衣身剪接片的另一图像(例如，510)长的领口线时，3D服装数据提供设备100可将(5B)图像520识别为正面衣身剪接片。

图6A和图6B是示出3D服装数据提供设备100识别衣身剪接片的示例方法的示图。

参照图6A，3D服装数据提供设备100可检测在(6A)图像610的线条之中具有第一阈值长度或更小的直线。在检测出的直线之中，3D服装数据提供设备100可选择相比(6A)图像610的中心点具有更大y坐标值的直线612。此外，3D服装数据提供设备100可确定所选择的直线612是否具有特定值或更小的斜度。当所选择的直线612具有特定值或更小的斜度时，3D服装数据提供设备100可确定连接到所选择的直线612的两侧的其它线条614和616是否具有第二阈值长度或更小。

3D服装数据提供设备100可将所选择的直线确定为肩线612。3D服装数据提供设备100可确定连接到肩线612的线条614和616是否均是弯曲线条。当连接到肩线612的线条614和616均是弯曲线条时，3D服装数据提供设备100可将在衣身剪接片之中的第一衣身剪接片确定为与(6A)图像610相应的剪接片。

参照图6B，3D服装数据提供设备100可在(6B)图像620的线条之中检测具有第一阈值长度或更小的直线622和624。在检测出的直线622和624之中，3D服装数据提供设备100可选择相比(6B)图像620的中心点具有更大y坐标值的直线622和624。此外，在所选择的具有特定值或更小的斜度的直线622和624之中，3D服装数据提供设备100可最终选择具有连接到其两侧的第二阈值长度或更小的其它线条的直线622。

3D服装数据提供设备100可将所选择的直线确定为肩线622。3D服装数据提供设备100可确定连接到肩线622的线条624和626是否均是弯曲线条。当连接到肩线622的线条624和626中的一个线条是弯曲线条时，3D服装数据提供设备100可将在衣身剪接片之中的第二衣身剪接片确定为与(6B)图像620相应的剪接片。

图7A和图7B是示出3D服装数据提供设备100识别衣身剪接片的另一示例方法的示图。

参照图7A，作为识别由3D服装数据提供设备100获得的图像710的结果，可能存在被确定为第一衣身剪接片的四个剪接片。由于存在相同形状的四个剪接片，因此，3D服装数据提供设备100可确定服装的正面/背面以及左侧/右侧相同。

参照图7B，作为识别由3D服装数据提供设备100获得的图像720的结果，可能存在具有不同领口线的两个衣身剪接片。由于存在具有不同领口线的两个衣身剪接片，因此，3D服装数据提供设备100可确定正面衣身剪接片和背面衣身剪接片是非对称的。

图8A和图8B是示出3D服装数据提供设备100识别袖子剪接片的示例方法的示图。

参照图8A，3D服装数据提供设备100可在(8A)图像810的点之中选择具有最大y坐标值的点812。3D服装数据提供设备100可确定与所选择的点812相邻的其它点是否具有特定值或更小的斜度改变。作为所述确定的结果，当斜度改变是阈值或更小时，3D服装数据提供设备100可将(8A)图像810确定为袖子剪接片。

此外，当(8A)图像810的右侧线条816比其左侧线条814短时，3D服装数据提供设备100可将(8A)图像810确定为右侧袖子剪接片。然而，这仅是示例，3D服装数据提供设备100确定袖子的左/右的方法不限于此。

参照图8B，3D服装数据提供设备100可选择在(8B)图像820的点之中具有最大y坐标值的点822。3D服装数据提供设备100可确定与所选择的点822相邻的其它点是否具有特定值或更小的斜度改变。作为所述确定的结果，当斜度改变是阈值或更小时，3D服装数据提供设备100可将(8B)图像820确定为袖子剪接片。

此外，当(8B)图像820的左侧线条824比其右侧线条826短时，3D服装数据提供设备100可将(8B)图像820确定为左侧袖子剪接片。

图9是根据示例性实施例的示出3D服装数据提供设备100从至少一件服装的2D图像910、920、930、940中形成关于剪接片中的每个的数据库的示例方法的示图。

根据示例性实施例，3D服装数据提供设备100可获得至少一件服装的2D图像910、920、930、940。例如，3D服装数据提供设备100可获得有领T恤、裤子、圆领T恤、裙子的2D图像。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于关于所获得的2D图像910、920、930、940的用户输入对每件服装的剪接片的图像进行分类。

例如，3D服装数据提供设备100可从第一服装910中提取衣领915的图像。此外，3D服装数据提供设备100可从第二服装920中提取腰带925的图像。此外，3D服装数据提供设备100可从第三服装930中提取圆领935的图像。此外，3D服装数据提供设备100可从第四服装940中提取袖子945的图像。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可存储所提取的图像915、925、935及945。当稍后获得剪接片的图像110时，3D服装数据提供设备100可通过将关于存储的图像915、925、935及945以及所获得的图像110的信息进行比较来识别分别与所获得的图像110相应的剪接片的类型。例如，通过将存储的图像915、925、935及945以及所获得的图像110进行比较，3D服装数据提供设备100可将与衣领915的图像相应的剪接片确定为袖子剪接片。

图10是示出3D服装数据提供设备100接合图像110的示例方法的流程图。

根据示例实施例，可在3D服装数据提供设备100中预存储用于接合图像110的规则。例如，3D服装数据提供设备100可接合图像110，使得每个图像的至少一个线条连接到另一图像的线条。此外，3D服装数据提供设备100可按照相同方式将双对称剪接片的图像接合。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可不接合相互间不具有连接关系的线条。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可将接合线长度设置为相同，特定情况(诸如抽褶)除外。

当识别出与图像110相应的剪接片的类型时，3D服装数据提供设备100可将相互间具有确定的连接关系的图像接合并参照剪接片的布置位置将相互间不具有确定的连接关系的剪接片接合。例如，可存在在被布置为接近彼此的剪接片之间的接合的更高概率。此外，这里，通过与图像110相应的剪接片的类型的识别被确定相互间具有连接关系的剪接片的示例可包括正面衣身剪接片/背面衣身剪接片、衣身剪接片/袖子剪接片以及衣领剪接片/衣身剪接片。然而，这仅是示例，本公开不限于此。

在操作S1010，3D服装数据提供设备100可选择将被接合的剪接片的图像。例如，3D服装数据提供设备100可选择右侧衣身剪接片。然而，这仅是示例，3D服装数据提供设备100接合图像110的顺序可基于其设置而变化。

在操作S1020，3D服装数据提供设备100可将在所选择的第一图像中的凹线接合。根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在将第一图像接合到另一图像之前首先将第一图像中的凹线接合。

在操作S1030，3D服装数据提供设备100可在第一图像中包括的线条之中选择第一线条。例如，3D服装数据提供设备100可选择第一图像的肩线作为接合的第一线条。3D服装数据提供设备100可从所选择的第一线条按顺序执行接合。

在操作S1040，3D服装数据提供设备100可选择将与第一图像接合的另一图像。例如，3D服装数据提供设备100可选择与右侧袖子剪接片相应的第二图像，其中，可将右侧袖子剪接片和与右侧衣身剪接片相应的第一图像连接。

在操作S1050，3D服装数据提供设备100可将第一图像和第二图像接合在一起。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可从第一线条开始在第一图像和第二图像之间执行接合。这里，3D服装数据提供设备100可基于上述预存储的规则在第一图像和第二图像之间执行接合。

在操作S1060，当存在剩余的第三图像时，3D服装数据提供设备100可通过将第三图像的线条和在第一图像和第二图像中未接合的线条进行比较将第三图像接合到接合后的第一图像和第二图像。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得第一图像、第二图像及第三图像的布置/排布信息并基于所获得的布置信息将第三图像接合到第一图像和第二图像。这里，可从包括分别与第一图像、第二图像及第三图像相应的图案的服装的2D图像中获得布置信息。根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可使用服装的图像的布置信息更精确地接合所述图像。

图11是示出3D服装数据提供设备100缝接图像110的示例方法的示图。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在所获得的剪接片图像1110、1120及1130之中选择衣身剪接片图像1110。3D服装数据提供设备100可将在所选择的衣身剪接片图像1110中的凹线1111和1112接合。例如，3D服装数据提供设备100可在将衣身剪接片图像1110接合到另一图像之前首先将衣身剪接片图像1110中的凹线1111和1112接合。

3D服装数据提供设备100可在衣身剪接片图像1110的线条1111、1112及1113之中选择肩线1113。3D服装数据提供设备100可从所选择的肩线1113开始按顺序执行接合。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于肩线1113选择衣身剪接片图像1110和袖子剪接片图像1120。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可从肩线1113开始将衣身剪接片图像1110和右侧袖子剪接片图像1120接合。这里，3D服装数据提供设备100可基于上文参考图10描述的规则将右侧衣身剪接片图像1110和右侧袖子剪接片图像1120接合。

根据示例实施例，当存在剩余图像1130时，3D服装数据提供设备100可通过将剩余图像1130的线条和在衣身剪接片图像1110和右侧袖子剪接片图像1120中未接合的线条进行比较来接合剩余图像1130。

图12是示出3D服装数据提供设备100布置/排布图像110的示例方法的流程图。

在操作S1210，3D服装数据提供设备100可基于剪接片的类型在(例如)十个预设基本区域中布置所获得的图像。这里，十个预设基本区域可包括(例如)八个左/右、上/下、正面/背面区域以及两个左/右袖子区域。

在操作S1220，3D服装数据提供设备100可基于在基本区域中布置的剪接片的位置布置装饰性剪接片。这里，装饰性剪接片可包括(例如)衣领和腰带等的图像。

在操作S1230，3D服装数据提供设备100可参照服装的2D图像布置剪接片的图像。例如，从服装的2D图像中，3D服装数据提供设备100可确定附接于衬衫的左上部的口袋。当将口袋附接于衬衫的左上部时，3D服装数据提供设备100可将与口袋剪接片相应的图像布置在所述预设基本区域之中的左上区域中。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于关于在接合图像110的处理中被确定的相互间具有连接关系的剪接片的信息来布置图像110(参见，例如，图1)。例如，由于衣身剪接片和袖子剪接片相互间具有连接关系，因此，3D服装数据提供设备100可将衣身剪接片和袖子剪接片布置为彼此靠近。

图13是示出在其中由3D服装数据提供设备100布置图像110的基本区域1310、1315、1320、1325、1330、1335、1340、1345、1350及1355的示图。

参照图13，可在布置图像110的基本区域中分别布置与左上正面1310、右上正面1315、左下正面1320、右下正面1325、左上背面1330、右上背面1335、左下背面1340、右下背面1345、左袖1350、右袖1355相应的图像。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于在被布置在基本区域中的图像和未被布置在基本区域中的其它图像之间的关系确定其它图像的位置。这里，其它图像可包括(例如)装饰性剪接片的图像。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可参照服装的2D图像确定其它图像的位置。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可将相互间具有确定的接合关系的不同剪接片的图像布置为彼此靠近。例如，3D服装数据提供设备100可右袖剪接片和右侧衣身剪接片布置在彼此相邻的位置。

图14是示出3D服装数据提供设备100使用图像110的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的流程图。

在操作S1410，3D服装数据提供设备100可获得服装的纹理信息。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在获得服装的剪接片的图像110的同时获得图像110的纹理信息。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可从整个服装的2D图像信息中获得剪接片的图像110中的每个的纹理信息。

例如，3D服装数据提供设备100可获得指示上部正面衣身包括真丝面料并且左袖和右袖包括雪纺面料的纹理信息。

在操作S1420和S1430，3D服装数据提供设备100可基于所获得的纹理信息确定图像110中的每个的纹理信息并校正所获得的纹理信息的失真。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可确定与图像110中的每个相应的剪接片的类型。3D服装数据提供设备100确定与图像110中的每个相应的剪接片的类型的方法可与上文参照图4至图9描述的方法相同或相似。

基于指示左袖和右袖包括雪纺面料的纹理信息，3D服装数据提供设备100可将被分别确定为左袖剪接片和右袖剪接片的图像的纹理确定为雪纺。此外，基于指示上部正面衣身包括真丝面料的纹理信息，3D服装数据提供设备100可将被确定为上部正面衣身的图像的纹理确定为真丝。

在操作S1440，3D服装数据提供设备100可通过将所确定的纹理信息应用于接合后的图像获得服装的3D数据。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在接合图像110之后将纹理信息应用于接合后的图像。

根据另一示例实施例，在将纹理信息应用于所述图像之前，3D服装数据提供设备100可确定纹理信息是否失真。例如，纹理信息中的至少一些可在拍摄服装时被阴影和/或照度歪曲。当确定纹理信息失真时，3D服装数据提供设备100可在操作S1420校正纹理信息。

3D服装数据提供设备100可将校正后的纹理信息应用于完全接合后的图像。

图15是示出3D服装数据提供设备100使用纹理信息产生服装的3D数据1510的示例方法的示图。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得服装的剪接片的图像。3D服装数据提供设备100可识别所获得的图像的形状并将识别出的图像接合以产生服装的3D数据1510。

此外，根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得关于服装的纹理信息1520。这里，可将纹理信息1520提供为服装的面料的特写图像。根据另一示例实施例，可通过(例如)表示特定纹理信息1520的识别代码提供纹理信息1520。

例如，3D服装数据提供设备100可获得表示格子图案的真丝面料的纹理信息1520。3D服装数据提供设备100可通过将纹理应用于通过将识别出的图像接合所产生的3D数据1510来产生带纹理的3D数据1530。

此外，除关于服装的纹理信息1520以外，如在1530中所示，3D服装数据提供设备100可将各种类型的纹理信息应用于所产生的3D数据1510。

图16是示出3D服装数据提供设备100使用用户身穿的服装的形状信息以及从用户接收到的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的流程图。

在操作S1610，3D服装数据提供设备100可获得用户身穿的服装的3D数据。例如，3D服装数据提供设备100可从RGB相机和可获得深度信息的深度相机中获得捕捉到的身穿服装的用户的图像。3D服装数据提供设备100可从所获得的图像中识别服装的形状。

可在3D服装数据提供设备100中提供深度相机和RGB相机，或者深度相机和RGB相机可以是独立于3D服装数据提供设备100的装置。

在操作S1620，3D服装数据提供设备100可从用户接收纹理信息。例如，3D服装数据提供设备100可获得用户持有的另一服装的纹理信息。这里，用户可通过将所述另一服装靠近在由3D服装数据提供设备100的显示单元提供的用户界面上的特定区域，将所述另一服装的纹理信息提供给3D服装数据提供设备100。

在操作S1630，3D服装数据提供设备100可通过将从用户接收到的纹理信息应用于用户身穿的服装的3D数据来产生另一服装的3D数据。

例如，3D服装数据提供设备100可通过将从用户接收到的红色纹理应用于用户身穿的白色无袖连衣裙来产生红色无袖连衣裙的3D数据。这里，红色无袖连衣裙的除纹理以外的属性与白色无袖连衣裙的属性相同。

在操作S1640，3D服装数据提供设备100可将所产生的所述另一服装的3D数据和用户的3D数据组合并显示其组合结果。

例如，3D服装数据提供设备100可将红色无袖连衣裙的3D数据和用户的3D数据组合，使得用户可看上去身穿新产生的红色无袖连衣裙。

此外，根据示例实施例，3D服装数据提供设备100也可通过从拍摄用户的深度相机实时获得用户的运动信息，基于用户的运动控制并改变服装的3D数据。

图17是示出3D服装数据提供设备100使用用户身穿的服装的形状信息以及从用户接收到的纹理信息产生服装的3D数据的示例方法的示图。

参照图17，通过使用深度相机，3D服装数据提供设备100可获得关于身穿服装1710的用户的图像的信息。3D服装数据提供设备100可从所获得的信息中识别服装1710的图像。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可从用户接收关于不同于当前身穿的服装1710的纹理的纹理的信息。例如，参照图17，用户可向3D服装数据提供设备100提供关于具有不同于用户身穿的白色无袖连衣裙1710的纹理的纹理的斑点图案的面料1720的信息。

3D服装数据提供设备100可将接收到的斑点图案的纹理应用于用户身穿的白色无袖连衣裙的3D数据。3D服装数据提供设备100可产生带有斑点图案的纹理的无袖连衣裙的3D数据1730。

此外，3D服装数据提供设备100可将用户的3D数据和带有斑点图案的纹理的无袖连衣裙的3D数据1730组合并显示其组合结果。

图18是示出3D服装数据提供设备100通过使用关于第一服装的剪接片的图像以及关于第二服装的剪接片的图像产生第三服装的3D数据的示例方法的流程图。

在操作S1810，3D服装数据提供设备100可获得在第一服装中包括的第一剪接片中的至少一些的图像以及关于在第二服装中包括的第二剪接片中的至少一些的图像。

例如，3D服装数据提供设备100可获得在第一服装“女衫”中包括的第一剪接片的图像。此外，3D服装数据提供设备100可获得第二服装“连衣裙”中包括的第二剪接片之中的腰围线以下的剪接片的图像。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过其相机获得在第一服装和第二服装中均包括的剪接片中的至少一些。例如，当3D服装数据提供设备100的相机仅感测到在第二服装中包括的第二剪接片之中腰围线以下的剪接片时，3D服装数据提供设备100可获得在腰围线以下的剪接片的图像。

然而，这仅是示例，3D服装数据提供设备100可不包括相机。例如，3D服装数据提供设备100可从外部图像形成设备或外部相机获得在服装中包括的剪接片的图像。

根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可显示在第一服装中包括的第一剪接片的图像以及在第二服装中包括的第二剪接片的图像。

3D服装数据提供设备100可基于用户的选择输入选择在所显示的第一剪接片的图像和所显示的第二剪接片的图像之中的至少一些。例如，3D服装数据提供设备100可在从用户接收到用于选择所有第一剪接片的拖曳输入时选择所有第一剪接片的图像。3D服装数据提供设备100可在用户选择的图像上执行下列操作S1820至S1840。

在操作S1820，3D服装数据提供设备100可识别所获得的图像的形状。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得关于所获得的图像中的每个的线条的长度、尺寸、位置及斜度的信息。此外，3D服装数据提供设备100可获得所获得的图像中的每个的线条的点的坐标值。

在操作S1820识别所获得的图像的形状的方法可与上文参照图4至图9描述的识别图像的形状的方法相应。

在操作S1830，3D服装数据提供设备100可通过基于识别出的形状将所获得的图像组合产生第三服装的3D数据。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可基于识别出的形状将所获得的第一剪接片的图像和所获得的第二剪接片的图像组合。例如，当所获得的第一剪接片的图像与在第一服装的上部中包括的剪接片相应并且所获得的第二剪接片的图像与在第二服装的下部中包括的剪接片相应，3D服装数据提供设备100可通过将第一剪接片的图像布置在其上部、将第二剪接片的图像布置在其下部并将所述图像接合来产生第三服装的3D数据。

在操作S1840，3D服装数据提供设备100可显示所产生的第三服装的3D数据。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可在显示单元的显示器上显示第三服装的3D数据。此外，3D服装数据提供设备100可将第三服装的3D数据和用户的3D数据组合并显示其组合结果。

图19是示出3D服装数据提供设备100使用关于第一服装1910的剪接片的图像1915以及关于第二服装1920的剪接片的图像1925产生第三服装的3D数据1930的示例方法的示图。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得女衫1910的第一剪接片的图像1915。此外，根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可获得无袖连衣裙1920的第二剪接片中的一些的图像1925。

例如，当用户针对相机的识别将女衫1910与无袖连衣裙1920的上部重叠时，3D服装数据提供设备100可获得第一剪接片的图像1915和第二剪接片的图像1925之中的一些图像1927。

然而，这仅是示例，3D服装数据提供设备100获得针对服装中的每件的剪接片的图像的方法不限于此。根据另一示例实施例，3D服装数据提供设备100可直接从用户接收用于选择针对服装中的每件的剪接片中的一些的输入。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可识别所获得的图像1915和1927的形状。3D服装数据提供设备100可通过识别所获得的图像1915和1927中的每个的线条的长度、形状、位置及斜度中的至少一个来识别所获得的图像中的每个的形状。3D服装数据提供设备100可基于识别出的形状确定与所获得的图像1915和1927中的每个相应的剪接片的类型。

例如，3D服装数据提供设备100可确定所获得的第一剪接片的图像1915包括左衣身剪接片、右衣身剪接片及袖子剪接片。此外，3D服装数据提供设备100可确定所获得的第二剪接片的图像1925包括左下衣身剪接片和右下衣身剪接片1927。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可通过基于识别出的形状将所获得的图像组合来产生第三服装的3D数据。例如，3D服装数据提供设备100可将在女衫1910的剪接片之中的衣身剪接片的图像和在无袖连衣裙1920的剪接片之中的衣身剪接片的图像接合。

参照图19，3D服装数据提供设备100可从女衫1910的第一剪接片的图像和无袖连衣裙1920的第二剪接片中的至少一些的图像产生长袖连衣裙的3D数据1930。

根据示例实施例，3D服装数据提供设备100可显示所产生的长袖连衣裙的3D数据1930。

图20是示出3D服装数据提供设备100的示例配置的框图。

如图20所示，根据示例性实施例的3D服装数据提供设备100可包括输入单元(例如，包括输入电路)110、控制单元(例如，包括处理电路)130以及输出单元(例如，包括输出电路)150。然而，在图20中示出的所有元件并非3D服装数据提供设备100的必要元件。3D服装数据提供设备100可包括相比图20中示出的元件更多的元件或更少的元件。

输入单元110获得与对应于服装的剪接片相应的图像。此外，根据示例性实施例，输入单元110可获得服装的2D图像。

此外，输入单元110可获得服装的纹理信息。例如，输入单元110可包括图像获得元件，诸如，例如，相机(未示出)。

根据示例实施例，输入单元110可获得与服装中的每件的剪接片相应的图像。例如，输入单元110可获得在第一服装中包括的第一剪接片的图像和在第二服装中包括的第二剪接片的图像。

控制单元130被配置为识别所获得的图像中的每个的形状。此外，控制单元130被配置为基于识别出的所述图像中的每个的形状确定剪接片的类型。控制单元130被配置为通过基于所确定的剪接片的类型将所获得的图像组合来产生服装的3D数据。

根据示例实施例，控制单元130可被配置为识别在所述图像中的每个中包括的线条的形状、长度、斜度及位置中的一个或更多个。此外，控制单元130可被配置为获得在所述图像中的每个中包括的线条中包含的点的坐标值。

此外，根据示例实施例，控制单元130可被配置为通过将识别出的所述图像中的每个的形状和预存储的关于每个剪接片的属性信息进行比较来识别所述剪接片的类型，其中，剪接片与所述图像中的每个相应。

根据示例实施例，控制单元130可被配置为检测关于与从输入单元110中获得的服装的2D图像中的剪接片中的每个相应的部分的形状的信息作为参考信息。控制单元130可被配置为检测关于与所述剪接片中的每个相应的部分的形状的信息作为参考信息，并将识别出的所述图像中的每个的形状与检测出的参考信息进行比较。

此外，根据示例实施例，控制单元130可被配置为基于所确定的剪接片的类型布置或排布所获得的图像。控制单元130可被配置为将被布置的图像接合。

根据示例实施例，控制单元130可被配置为使用所获得的纹理信息确定所述图像中的每个的纹理。此外，当存在纹理信息的失真时，控制单元130可被配置为校正纹理信息的失真。根据示例实施例，当纹理信息被改变时，控制单元130可被配置为改变所产生的服装的3D数据的纹理。

此外，根据示例实施例，控制单元130可被配置为获得用户的身体信息。控制单元130可被配置为使用所获得的身体信息产生用户的3D数据。控制单元130可被配置为将用户的3D数据和服装的3D数据组合。

根据示例实施例，控制单元130可被配置为通过将所获得的第一剪接片中的至少一些的图像和所获得的第二剪接片中的至少一些的图像组合来产生第三服装的3D数据。

输出单元150显示所产生的服装的3D数据。此外，输出单元150可显示与用户的3D数据组合后的服装的3D数据。

图21是示出3D服装数据提供设备200的另一示例配置的框图。

例如，如图21所示，根据另一示例实施例的3D服装数据提供设备200可包括通信单元(例如，包括通信电路)210、感测单元(例如，包括一个或更多个传感器)220、控制单元(例如，包括处理电路)230、输出单元(例如，包括输出电路(诸如，例如，显示器))240、输入单元(例如，包括输入电路)250、音频/视频(A/V)输入单元260以及存储器270。

下文将更详细地描述以上元件。

通信单元210可包括用于允许3D服装数据提供设备200与外部装置(未示出)之间的通信的一个或更多个元件(例如，电路)。例如，通信单元210可包括短距离无线通信单元211、移动通信单元212以及广播接收单元213。这里，通信单元210可执行上文参照图20描述的3D服装数据提供设备100的输入单元110的功能。例如，通信单元210可获得在服装中包括的剪接片的图像。

短距离无线通信单元211可包括(但不限于)蓝牙通信单元、低功耗蓝牙(BLE)通信单元、近场通信单元单元、WLAN(WiFi)通信单元、Zigbee通信单元、红外数据协会(IrDA)通信单元、WiFi直连(WFD)通信单元、超宽带(UWB)通信单元以及Ant+通信单元。

移动通信单元212可与基站、外部终端以及移动通信网络上的服务器中的至少一个收发无线信号。这里，无线信号可包括数据，诸如服装的2D图像以及在服装中包括的镶条的图像。

广播接收单元213可通过广播频道从外部装置接收广播信号和/或广播相关信息。广播频道可包括卫星频道和地面频道。在一些示例性实施例中，3D服装数据提供设备200可不包括广播接收单元213。

感测单元220可包括一个或更多个传感器，其中，所述一个或更多个传感器检测3D服装数据提供设备200的状态或3D服装数据提供设备200的外围状态，并将检测出的信息发送到控制单元230。这里，感测单元220可执行上文参照图20描述的输入单元110的功能。例如，感测单元220可获得服装的剪接片的图像。

感测单元220可包括(但不限于)磁性传感器221、加速度传感器222、温度/湿度传感器223、红外传感器224、陀螺仪传感器225、位置传感器(例如，GPS传感器)226、压力传感器227、接近传感器228以及RGB传感器(照度传感器)229中的一个或更多个。

由于本领域普通技术人员可从感测单元220中包括的所述传感器的各个名称中直观地推断出所述传感器的各个功能，因此，将省略其详细描述。

控制单元230可包括被配置为控制3D服装数据提供设备200的整体操作的处理器。例如，控制单元230可被配置为通过执行在存储器270中存储的程序控制通信单元210、感测单元220、输出单元240、输入单元250、A/V输入单元260以及存储器270的整体操作。

图21的控制单元230可与图20的控制单元130相应。

输出单元240可被配置为执行由控制单元230确定的操作并且可包括(例如)显示单元(例如，包括显示器)241、音频输出单元242及振动电机243。

显示单元241可显示由3D服装数据提供设备200处理的信息。例如，显示单元241可显示所产生的服装的3D图像。此外，显示单元241可显示与用户的3D数据组合后的服装的3D数据。

当显示单元241包括具有触摸板的层结构的触摸屏时，除输出装置以外，显示单元241也可被用作输入装置。显示单元241可包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、柔性显示器、三维(3D)显示器以及电泳显示器等中的一个或更多个。此外，根据各种示例实施例，3D服装数据提供设备200可包括两个或更多个显示单元241。在本示例中，可通过(例如)铰链结构将所述两个或更多个显示单元241布置为彼此面对。

音频输出单元242可输出从通信单元210接收到的音频数据或在存储器270中存储的音频数据。此外，音频输出单元242可输出与由3D服装数据提供设备200执行的功能(例如，呼叫信号接收、消息接收及通知)相关的音频信号。音频输出单元242可包括(例如)扬声器和蜂鸣器。

振动电机243可输出振动信号。例如，振动电机243可输出与音频内容或视频内容(例如，呼叫信号接收声音或消息接收声音)的输出相应的振动信号。此外，当将触摸输入到触摸屏时，振动电机243可输出振动信号。

输入单元250可指示用户通过其输入用于控制3D服装数据提供设备200的数据的单元。例如，输入单元250包括输入电路，其中，输入电路可包括(但不限于)键区、圆顶开关、触摸板(例如，电容覆盖型、电阻覆盖型、红外光束型、表面声波型、整体应变型或压电型)、滚轮以及滚轮开关。

输入单元250可获得用户输入。例如，输入单元250可获得用于选择由3D服装数据提供设备200获得的剪接片的图像中的一些的用户输入。

A/V输入单元260可被用于输入音频信号或视频信号并且可包括(例如)相机261和麦克风262。相机261可在视频呼叫模式或拍摄模式中通过图像传感器获得图像帧(诸如静止图像或运动图像)。通过图像传感器捕捉到的图像可由控制单元230或单独的图像处理单元(未示出)处理。

由相机261处理的图像帧可被存储在存储器270中或可通过通信单元210被发送到其外部。可根据3D服装数据提供设备200的配置实施例提供两个或更多个相机261。

麦克风262可接收外部音频信号的输入并将其处理为电音频数据。例如，麦克风262可从外部装置或扬声器接收音频信号。麦克风262可使用用于消除可在外部音频信号的输入期间产生的噪声的各种噪声消除算法。

存储器270可存储针对控制单元230的处理和控制的程序并且可存储输入/输出数据(例如，在服装中包括的剪接片的图像、服装的2D图像以及所产生的服装的3D数据)。

存储器270可包括闪存型、硬盘型、微型多媒体卡、卡片式存储器(例如，SD存储器和XD存储器)、随机存取存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁存储器、磁盘以及光盘之中的至少一种存储介质。此外，3D服装数据提供设备200可包括在互联网上的用于执行存储器270的存储功能的云服务器或web存储器。

可根据其功能将在存储器270中存储的程序分类为多个模块并且可将所述程序分类为用户界面(UI)模块271、触摸屏模块272及通知模块273等。

UI模块271可针对各个应用提供与3D服装数据提供设备200互锁的专用UI或图形用户界面(GUI)。触摸屏模块272可感测在触摸屏上的用户触摸手势并将关于触摸手势的信息发送到控制单元230。根据示例实施例，触摸屏模块272可识别并分析触摸代码。触摸屏模块272可包括包含控制器的单独硬件。

可在触摸屏中或触摸屏附近提供各种传感器以感测针对触摸屏的接近触摸或触摸。用于感测针对触摸屏的触摸的传感器的示例可以是触觉传感器。触觉传感器可指示按照人类感觉的程度或更高来感测对象的触摸的传感器。触觉传感器可感测多种信息，诸如触摸表满的粗糙度、触摸对象的硬度及触摸点的温度。

用于感测针对触摸屏的触摸的传感器的另一示例可以是接近传感器。

接近传感器可指示通过使用电磁力或红外线在没有机械接触的情况下检测靠近检测表面的对象或在其附近的对象的存在的传感器。接近传感器的示例可包括传输型光电传感器、直接反射型光电传感器、镜反射型光电传感器、高频振荡型接近传感器、静电电容型接近传感器、磁性接近传感器、红外接近传感器等。用户触摸手势的示例可包括敲击、触摸并保持、双重敲击、拖曳、平移、轻弹、拖放、滑动等。

通知模块273可产生用于通知在3D服装数据提供设备200中发生事件的信号。在3D服装数据提供设备200中发生的事件的示例可包括呼叫信号接收、消息接收、键信号输入、日程通知以及用户输入获得。通知模块273可通过显示单元241输出视频信号型的通知信号，通过音频输出单元242输出音频信号型的通知信号并通过振动电机243输出振动信号型的通知信号。

根据示例实施例的设备可包括(例如)处理器、用于存储和执行程序数据的存储器、永久存储器(诸如盘驱动器)、用于与外部装置进行通信的通信端口以及用户界面(UI)装置(诸如触摸面板、键及按钮)。由软件模块或算法实施的方法可作为在处理器上可执行的计算机可读代码或程序命令存储在计算机可读记录介质上。计算机可读记录介质的示例可包括磁存储介质(例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、软盘及硬盘)和光学记录介质(例如，压缩盘-只读存储器(CD-ROM)和数字多功能盘(DVD))。计算机可读记录介质也可被分布在联网的计算机系统上，使得计算机可读代码可按照分布式方式被存储并被执行。计算机可读记录介质可由计算器读取并且可被存储在存储器中并在处理器中被执行。

在此引用的所有参考(包括出版物、专利申请及专利)可按照如同每个参考都各自明确地被指示为通过引用合并或在此被完整阐述的相同程度通过引用合并于此。

为了提升对示例实施例的理解，已经参照在附图中示出的示例实施例，并且已使用特定术语来描述示例实施例。然而，所述特定术语并不限制示例实施例的范围，并且示例实施例可包含本领域普通技术人员通常可设想到的所有元素。

可按照功能块组件和各种处理操作描述示例实施例。可通过执行特定功能的若干硬件和/或软件组件实施所述功能块。例如，示例实施例可采用各种集成电路(IC)组件(例如，存储器元件、处理元件、逻辑元件、查找表)，其中，所述IC组件可在一个或更多个微处理器或者其它控制装置的控制下执行各种功能。类似地，在通过软件编程或软件元件实施示例实施例的元件的情况下，可通过任何编程或脚本语言(诸如C、C++、Java或汇编语言)利用各种算法来实施示例实施例，其中，通过数据结构、处理、例行程序或其它编程元件的任何组合来实施所述各种算法。可通过在一个或更多个处理器中执行的算法来实施功能方面。此外，示例实施例可采用用于电子环境设置、信号处理和/或数据处理的现有技术。术语(诸如“机制”、“元件”、“单元”及“配置”)可被广义使用而不限于机械和物理配置。所述术语可包括与处理器等结合的软件例行程序的含义。

在此描述的特定实施方式仅是示例并且不以任何方式限制示例实施例的范围。为了简洁起见，现有技术中的电子配置、控制系统、软件以及所述系统的其它功能方面的描述可被省略。此外，在附图中示出的在各种元件之间的连接线或连接构件表示各种元件之间的示例功能连接和/或物理或逻辑连接，并且各种可选的或附加的功能连接、物理连接或逻辑连接可存在于实际设备中。此外，除非元件被明确描述为“必要的”或“关键的”，否则没有元件对示例实施例的实践可以是必要的。

应理解：应仅在描述性意义上考虑在此描述的示例实施例而非为了限制的目的。在每个示例实施例内的特征或方面的描述应通常理解为对于在其它示例实施例中的其它类似特征或方面而言是可用的。

虽然已经参照附图描述一个或更多个示例实施例，但是本领域普通技术人员将理解：在不脱离由权利要求书限定的精神和范围的情况下，可在其中做出形式和细节方面的各种改变。

Claims (14)

1.一种用于在包括成像设备、处理器及显示器的电子装置上提供服装的三维(3D)数据的方法，所述方法包括：

获得与服装的剪接片相应的图像；

识别所获得的图像中的每个图像的形状；

基于识别出的所述图像中的每个图像的形状来确定所述剪接片的类型；以及

通过基于所确定的所述剪接片的类型将所获得的图像进行组合来产生服装的3D数据。

2.如权利要求1所述的方法，其中，产生服装的3D数据的步骤包括：基于所获得的图像并基于所确定的所述剪接片的类型来产生3D网状数据。

3.如权利要求1所述的方法，还包括：

获得服装的图像；以及

检测关于与在所获得的服装的图像中的剪接片之中的每个剪接片相应的部分的形状的信息作为参考信息，

其中，确定所述剪接片的类型的步骤包括：将识别出的所述图像中的每个图像的形状与检测出的参考信息进行比较。

4.如权利要求1所述的方法，其中，产生服装的3D数据的步骤包括：

基于所确定的所述剪接片的类型来排布所获得的图像；以及

将所排布的图像进行接合。

5.如权利要求1所述的方法，其中，产生服装的3D数据的步骤包括：确定所获得的图像中的每个图像的纹理信息。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

获得用户的身体信息；

使用所获得的身体信息来产生用户的3D数据；以及

将用户的3D数据与服装的3D数据进行组合。

7.如权利要求1所述的方法，其中：

获得所述图像的步骤包括：获得第一服装的第一剪接片中的至少一些第一剪接片的图像和第二服装的第二剪接片中的至少一些第二剪接片的图像，

产生服装的3D数据的步骤包括：通过将所获得的图像进行组合来产生第三服装的3D数据。

8.一种用于提供服装的三维(3D)数据的设备，所述设备包括：

输入单元，包括：成像设备，被配置为获得与服装的剪接片相应的图像；

处理器，被配置为：识别所获得的图像中的每个图像的形状，基于识别出的所述图像中的每个图像的形状确定所述剪接片的类型，通过基于所确定的所述剪接片的类型将所获得的图像进行组合来产生服装的3D数据；以及

输出单元，包含：显示器，被配置为显示所产生的服装的3D数据。

9.如权利要求8所述的设备，其中，处理器被配置为：基于所获得的图像并基于所确定的所述剪接片的类型来产生3D网状数据。

10.如权利要求8所述的设备，其中：

输入单元被配置为获得服装的二维(2D)图像，以及

处理器被配置为：检测关于与在所获得的服装的2D图像中的剪接片中的每个剪接片相应的部分的形状的信息作为参考信息，将识别出的所述图像中的每个图像的形状与检测出的参考信息进行比较。

11.如权利要求8所述的设备，其中，所述处理器被配置为：基于所确定的所述剪接片的类型来排布所获得的图像；将所排布的图像进行接合。

12.如权利要求8所述的设备，其中，处理器被配置为：确定所获得的图像中的每个图像的纹理信息。

13.如权利要求8所述的设备，其中：

输入单元被配置为：获得用户的身体信息，以及

处理器被配置为：使用所获得的身体信息产生用户的3D数据，将用户的3D数据与服装的3D数据进行组合。

14.如权利要求8所述的设备，其中：

输入单元被配置为：获得在第一服装中包括的第一剪接片中的至少一些第一剪接片的图像和在第二服装中包括的第二剪接片中的至少一些第二剪接片的图像，

处理器被配置为：通过将所获得的图像进行组合来产生第三服装的3D数据。