CN106666902A - 一种拍照自动计算人体体型的系统方法 - Google Patents
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Abstract
一种拍照自动计算人体体型的系统方法：利用重力感应技术，正面拍摄人体正面全身照及侧面全身照，将其身高数据上传至系统中，利用图像识别技术，识别人体轮廓，利用预设线段计算出人体的胸围、腰围、臀围等数据，本发明精确的计算了人体的体型数据，很好的解决了实地现场量身所带来的不足与浪费。降低了生产成本，为客户节约时间，并且能够提高量身的精确度，让生产出来的服装更加符合客户的要求，进一步推动网上量身定制服装的进程。
Description
技术领域
本发明涉及服装定制领域的人体尺寸量身方法，具体是一种拍照自动计算人体体型的系统方法。
背景技术
目前，人体体型数据的获取主要采取人工测量的方式，通过量衣尺得到人体部位的具体数据例如三围、肩宽、袖长等。但是，这种传统的测量方式存在多种误差可能，其中包括量衣尺老旧变形、测量人握尺方式错误、测量位置偏差等，因而使得测量所得与实际体型数据之间出现不可避免的误差。同时，人工测量要求测量人必须能够直接接触被测量人，无法实现远程测量。虽然当前部分服装定制商家采用顾客自行拍照方式获取顾客三围，但实则必须通过有量身经验的专业人士人工读图方能判断人体体型数据的位置所在，从而手动计算出体型数据，而整个过程中往往会因为拍照角度问题、光线问题等产生误差。
除此之外，随着3D技术的不断发展，人体3D扫描仪也已完成开发，其深度感配置可由六个不同角度和七个不同高度围绕身体周围运行，全自动测量超过420个尺寸，但该设备造价高且体积大，被测量人必须手握或站立在扫描仪范围中方可获取数据，依旧无法实现远程测量，同时其高昂的售价也使得该设备难以融入普通百姓的日常生活之中，只适合少数要求客户在指定地点量身且又能够承受高成本的服装定制企业使用。
专利CN201610026297.8通过照片为服装定制实现人体尺寸的量身方法，其无法保证照片是否拍正，从而造成计算误差，且该专利无法解决如何判断人体体型数据的位置所在这一难题，依旧需要依靠人工读图实现人体测量，同时该专利未给出经验值的具体计算过程及结果，众多不利因素同时威胁其计算所得，估算值与实际测量所得之间的误差值难以保证在合理范围之内，迫切需要加以改进。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种新型的拍照自动计算人体体型的系统方法，该方法利用拍照技术，精确的计算了人体的体型数据，很好的解决了实地现场量身所带来的不足与浪费。降低了生产成本，为客户节约时间，并且能够提高量身的精确度，让生产出来的服装更加符合客户的要求，进一步推动网上量身定制服装的进程。
为了实现上述目的，本拍照自动计算人体体型的系统方法：利用重力感应技术，正面拍摄人体正面全身照及侧面全身照，将其身高数据上传至系统中，利用图像识别技术，识别人体轮廓，利用预设线段计算出人体的胸围、腰围、臀围等数据，包括以下步骤：
S1：用重力感应技术确保拍照设备与地面垂直，被测用户穿着贴身衣物，双手与上身呈30°，双脚10°-20°分开，选择与被测用户存在色差的单色背景，移动拍摄设备使被测用户在拍摄设备所提示的预设框内；
S2：拍摄清晰的正面人体照片和侧面人体照片，利用图像识别技术识别并抠出正面、侧面人体轮廓；
S3：上传被测用户的身高X；
S4：在正面人体照片中预设单像素线段A1、B1、C1，在侧面人体照片中预设单像素线段A2、B2、C3，并在正面人体轮廓头顶至脚底设置单像素身高线，系统自动计算各条预设线段所占像素点的数量；
S5：根据被测量用户的身高X及其身高线所占像素点的数量N，计算出单个像素点的边长L＝X÷N；
S6：在正面人体照片中，根据各条预设线段所占平均像素点的数量n1及像素点的边长L，计算出线段长度A1/B1/C1＝L×n1；在侧面人体照片中，根据各条预设线段所占像素点的平均数量n2及像素点的边长L，计算出线段长度A2/B2/C2＝L×n2；
S7：将每组A1和A2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CA＝1.57×(A1+A2)，选取最大值，如被测用户为女性，则其胸围为B＝1.072×CA＝1.683×(A1+A2)，如被测用户为男性，则其胸围为B＝1.029×CA＝1.616×(A1+A2)，1.029为胸围经验值。
S8：将每组B1和B2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CB＝1.57×(B1+B2)，选取最大值，则被测用户的臀围为H＝1.053×CB＝1.653×(B1+B2)，1.053为臀围经验值。
S9:将每组C1和C2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CC＝1.57×(C1+C2)，从上至下观察CC数值的变化情况，如呈现先增大后减小的趋势，表明被测量人腰部成外凸型则选取最大值；如CC呈现先减小后增加的趋势，表明被测量人腰部成内凹型则选取最小值，则被测用户的腰围为W＝1.012×CC＝1.589×(C1+C2)，1.012为腰围经验值。
进一步，可根据胸围、臀围、腰围算法，在手臂，手腕，腿部，预设单像素线段，计算袖长、袖口围、腿围、体型数据。
进一步，所述预设框，需移动拍摄设备使被测用户在预设框内占满80％～99％。
进一步，所述胸部经验值，臀部经验值，腰部经验值是基于现有样本量所得出的暂定值，选取样本女性，并利用SPSS对样本的实际胸围、腰围、臀围及其通过拍照所得的胸围、腰围及臀围位置的椭圆周长进行均值和标准差处理，通过聚类分析、相关分析、单因素方差分析和线性回归分析所得出的经验值。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明利用拍照技术，精确的计算了人体的体型数据，很好的解决了实地现场量身所带来的不足与浪费。降低了生产成本，为客户节约时间，并且能够提高量身的精确度，让生产出来的服装更加符合客户的要求，进一步推动网上量身定制服装的进程。
附图说明
图1是本发明拍摄正面人体照片时设备所提示的预设框的示意图；
图2是本发明正面人体照片预设线段示意图；
图3是本发明侧面人体照片预设线段示意图；
图4是本发明女性人体胸围计算示意图；
图5是本发明男性人体胸围计算示意图；
图6是本发明人体臀围计算示意图；
图7是本发明人体腰围计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
如图1所示，本拍照自动计算人体体型的系统方法，在于：利用重力感应技术，正面拍摄人体正面全身照及侧面全身照，将其身高数据上传至系统中，利用图像识别技术，识别人体轮廓，利用预设线段计算出人体的胸围、腰围、臀围等数据，包括以下步骤：
S1：用重力感应技术确保拍照设备与地面垂直，被测用户穿着贴身衣物，双手与上身呈30°，双脚10°-20°分开，选择与被测用户存在色差的单色背景，移动拍摄设备使被测用户在拍摄设备所提示的预设框内；
S2：拍摄清晰的正面人体照片和侧面人体照片，利用图像识别技术识别并抠出正面、侧面人体轮廓；
S3：上传被测用户的身高X；
S4：在正面人体照片中预设单像素线段A1、B1、C1，在侧面人体照片中预设单像素线段A2、B2、C3，并在正面人体轮廓头顶至脚底设置单像素身高线，系统自动计算各条预设线段所占像素点的数量；
S5：根据被测量用户的身高X及其身高线所占像素点的数量N，计算出单个像素点的边长L＝X÷N；
S6：在正面人体照片中，根据各条预设线段所占平均像素点的数量n1及像素点的边长L，计算出线段长度A1/B1/C1＝L×n1；在侧面人体照片中，根据各条预设线段所占像素点的平均数量n2及像素点的边长L，计算出线段长度A2/B2/C2＝L×n2；
S7：将每组A1和A2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CA＝1.57×(A1+A2)，选取最大值。根据多组权威人体医学截面图可见人体胸部截面接近于椭圆，但并非标准椭圆，为保证系统计算所得更接近人体实际数据，基于现有人体数据统计测算出胸部截面图形周长(即胸围)与椭圆周长之间存在一个特有的恒定系数，如图4所示，被测量人为女性，则其胸围为B＝1.072×CA＝1.683×(A1+A2)；如图5示，被测量人为男性，则其胸围为测量人的胸围B＝1.029×CA＝1.616×(A1+A2)(系数会随系统不断开发及人体数据不断累积而产生轻微修改，使其计算所得更加逼近真实数值)；
S8：将每组B1和B2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CB＝1.57×(B1+B2)，选取最大值。根据多组权威人体医学截面图可见人体臀部截面接近于椭圆，但并非标准椭圆，为保证系统计算所得更接近人体实际数据，基于现有人体数据统计测算出臀部截面图形周长(即臀围)与椭圆周长之间存在一个特有的恒定系数，如图6所示，不论男女臀围为H＝1.053×CB＝1.653×(B1+B2)(系数会随系统不断开发及人体数据不断累积而产生轻微修改，使其计算所得更加逼近真实数值)；
S9:将每组C1和C2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CC＝1.57×(C1+C2)，从上至下观察CC数值的变化情况，如呈现先增大后减小的趋势，表明被测量人腰部成外凸型则选取最大值；如CC呈现先减小后增加的趋势，表明被测量人腰部成内凹型则选取最小值。根据多组权威人体医学截面图可见人体腰部截面接近于椭圆，但并非标准椭圆，为保证系统计算所得更接近人体实际数据，基于现有人体数据统计测算出腰部截面图形周长(即腰围)与椭圆周长之间存在一个特有的恒定系数，如图7所示，被测量人(不论男女)的腰围为W＝1.012×CC＝1.589×(C1+C2)(系数会随系统不断开发及人体数据不断累积而产生轻微修改，使其计算所得更加逼近真实数值)；
进一步，可根据胸围、臀围、腰围算法，在手臂，手腕，腿部，预设线段，计算袖长、袖口围、腿围、体型数据。
进一步，所述预设框，需移动拍摄设备使被测用户在预设框内占满80％～99％。
进一步，所述胸部经验值，臀部经验值，腰部经验值是基于现有样本量所得出的暂定值，选取样本(女性，并利用SPSS对样本的实际胸围、腰围、臀围及其通过拍照所得的胸围、腰围及臀围位置的椭圆周长进行均值和标准差处理，通过聚类分析、相关分析、单因素方差分析和线性回归分析所得出的经验值。首先根据SPSS分析结果，胸围、腰围及臀围标准化的残差分布基本均匀，残差服从正态分布，且胸围、腰围及臀围所对应的的标准化预测值与其学生氏残差不存在异常值，因此胸围、腰围及臀围的残差的方差是齐性的，符合线性回归的适用条件。进一步处理后，得到相应的回归系数即经验值，且方差分析亦显示，P值均是0.001，足以证明胸围、腰围及臀围的回归方程具有统计意义。未来随着人工智能技术的不断开发及样本量的不断累积，系统将更为精准地识别照片内容并准确判断体型数据所在位置，利用计算机自我改进回归方程，减少估算值与实际体型数据之间的误差。
总体而言，本发明的技术思想就是通过对照片预设线段，运用计算机程序从照片中分析出所需要的体型数据。
对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都该属于本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种拍照自动计算人体体型的系统方法，其特征在于：利用重力感应技术，正面拍摄人体正面全身照及侧面全身照，将其身高数据上传至系统中，利用图像识别技术，识别人体轮廓，利用预设线段计算出人体的胸围、腰围、臀围等数据，包括以下步骤：
S1：用重力感应技术确保拍照设备与地面垂直，被测用户穿着贴身衣物，双手与上身呈30°，双脚10°-20°分开，选择与被测用户存在色差的单色背景，移动拍摄设备使被测用户在拍摄设备所提示的预设框内；
S2：拍摄清晰的正面人体照片和侧面人体照片，利用图像识别技术识别并抠出正面、侧面人体轮廓；
S3：上传被测用户的身高X；
S4：在正面人体照片中预设单像素线段A1、B1、C1，在侧面人体照片中预设单像素线段A2、B2、C3，并在正面人体轮廓头顶至脚底设置单像素身高线，系统自动计算各条预设线段所占像素点的数量；
S5：根据被测量用户的身高X及其身高线所占像素点的数量N，计算出单个像素点的边长L＝X÷N；
S6：在正面人体照片中，根据各条预设线段所占平均像素点的数量n1及像素点的边长L，计算出线段长度A1/B1/C1＝L×n1；在侧面人体照片中，根据各条预设线段所占像素点的平均数量n2及像素点的边长L，计算出线段长度A2/B2/C2＝L×n2；
S7：将每组A1和A2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CA＝1.57×(A1+A2)，选取最大值，如被测用户为女性，则其胸围为B＝1.072×CA＝1.683×(A1+A2)，如被测用户为男性，则其胸围为B＝1.029×CA＝1.616×(A1+A2)，1.029为胸围经验值。
S8：将每组B1和B2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CB＝1.57×(B1+B2)，选取最大值，则被测用户的臀围为H＝1.053×CB＝1.653×(B1+B2)，1.053为臀围经验值。
S9:将每组C1和C2线段设为长方形的长和宽，并计算该长方形内切椭圆的周长CC＝1.57×(C1+C2)，从上至下观察CC数值的变化情况，如呈现先增大后减小的趋势，表明被测量人腰部成外凸型则选取最大值；如CC呈现先减小后增加的趋势，表明被测量人腰部成内凹型则选取最小值，则被测用户的腰围为W＝1.012×CC＝1.589×(C1+C2)，1.012为腰围经验值。
2.根据权利要求1所述的一种拍照自动计算人体体型的系统方法，其特征在于，可根据胸围、臀围、腰围算法，在手臂，手腕，腿部，预设单像素线段，计算袖长、袖口围、腿围、体型数据。
3.根据权利要求1所述的一种拍照自动计算人体体型的系统方法，其特征在于，所述预设框，需移动拍摄设备使被测用户在预设框内占满80％～99％。
4.根据权利要求1所述的一种拍照自动计算人体体型的系统方法，其特征在于，所述胸部经验值，臀部经验值，腰部经验值是基于现有样本量所得出的暂定值，选取样本女性，并利用SPSS对样本的实际胸围、腰围、臀围及其通过拍照所得的胸围、腰围及臀围位置的椭圆周长进行均值和标准差处理，通过聚类分析、相关分析、单因素方差分析和线性回归分析所得出的经验值。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20170517 |