CN106659259A - 用于虚拟选择衣服的方法 - Google Patents

Abstract

所要求保护的用于虚拟选择衣服的方法是基于对象身体的至少两个图像来实施的，所述对象穿有具有参考标记的弹性模板；计算机处理所述标记，并且产生对象身体的三维数学模型，通过使用属于所述三维数学模型的识别码来将所述三维数学模型输入至数据库中；数据库可以被买方、销售商和衣服制造商访问。所述方法适用于为人类以及动物选择衣服。将常规图案的标准形状的图形元素施加到被穿戴在身体上的弹性覆盖物上，并且所述元素之间的关系被用作构成身体的三维模型的基础。从衣服数据库中选择与对象的三维模型的参数关联的衣服的模型。消费者在他们的计算机屏幕上接收他们穿着了所选择的衣服模型的身体的三维图像。

Description

用于虚拟选择衣服的方法

技术领域

所要求保护的技术方案涉及衣服产业和相关的贸易业，特别涉及用于通过创建虚拟三维身体模板和通过虚拟选择现成的或量体裁制的衣服和配饰来虚拟选择衣服的方法。

背景技术

几个世纪以来，世界范围的时尚和衣服制造商已经使用基于对象身体的测量来生产成衣制品的经验。制造和贸易领域的多年的统计研究和经验，产生了允许基于身高、腰身、性别、年龄和其他参数来构造和系统化人类的标准(并且目前还有整个宠物群体)。因此，对象身体的测量数据是制造衣服和使衣服合身的首要参数。

本发明的主要目的是弥补衣服经销商、制造商和最终消费者之间的差距，由此通过使用虚拟衣服选择的新技术满足普遍兴趣和需求。该新技术似乎易于实施并与传统上广泛使用的技术一致。另外，该新技术可以大幅促进现有技术，这已经被证明是有效的。

目前，通过使用各种方法实施虚拟选择。在以下现有技术文档中描述了所述方法中的一些。

现有技术的描述

1)CA2518017C公开了使用图形分段式弹性覆盖物和视频摄像机来扫描身体，该视频摄像机放置在固体距离处且围绕静止的身体沿着固定轨道经过。CA2518017C，即PCT/EP2004/002136，公开于2012年1月3日，优先权日期为2003年3月5日，由Dirk Rutschmann于2004年3月3日要求保护，并转让给Corpus.EAg，Dirk Rutschmann。

该现有技术的技术解决方案具有以下缺陷：在扫描期间身体必须保持静止；通过扫描获得的身体的虚拟模型是静止的；使用复杂的专用硬件；使用非标准化的辅助设备；一次仅能扫描一个身体。

2)US5805718A1公开了在借助于专用红外敏感相机从预定距离处捕获图像之后，使用计算机化方法对三维身体形状进行建模(参见专利公开号US5805718A，即PCT US 08/539,761，该专利公开于1998年9月8日，优先权日期1994年10月7日，由Ziquan Hong，RyoInoshiri，Akira Yoshida于1995年10月6日要求保护；并初始转让给Sharp KabushikiKaisha)。

该现有技术的技术解决方案具有以下缺陷：计算机化的复杂性；与计算机化方法相关联的测量结果的高误差范围；使用昂贵的专用测量硬件；实施成像过程需要特定工作室条件。

3)WO2012129252公开了借助于组合和投影形状的身体形状的三维建模，所组合和投影的形状基于通过捕获对象的摄影图像而获得的二维投影(参见专利公开WO2012129252A1，即PCT/US2012/029856，该专利由Paul James Kane，Sen WANG于2012年9月27日提交，优先权日期为2011年3月24日；并转让给Eastman Kodak Company)。WO2008113367(A2)

该现有技术的技术解决方案具有以下缺陷：随后大量的数据需要压缩；由于计算的复杂性导致的有限的结果生成速度；必要的软件需要过多的计算机处理能力和巨大的数据传输带宽；成像需要专用的摄像机；实施成像过程需要特定工作室条件；同时扫描被限定为两个身体。

WO2008113367(A2)

5)RU2504009“METHOD FOR PROVIDING REMOTE FITTING AND/OR SELECTION OFCLOTHING(用于提供远程使衣服合身和/或选择衣服的方法)”被认为是所要求保护的申请的最接近的现有技术，RU2504009，IPC G06Q50/10(2012.01)，A41H1/02(2006.01)。

该现有技术发明公开了一种便于远程使衣服合身和/或选择衣服的方法，所述方法包括：

(a)基于至少一个web服务器设立和维护至少一个网站；

(b)基于通过互联网连接到所述web服务器的计算机数据存储介质创建成衣制品的三维模型的至少一个数据库，所述创建包括以下步骤：

-根据尺寸和/或材料的类型构成可变化的衣服的三维模板的库，

-对于两种性别和体格类型构成人体的三维模板的库，

-通过使用由弹性材料制成的、提供有图形标记的照片面板和摄像机，获得一个成衣制品的不同侧面的至少两张照片，主要是其前侧和后侧，

-对成衣制品的照片轮廓上以及成衣制品的组成部分的类型、形状和几何尺度进行选择，

-在成衣制品的数据库中寻找或使用所述成衣制品的模板和拍摄的成衣制品的照片建立类似的成衣制品的三维模型，

-提供获得的成衣制品的三维模型，该三维模型具有使其合身和表征其类型、大小、颜色和品牌名称中的至少一个所必需的数据；

(c)促进消费者通过用于使衣服合身和/或选择衣服的网站与web服务器交互，所述促进包括以下步骤：

-接收消费者身体尺度的输入数据，该身体尺度选自包括至少以下方面的尺度：身高、胸围、腰围、臀围、臀高、腿长、臂长、下胸围、肩围、肩长、颈围、肩宽、背部至腰线的长度、胸部中心、前面至腰线的长度、胸高、背宽、小腿围，

-基于输入的数据，通过使用预定的人体三维模板建立消费者的身体的三维模型，

-接收消费者需要的成衣制品的数据输入，

-确定与获得的消费者身体的三维模型对应的所述成衣制品的三维模型的可用性，

-如果至少一个需要的成衣制品的三维模型是可用的，选择与获得消费者身体的三维模型对应的至少一个成衣制品。

随着在衣服制造领域中计算机技术的出现，将实施的第一技术是在平面上设计衣物的标准技术。现有技术发明的一个缺陷是建立的三维人体模型的形状与真人的身体形状不同，因此仅仅知道人体的线性尺度，并不能提供衣服在人体身材上的理想合身。

所述方法列出了提供衣服制造商和零售网络之间的合作所需的组织安排；然而所述方法缺乏提供使衣服对于个体的三维身材的衣服良好合身的测量技术。所述方法不能使得消费者看见衣服在他/她的身体上的逼真的三维图像。

技术效果

所要求保护的方案提供了具有个体对象的唯一比例的虚拟的三维人体模型，该三维人体模型具有穿在其上的所选择的衣服。所要求保护的发明意在解决从各种衣服制造商的数据库中选择衣服的问题，所述衣服不仅在尺寸上而且在对应的身体类型上合身于个体对象。另外，实现所需的效果仅需要使用对象的两个图像，所述图像为前视图和后视图，同时对象被具有参考标记的弹性覆盖物覆盖，所述覆盖物被用于计算测量对象的人体测量数据并且构成对象身体的虚拟三维模板，其中照片或视频图像的计算机处理包括：

-通过参考标记的类型确定弹性模板的尺寸类型；

-比较照片图像上的可伸展部分的尺度，所述照片图像具有模板上的不可伸展的图形元素的参考尺度；

-确定正被测量的身体部位的线性尺度；所述确定由以下事实提供：模板包括在一个个体尺寸类型内可伸展的弹性基部，具有特定形状和尺寸的不可伸展的图形元素依附于所述基部的外表面，所述元素在所有方向上具有尺度稳定性和不可伸展性。基于模板尺寸类型选择不可伸展的图像元素的形状、数量和位置。

销售商通过(借助于计算硬件在销售商的网站上)建立人体尺寸的可用数据库和生产中的衣服的目录来作为衣服制造商和买方之间的链接。另外，销售商向衣服制造商提供关于人体测量参数，品味和产品消费者的需求的变化趋势的数据，并且向买方提供关于基于形状更适合买方的可用衣服模型的数据。

本方法的广泛使用将允许收集关于人口的人体测量参数的统计数据，以用于输入至数据库，并且将允许基于所述统计数据发展各种衣服模型。

发明内容

用于虚拟选择衣服的方法包括：

-获得将被提供所选择的衣服的对象的图像(前视图和后视图)；

-将图像传送到计算设备并且计算各种身体区域的尺度，并且基于所述计算创建所述对象身体的三维模型，其中相关软件被安装在一个或两个计算设备上。当使用两个计算设备时，一个设备可以被用于准备用于后续处理的照片或视频材料，并且另一设备可以被用于剩下的计算；

-利用被分配给所述对象的识别数据，将在衣服销售商的网站上的所述对象身体的三维模型存储在所述对象、所述销售商和所述衣服制造商可访问的库中，其中所述对象可以随后通过输入识别码来使用所述库中的数据，而不需要进一步地测量身体参数；

-在所述销售商可访问的网站上将所获得的对象身体的三维模型的参数与各种制造商提供的衣服参数进行比较；

-从各种可用的衣物中选择满足对象的需求的衣物。

为了实施本方法，必须满足以下需求以足够实现本方法：

-基于至少一个web服务器设立和维护至少一个用于使衣服虚拟合身的网站；

-基于通过互联网连接到所述web服务器的计算机数据存储介质构成至少一个衣物的数据库；

-基于通过互联网连接到所述web服务器的计算机数据存储介质构成各种人体的三维模板的至少一个数据库；

-其中被照相的所述对象被覆盖在具有参考标记的弹性覆盖物中，所述覆盖物被用于计算所述对象的人体测量数据和构成所述对象身体的虚拟三维模板，其中照片或视频图像的计算机处理包括：

-通过参考标记的类型确定弹性模板的尺寸类型；

-比较照片图像上的可伸展部分的尺度，所述照片图像具有模板上的不可伸展的图形元素的参考尺度；

-确定正被测量的身体部位的线性尺度；所述确定由以下事实提供：模板包括在一个个体尺寸类型内可伸展的弹性基部，具有特定形状和尺寸的不可伸展的图形元素依附于基部的外表面，所述元素在所有方向上具有不可伸展性和尺度稳定性。基于模板尺寸类型选择不可伸展的图像元素的形状、数量和位置。

附图说明

图1显示了人体的视图和人体的标准测量的示例。

图2显示了捕捉穿有弹性模板的对象的照片图像的示例。

图3显示了说明在二维图像上的体积和形状识别的原理的腰部截面的比较。出于比较的目的，腰部的四个截面每个截面的侧视图被显示。

图4显示了穿着相同弹性模板的两个不同身材的比较。该附图显示了当弹性模板被具有不同尺寸特征的两个人穿着时模板的参考几何元素的相对位置的改变。

图5显示了三维数学模型的虚拟实现的示例。

图6显示了说明虚拟衣服选择算法的流程图。

图7显示了说明突出显示和定位测量区域并示出与测量相关的身体的部分的图。

图8显示了动态使用弹性模板的示例。该图说明了为产生在镜子前摆姿势的最逼真的效果而当移动时使用所述系统的可能性。

图9显示了带有参考标记的弹性模板的示例。

具体实施方式

所有设计衣服的传统方法主要基于计算，该计算基于根据适用于整个世界人口的标准所采用的人类学身体测量。一些主要人体测量的示例被显示于图1中，图1说明了人体的前视图、后视图和侧视图。按上面列出的顺序，所述视图对于确定个体身体尺寸特征来说是最重要的。图1中的视图1显示了用于确定身体的前侧的尺寸特征的主要测量。使用该视图进行测量的数目至少是20。使用该视图进行多数测量。对于一些衣服类型，使用该视图进行测量是足够的，这允许消费者接收测量结果并在得到正好一个图像之后使用该测量结果，借助于进一步测量来进一步调整和补充所获得的效果。

图1中的视图2(后视图)可以提供至少七个(7)测量，并且图1中的视图3(侧视图)可以提供至少七个(7)测量；所述测量中的多数是补充性的并且仅被用于调整使用其他视图进行的测量；所述补充测量有助于确定衣服和其部分的姿势和平衡。在进行如图1所示的测量的步骤之后，任何裁缝、装配工或设计师可以为被测量的身体制作衣服，并且衣服销售商可以提供符合尺寸的现货衣服范围。

在获得最重要测量中两个主要视图(前视图和后视图)的特别重要性需要使用参考元素来标记身体表面的辅助方法，所述方法允许仅使用二维图像计算体积参数。

这样的方法中的一个包括使用不可伸展的参考元素来标记身体的侧表面，在两个视图中部分参考元素可以是可见的。所述元素具有伸长的形状，从而沿其长度延伸跨过身体的侧表面。这样的元素提供对照相/摄像机的镜头未捕捉到的、身体表面的不可见的部分的测量，并且允许精确的景深测量。通常，被测量的身体在垂直位置上被测量，并且通过放置在被测对象的前方的镜头来捕捉图像。

在图2中显示了传统的照片/视频成像的示例。在图2中该示例清楚地显示了位于相机的“盲点”的身体的所有部分的侧表面被标记，视图1具有多数排列在水平平面内的延长的参考元素。相反，以不同形状和尺寸的参考元素来标记对于相机直接可视的身体的部分，该参考元素允许计算其空间位置并且构成了身体的个体部分的唯一的模式，由此便于识别所述部分。附图显示了作为过程的测量对于该方法的用户而言并不困难，这是因为该测量是在用户呈现常规的自然姿势的情况下执行的；所述过程不比常规的照片或视频成像更困难。仅需要所述方法的用户穿戴特定设备，以确保身体或其所需的部分处于相机镜头框内，并执行成像。

如果需要的话，仅该用户可以拥有照片或视频成像的结果。在获得照片图像或录像之后，用户可以自由地使用照片/视频材料。获得的图像不构成测量结果，但是仅主要材料被用于随后的处理和计算。因此，可以使用各种方法在不同时间处理所述材料。

在图3中显示了身体测量和计算身体表面的几何参数的方法的示例。该附图显示了腰部处的人体截面(图3，视图2)。图2的视图2中显示了截面的位置。该附图在图3的视图1中显示了四个不同尺寸的截面，不仅显示了特定体积差别，还显示了形状差别。例如，截面1和2在X轴上具有相同的直线尺寸，以及截面3和4在Y轴上具有相同的尺寸。腰部的身体表面被投射到相机镜头上(图3，视图3)。四个不同尺寸和形状的腰部的可视截面测量之间的比较说明了提取需要的测量数据的原理和可能性。如图3，视图4所示，每个测量示例的可视结果是唯一的。显示在照片图像中的可视结果对于每个人类身材来说是唯一的，这是因为每个人体是唯一的。

图4显示了两个不同人的身材的前视图的示例，该身材被带有具有标准模式和尺寸的图形参考元素的整体型模板所覆盖。该附图清楚地显示了尺寸特征的不同。出于清楚的目的，图4中的水平线显示了高度的差别(视图1)，袖子长度(视图2)和肩部的位置(视图3)。该附图清楚地显示了腰围、臀围、胸围、肩围、腕围等的差别。该附图显示了人体的任何尺寸特征将出现在照片图像中，并且因此，基于参考元素的相对位置的图案对于每个个体来说将是唯一的，并且在足够的细节可见性的情况下，每个个体图案可以被转化为三维数学模型。

在图5中显示了三维数学模型的可视化实现的示例。不同的计算量和不同程度的计算细节能够提供不同复杂度的模型结果。例如，计算结果被分成三组。第一组计算包括与进行身体测量相关联的最简单的计算。所述计算的结果被记录为数值表达式并且可以补充有文本描述(图5，视图1)。在测量的记录中清楚的是，存储数据的量是最小的，所述数据易于被加工，以进行电子传递并且存储在电子存储介质中，所述数据还可以容易地被排列在列表或表格中或被打印出来。所述模型的数据被以字母数字方式来表示，从而提供易于文件记录、不同系统之间的格式化和重新编码。这样的数学模型类型对于世界上广泛可用的自动衣服编程系统的使用来说，是方便的和充分接受的。

三维虚拟模型的不同等级的示例(图5，视图2)是由相交的曲线组成的静态三维轮廓，所述轮廓限定身体表面形状和尺寸。借助于特定类型的文件实现该类型的虚拟模型的数字描述，该文件使用函数、方程和空间坐标来提供详细的表述。相比图5的视图1所示的模型来说对于这样的模型的计算更为复杂，并且需要具有更高处理能力的计算硬件。以特定格式的图形文件来存储这样的计算的结果，并且仅可以通过使用专用软件来读取这样的计算的结果。一些自动衣服编程系统包括3D模型并且提供基于三维模型的使衣服合身。在任何情况下，在该示例中存储或传送的数据的量更高，这可能在传送和存储所述数据以及传送，解压缩或重新格式化这种类型的文件的情况下造成困难。然而，三维模型具有重要的优势，因为它可以用于根据需要提取具有第一级测量(图5，视图1)或任何单独测量的模型。

在图5的视图3中显示了最复杂的模型。所述模型是以描述身体的动作参数的算法进行补充的图5的视图2的虚拟模型的视图。动态模型也是由曲线组成的空间轮廓，从而形成了限定了身体表面、具有变化的密度的网，以描述具有关节和肌肉的骨架的支撑轮廓以及与人类原型的运动，步态和柔性极限相关的个体倾向和特征来补充所述轮廓。对支撑轮廓的描述，身体表面的运动效果和对运动方案的描述构成需要具有高处理能力的计算硬件的大的附加数据块。该技术也被用于传统的CAD系统，但是这种可能性对消费者来说将是有趣的。包括动态模型描述的文件甚至比静态模型文件更大。除了测量提取能力，这样的模型可以提供动态合身的附加可能性，或从在非标准位置处被成像的身体或其部分上进行测量的附加可能性。例如，这种模型可以用于使合乎外形的裤子合身于与处于蹲下位置的使用者，或者用于使袖子长度合身于向前伸出或向上抬起的用户的手臂。

为了从虚拟结果提取需要的测量，必须使用专用软件处理框架，该专用软件提供对身体测量的计算和具有需要的精确度的图形参考元素的空间坐标。图6显示了进行测量的过程的流程图，该附图描述了系统的操作顺序。

(1)用户将覆盖物放在他/她的身体或用户想测量的身体部位上。所述过程在家中不难实施，并且健康的成年人可以在没有帮助的情况下进行。

(2)需要待测身体的照片或视频成像。图像质量必须是足够的以识别覆盖物和参考元素的细节。

必须以数字格式记录照片图像，以使得(3)软件可以接着处理图像文件。

用户必须指定测量目标(4)和期望的测量结果。

(5)可以选择虚拟模型的几个变化；每个模型可以包括在精确度和细节方面不同的子类型。如果照片/视频图像质量是不足够的或材料是不完整的，则软件执行初级处理，并且然后通知用户材料是不完整的并且建议以附加的照片/视频图像来补充所述材料。

在专用软件实施的所有计算被完成后，向用户提供(12)记录在文件中的期望的结果或多个结果(6)。如果安装了相关软件的话，可以在用户的个人计算机上处理软件数据。

可替换地，用户可以在不安装软件的情况下向提供服务的远程服务器发送主要材料，并且接收结果。在计算之前，软件修正发生在任何光学系统中的镜头的光学畸变(7)，并且准备用于随后计算的照片材料。

计算过程进一步包括步骤(8)，即提取测量的相关部分或对用于创建的空间轮廓的所有参考元素进行突出显示。

遵循从整个数据体中提取作为基本结果的常规定制测量以强调重要测量区域的原理，可以执行这种身体部位和相关测量区域的单独放大提取。可以使用以下各种方法来实现这样的提取：颜色编码，纹理，反射或对比元素，或在每个个体的身体部位上使用特定形状的元素，以提高正在进行的测量的精确度。

在计算期间考虑设备标准是必须的(9)。设备标准对于进行精确测量而言是必须的。因为设备的覆盖物材料的弹性，其伸展系数允许设备被伸展超过35％；因此具有不同高度，腰身和身体尺寸的人可以使用具有一个标准的设备。当在测量计算的情况下计算参考元素的坐标和尺寸(10)时，软件使用较少的处理能力并且仅计算与进行测量相关的身体部位的参考元素的坐标。在图7中显示了与进行测量和确定姿势相关的身体部位。测量计算步骤(11)或空间轮廓计算步骤是静态模型的计算过程的最后步骤，在动态模型的情况下上述步骤是具有骨骼、关节和动画计算(11a，11b)的另一步骤。在在线模式下，软件简单地跟踪元素的运动并调整其位置，这允许重新计算轮廓和再现具有指定频率的运动。

在图8中显示了在在线模式下使用方法的示例。本质上，对象在屏幕上看到他们自己，就如他们在使用镜子一样。对象可以任意移动，类似于在镜子前试衣服的过程，但是选择和换衣服的过程会显著变快，这是因为软件确定并仅提供适合尺寸的衣服的事实。

换衣服的过程不需要任何物理活动并且可以通过在期望的衣服设计上进行点击来实施。对象可以选择换衣间背景图像并且可以在任何设置中看见他们自己：户内或户外，在各种模拟的环境条件下。

在图9中显示了带有参考标记的弹性模板的示例。

以各种组合方式来组合具有不同标准的设备的图形元素，从而提供了每个尺寸类型的弹性模板的虚拟识别和个体图案。在附图中说明了不同标准的四个弹性模板的示例。

弹性模板尺寸类型选择的示例显示在图9的表中。

使用尺寸类型表来确定对弹性模板的选择，该尺寸类型表具有作为主要选择参数的胸围、腰围和臀围和身高。例如，身高范围从146cm到170cm和腰身组从1到4(基于标准附图类型)的女性可以使用弹性模板标准选择表来选择五个弹性模板尺寸之一。身高范围从155cm到188cm的男性可以使用选择表基于胸围和臀围值来选择四个标准之一。

如果用户不知道他/她的身体尺寸，可以使用具有可容许的误差范围的卷尺来测量他/她的身体。通过弹性模板来补偿任何误差范围，这归因于模板的可伸展性、合身性和缚紧(form-hugging)性遵循个体身体形状。在已经选择了适合尺寸类型的弹性模板后，用户购买弹性模板以供个人使用。标准的弹性模板可以适配具有类似尺寸特征的多个身体，并可以无限多次使用。弹性模板可以被用于节约购买者在家或在零售商店安排的特别换衣间挑选衣服的时间。可以将弹性模板放在裸体上、覆盖整个身体的常规内衣或薄内衣上。

Claims (7)

1.一种用于虚拟选择衣服的方法，所述方法包括：

获得将被提供所选择的衣服的对象的图像；

将所述图像传送到计算设备；

在使用用于处理所述对象的照片或视频图像的软件的同时计算身体参数，以确定所述对象的身体参数，并且将所述图像转换为适合于传送到基于至少一个web服务器的至少一个网站的格式；

通过各种制造商的数据库来将所获得的所述对象的人体测量数据与正在销售的衣服的尺寸参数进行比较，并且选择满足所述对象的需求的衣物；

形成具有所述对象的所述身体参数并且穿戴有所选择的衣物的人体模型的三维图像，

所述方法的特征在于：

-使用所述对象的至少两个图像，所述图像是前视图和后视图；

-由被照相的所述对象来穿戴具有参考标记的弹性模板，所述模板被用于计算所测量的对象的所述人体测量数据，其中，所述照片或视频图像的所述计算机处理包括：

-通过所述参考标记的类型来确定所述弹性模板的尺寸类型；

-在所述模板上比较所述照片图像上的可伸展部分的尺度，所述照片图像具有不可伸展的图形元素的参考尺度；

-确定所有身体参数的实际尺寸，

其中，所述模板具有在一个个体尺寸类型内可伸展的弹性基部，具有特定形状和尺寸的不可伸展的图形元素依附于所述弹性基部的外表面，所述元素在所有方向上具有不可伸展性和尺度稳定性并且提供尺寸模板，

其中，基于所述模板的尺寸类型来选择所述不可伸展的图像元素的形状、数量和位置；

-将所测量的对象的所述人体测量数据记录在被存储于所述网站上的库中；

-将在所述网站上的所述对象的身体的三维模型存储在能够由所述对象、销售商和衣服制造商访问的库中，其中，所述对象能够通过输入识别码来随后使用所述库的数据，而不需要进一步测量所述身体参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

使用具有参考标记并且包括全套或个别衣物在内的不同尺寸类型的弹性模板的标准化系列、以及用于处理穿戴有所述弹性模板的身体的照片或视频图像的软件，所述软件被存储在个人计算机上或所述网站上。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述弹性模板的使用期间，利用由所述不可伸展的元素形成的标记来形成模板的尺寸类型库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

用于计算各种身体区域的尺度并且基于所述计算来建立所述对象的身体的三维模型的软件能够被安装在一个或两个计算设备上。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

当使用两个计算设备时，一个设备能够被用于准备用于后续处理的照片或视频材料，而另一设备能够被用于保持计算。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述网站属于所述衣服的销售商，或者由所述衣服的销售商来创建所述网站。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述网站上的三维的对象身体模型库中的每个对象被分配有唯一的识别码。