CN106418847A - 一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，包括如下步骤：S1、获取人体正面或背面、侧面的数字图像；S2：用户输入自己的真实身高，计算图像相对于真实身高的比例；S3：识别图像中的人体轮廓；S4：在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，在图像上对人体关键部位做出对应标记；S5：人工对标记位置进行修正，对于不合适的标记位置，人工拖动标记到用户认可的位置，S6：根据标记信息，计算用于服装设计的人体各部位正面宽度和侧面厚度数据，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据；本发明中，用户可以利用计算机视觉技术采集人体三维数据，仅仅利用少量图片便能获得大量的数据，然后采用主动修正标记点、修正阈值的方法，以及根据不同比值区间确定不同计算模型的被动的方式进行误差减少处理，大大提高了测量精度。
Description
技术领域
本发明涉及人体测量技术领域，具体地说，涉及一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法。
背景技术
三维人体测量技术和人体特征信息提取技术是三维服装系统的技术基础。目前在计算机视觉技术方面技术相对较成熟，有许多已经在市场上投入使用的应用，如虚拟穿衣软件、三维扫描设备等可以基本实现三维人体测量要求。
三维人体测量系统具有扫描时间短，精确度高、测量部位多等多种优于传统测量技术和工具的特点。但是，多数测量设备提供的仅为没有人体特征信息的数据，不能直接得到三维服装所需要的人体特征信息。对扫描所得到的三维人体进行尺寸测量的基本原理是首先找到人体测量的特征点，线等信息，再将测量尺寸的测量规则转化为几何问题，如曲线长度，两点间距，三点间角度等，再计算得到人体的长度，围度，角度等尺寸。
此外，这些对人体三维指数的精度要求不高，测量参数基本固定，无法对一些关键的测量参数进行及时修正，不能用于精细测量，因此需要一种更先进的测量手段来实现更高精度的需求。
发明内容
为了解决目前三维人体测量技术存在的问题，本发明一种一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其具体的技术方案如下：
一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，包括如下步骤：
S1、获取人体正面或背面、侧面的数字图像；
S2：用户输入自己的真实身高，计算图像相对于真实身高的比例；
S3：识别图像中的人体轮廓；
S4：在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，在图像上对人体关键部位做出对应标记；
S5：人工对标记位置进行修正，对于不合适的标记位置，人工拖动标记到用户认可的位置，
S6：根据标记信息，计算用于服装设计的人体各部位正面宽度和侧面厚度数据，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据；
进一步地，步骤S3中，识别图像中的人体轮廓的过程包括：图像进行灰度化，对图片进行高斯滤波和中值滤波进行降噪处理，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值应用非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，得到人体轮廓。
此外，所述双阈值算法的阈值，根据轮廓识别效果进行手工修正。
进一步地，步骤S6中，将人体各部位正面宽度和侧面厚度的比例划分为不同比例区间，根据各比例区间建立不同的数学模型，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据。
进一步地，所述人体各部位正面宽度和侧面厚度数据包括：胸宽与胸厚数据、颈宽与颈厚数据、腰宽与腰厚数据、臂宽与臂厚数据。
进一步地，将胸厚胸宽比值为0.82-0.86为第一区间，所述第一区间对应的胸围计算模型为胸围＝19.007+1.727×胸宽+0.527×胸厚；厚胸宽比值为0.87-0.91为第二区间，所述第二区间对应的胸围计算模型为胸围＝16.219+0.772×胸宽+1.675×胸厚；厚胸宽比值为0.92-0.96为第三区间，所述第三区间对应的胸围计算模型为胸围＝-2.560+1.564×胸宽+1.470×胸厚。
本发明所提供的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，具有以下优点：
本发明中，用户可以通过人机交互操作实现三维人体测量，智能化的人体特征点识别和人体各部位尺寸的测量，能够快速地对三维人体模型进行尺寸测量，利用计算机视觉技术采集人体三维数据，仅仅利用少量图片便能获得大量的数据，然后采用主动修正标记点、修正阈值的方法，以及根据不同比值区间确定不同计算模型的被动的方式进行误差减少处理，大大提高了测量精度。
具体实施方式
下面对本发明的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法作进一步详细的说明。
一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，包括如下步骤：
S1、获取人体正面或背面、侧面的数字图像：
S2：用户输入自己的真实身高，计算图像相对于真实身高的比例；
S3：识别图像中的人体轮廓；步骤S3中，识别图像中的人体轮廓的过程包括：图像进行灰度化，对图片进行高斯滤波和中值滤波进行降噪处理，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值应用非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，得到人体轮廓。所述双阈值算法的阈值，根据轮廓识别效果进行手工修正。
S4：在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，在图像上对人体关键部位做出对应标记；
S5：人工对标记位置进行修正，对于不合适的标记位置，人工拖动标记到用户认可的位置，
S6：根据标记信息，计算用于服装设计的人体各部位正面宽度和侧面厚度数据，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据；步骤S6中，将人体各部位正面宽度和侧面厚度的比例划分为不同比例区间，根据各比例区间建立不同的数学模型，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据。所述人体各部位正面宽度和侧面厚度数据包括：胸宽与胸厚数据、颈宽与颈厚数据、腰宽与腰厚数据、臂宽与臂厚数据。
在一个优选的实施例中，将胸厚胸宽比值为0.82-0.86为第一区间，所述第一区间对应的胸围计算模型为胸围＝19.007+1.727×胸宽+0.527×胸厚；厚胸宽比值为0.87-0.91为第二区间，所述第二区间对应的胸围计算模型为胸围＝16.219+0.772×胸宽+1.675×胸厚；厚胸宽比值为0.92-0.96为第三区间，所述第三区间对应的胸围计算模型为胸围＝-2.560+1.564×胸宽+1.470×胸厚。
在其它优选的实施例中，计算模型如下：
其他三维数据公式就不一一赘述；因为这些公式也是根据采集数据的来的，因此当数据量不断增加对公式的参数有对应的调整：
被动降低的模式是允许用户介入轮廓的提取中，例如用户可以通过点击膝盖或者移动选中区域来确定自己的膝盖位置，从而达到减少误差的目的。
此外，可在智能手机上安装以本发明为核心的应用：ios端使用app store下载安装，安卓端使用apk文件安装；
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，凡依本发明申请专利范围所作的均等变化与修饰，皆应属本发明专利的涵盖范围。
Claims (6)
1.一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、获取人体正面或背面、侧面的数字图像；
S2：用户输入自己的真实身高，计算图像相对于真实身高的比例；
S3：识别图像中的人体轮廓；
S4：在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，在图像上对人体关键部位做出对应标记；
S5：人工对标记位置进行修正，对于不合适的标记位置，人工拖动标记到用户认可的位置，
S6：根据标记信息，计算用于服装设计的人体各部位正面宽度和侧面厚度数据，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：步骤S3中，识别图像中的人体轮廓的过程包括：图像进行灰度化，对图片进行高斯滤波和中值滤波进行降噪处理，用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值应用非极大值抑制，然后用双阈值算法检测和连接边缘，得到人体轮廓。
3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：所述双阈值算法的阈值，根据轮廓识别效果进行手工修正。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：步骤S6中，将人体各部位正面宽度和侧面厚度的比例划分为不同比例区间，根据各比例区间建立不同的数学模型，并根据数学模型计算得到人体相关的各维度数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：所述人体各部位正面宽度和侧面厚度数据包括：胸宽与胸厚数据、颈宽与颈厚数据、腰宽与腰厚数据、臂宽与臂厚数据。
6.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉技术的人体三维尺寸测量方法，其特征在于：将胸厚胸宽比值为0.82-0.86设为第一区间，所述第一区间对应的胸围计算模型 为胸围＝19.007+1.727×胸宽+0.527×胸厚；厚胸宽比值为0.87-0.91为第二区间，所述第二区间对应的胸围计算模型为胸围＝16.219+0.772×胸宽+1.675×胸厚；厚胸宽比值为0.92-0.96为第三区间，所述第三区间对应的胸围计算模型为胸围＝-2.560+1.564×胸宽+1.470×胸厚。
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