CN106934688A - 基于3d体态参数提取的服装加工方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于3D体态参数提取的服装加工方法，用于由至少包括消费者所携带的移动终端以及服装加工厂子系统所形成的智能服装加工系统；构建服装样本立体模型和消费者的人体3D模型，获取消费者的实际3D体态参数以及与实际3D体态参数相对应的实际3D体态参数校订值，得到匹配消费者体态的人体3D试穿模型；人体3D试穿模型的参数接受消费者的自主调整，以在消费者满意试穿模型后，将对应调整后的服装参数做服装加工前的校正处理，并最终由服装加工设备加工服装。该服装加工方法可以实现服装加工厂根据消费者的体态参数加工出符合消费者体态的服装，并且还可以使消费者参与到服装设计中，从而加工出消费者满意的个性化服装。

Description

基于3D体态参数提取的服装加工方法

技术领域

本发明涉及服装加工领域，尤其涉及一种基于3D体态参数提取的服装加工方法。

背景技术

随着当前电子商务的日益成熟，当需要购买服装时，消费者不再必须前往服装实体店挑衣、试穿，消费者只需要利用自己的电脑或者手机等终端设备在网络购物平台选择自己喜欢的服装后，就可以完成服装购买，然后由卖家通过快递公司将服装寄送给消费者，极大地增加了消费者的购物乐趣，方便了消费者的购物。

然而，在消费者利用网络购买服装的过程中也存在一些问题：在网络平台上，卖家所展示的服装均是服装图片，大多是服装的二维平面图片，并且卖家处的服装也是服装厂通过大多数人的身高、体重等体态参数设计出来的，不是针对具体某一个消费者的体态参数做出的个性化设计。消费者只能通过自己的终端设备来观察服装情况，却无法提前试穿以了解自己穿着服装的效果，这样导致经常出现消费者来回退、换服装的情况发生。因此，如何实现服装加工厂根据消费者的体态参数，实现对消费者的个性化服装加工，并且能使消费者参与到个性化服装加工的过程中，成为当前服装加工领域的新趋势。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种基于3D体态参数提取的服装加工方法。该服装加工方法可以实现服装加工厂根据消费者的体态参数加工出符合消费者体态的服装，并且还可以使消费者参与到服装设计中，从而加工出消费者满意的个性化服装。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：基于3D体态参数提取的服装加工方法，用于由至少包括消费者所携带的移动终端以及服装加工厂子系统所形成的智能服装加工系统；所述服装加工厂子系统包括有服装模型参数数据库、采集消费者3D体态参数的摄像头、获取消费者体重参数的体重计量器、人体体态参数数据库、试衣背景生成器、显示屏、处理器、目标服装加工参数存储器、加工收费终端以及加装有服装加工参数校正设备的服装加工设备，摄像头和体重计量器形成服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域；

其特征在于，所述基于3D体态参数提取的服装加工方法包括如下步骤1至步骤9：

步骤1，服装加工厂子系统将服装设计师已经设计好的各服装样本所对应的服装参数集合均录入到服装模型参数数据库，由服装模型参数数据库根据各服装参数集合生成对应的服装样本立体模型；

所述服装参数集合至少包括有服装款式、服装颜色、服装材料质地、服装领口大小、服装宽度、服装长度和服装袖长；

其中，服装模型参数数据库生成对应的服装样本立体模型的过程至少包括如下步骤1-1至步骤1-3：

步骤1-1，设定所要生成的服装样本立体模型上的两个质点分别为i和j，获取得到两个质点i和j之间的距离为l_ij；其中，质点i的坐标为(x_i,y_i,z_i)，质点j质点的坐标为(x_j,y_j,z_j)：

步骤1-2，根据服装所对应的服装质地及服装对应的补偿指数常量，预先设置对应的服装样本立体模型生成时的各质点坐标的位移指数；其中，服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数标记为△，服装样本立体模型对应的补偿指数常量标记为λ：

步骤1-3，根据所得服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数，由服装模型参数数据库得到所要生成的服装样本立体模型上对应两质点经位移变化后的新坐标；其中：

质点i和质点j经位移变化后分别对应标记为i'和j'；质点i'的坐标为(x_i',y_i',z_i')，质点j'的坐标为(x_j',y_j',z_j')；质点i'和j'之间的距离为l’_ij；其中：

步骤2，人体体态参数数据库预先生成人体3D样本模型，并存储人体3D样本模型的3D样本体态参数；在消费者抵达并处于服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域后，服装加工厂子系统中的摄像头获取当前消费者的实际3D体态参数，并将获取的消费者的实际3D体态参数发送给人体体态参数数据库，由人体体态参数数据库根据获取的实际3D体态参数以及人体3D样本模型生成对应消费者的人体3D模型；

所述3D体态参数包括有消费者的身高参数、肩宽参数、胸围参数、腰围参数、臀围参数、臂长参数、手掌尺寸参数、腿长参数、腿粗度参数和脖子粗细度参数共10个3D体态参数；

其中，人体体态参数数据库生成对应消费者的人体3D模型的过程包括如下步骤2-1至步骤2-6：

步骤2-1，人体体态参数数据库获取自身存储的人体3D样本模型的各3D样本体态参数；其中，人体3D样本模型标记为M；

步骤2-2，人体体态参数数据库针对人体3D样本模型的各3D样本体态参数进行排序，并生成3D样本体态参数序列；其中，3D样本体态参数序列标记为S，设定经排序后的3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数标记为s_n，n＝1,2,…,10；3D样本体态参数序列S＝{s₁,s₂,…,s₁₀}；

步骤2-3，根据服装加工厂子系统中摄像头所获取当前消费者的实际3D体态参数，得到与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值；其中，与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值标记为s'_n；3D体态参数校订值即为服装加工厂子系统中摄像头所获取的当前消费者的实际3D体态参数值；n＝1,2,…,10；

步骤2-4，人体体态参数数据库根据3D样本体态参数以及实际3D体态参数校订值，获取得到构建消费者人体3D模型时所对应的修正补偿系数；其中，消费者人体3D模型中实际3D体态参数所对应的修正补偿系数标记为ξ_n：

其中，修正补偿系数ξ_n对应着3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数s_n；

步骤2-5，人体体态参数数据库根据当前消费者的各实际3D体态参数校订值、人体3D样本模型中的各3D样本体态参数，得到构建消费者人体3D模型时的各3D体态参数的匹配误差参数值；其中，与3D体态参数校订值相对应的匹配误差参数值标记为Ω_n；

步骤2-6，人体体态参数数据库根据所得对应各3D体态参数的修正补偿系数以及匹配误差参数值，生成对应消费者的人体3D模型；其中，s”_n＝s_n+ξ_n+Ω_n；n＝1,2,…,10；

其中，s”_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，消费者的人体3D模型中的3D体态参数s”_n与人体3D样本模型中的3D样本体态参数s_n一一对应；

步骤3，人体体态参数数据库根据消费者的实际3D体态参数，生成匹配该消费者体态的人体3D试穿模型；消费者利用手势滑动的方式在显示屏所显示的所有服装样本模型中选择自己喜欢的目标服装样本模型，并由显示屏根据消费者的手势作出识别，以调取并显示消费者所选择的目标服装样本模型；

步骤4，服装加工厂子系统的处理器命令将所调取的目标服装样本模型加载到步骤3所生成的人体3D试穿模型，由显示屏展示给消费者观察，以方便消费者利用显示屏对目标服装样本模型进行自主的参数调整；其中，在消费者自助调整目标服装样本的服装参数后，显示屏自适应的显示对应的所述服装参数；其中：

σ为显示屏中所预先设置的显示系数，为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数，为显示屏自适应显示对应的服装参数，s_n为对应的3D样本体态参数；

步骤5，根据消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的自主调整情况，由服装模型参数数据库调整对应的服装参数以形成针对消费者调整指令的初步调整服装样本模型，同时服装模型参数数据库实时保存对应该初步调整服装样本模型的初步调整服装参数；其中，初步调整服装样本模型中的初步调整服装样本参数标记为s'”_n：

其中，s”_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数；

步骤6，服装模型参数数据库根据初步调整服装样本模型，针对初步调整服装样本模型的褶皱度进行自适应调整，以形成具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型，并由服装模型参数数据库将二次调整服装样本模型再次加载到对应消费者的人体3D试穿模型上；其中，所述二次调整服装样本模型的形成过程至少包括如下步骤6-1至步骤6-6：

步骤6-1，服装模型参数数据库预设风力指数，并根据初步调整服装样本模型所对应的服装材料质地参数，得到初步调整服装样本模型上各点的悬垂系数；其中，初步调整服装样本模型上任一点x处的悬垂系数标记为Ω(x)：

k_w为预设风力指数，ρ(x)为初步调整服装样本模型上点x处的密度，ρ(x)表征着对应的服装材料质地参数，S_C为初步调整服装样本模型的面积，g_t为消费者设置的所处地理位置对应的重力加速度，θ为风力方向与重力加速度g_t方向之间的夹角；v_w为风速大小，v_x为初步调整服装样本模型上点x的速度；

步骤6-2，服装模型参数数据库对初步调整服装样本模型分片处理，得到N个独立的布料分片；其中，第k个布料分片标记为C_k；k≤N；

步骤6-3，服装模型参数数据库对匹配消费者的人体3D试穿模型作分片处理，以得到N个独立的人体3D试穿模型分片，并形成N对布料-人体3D试穿模型分区；其中：

第k个人体3D试穿模型分片标记为B_k，k≤N；一对布料-人体3D试穿模型分区中包括一个布料分片以及一个对应的人体3D试穿模型；人体3D试穿模型分片B_k与布料分片C_k一一对应；

步骤6-4，在N对布料-人体3D试穿模型分区中，服装模型参数数据库计算各布料分片与对应的人体3D试穿模型分片之间的垂直距离；其中，第k个布料分片C_k与第k个人体3D试穿模型分片B_k之间的垂直距离记为H_k，k≤N；

步骤6-5，服装模型参数数据库根据所得各垂直距离，获取得到初步调整服装样本模型上点x处所对应的褶皱度；其中，点x处所对应的褶皱度标记为d(x)：

其中，Ω(x)为初步调整服装样本模型上点x处的悬垂系数，H_k为第k个布料分片与第k个人体3D试穿模型分片之间的垂直距离，N为布料分片的总个数；

步骤6-6，服装模型参数数据库获取初步调整服装样本模型上点x所处的切面以及对应该切面的法线，令初步调整服装样本模型上点x沿法线指向显示屏的方向移动与该点x所对应褶皱度数值d(x)等值的位移距离，以得到具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型；

步骤7，消费者根据显示屏所显示的人体3D试穿模型做出肢体活动，显示屏识别出消费者做出的肢体活动后，服装加工厂子系统的处理器命令人体体态参数数据库使消费者对应的人体3D试穿模型进行同样的肢体活动，以实现消费者与显示屏中人体3D试穿模型肢体活动的同步；服装模型参数数据库实时存储其自身及消费者对服装参数的调整情况；

步骤8，消费者在满意步骤7中人体3D试穿模型的试衣效果后，消费者输入试衣满意指令给处理器，由处理器命令服装模型参数数据库调取当前试衣满意指令所对应的服装样本加工参数反馈给目标服装加工参数存储器，服装加工厂子系统的显示屏上显示询问是否确定加工当前服装样本的提示信息以及加工当前服装所需支付的加工费用给消费者；否则，服装加工厂子系统继续接受消费者通过显示屏对目标服装样本参数的调整，直到消费者调整至满意试衣效果为止；

步骤9，消费者确认加工当前服装样本并支付加工费用后，消费者输入加工后服装所需要的寄送信息，由处理器命令目标服装加工参数存储器将消费者所确认的当前服装样本加工参数发送给服装加工设备，由服装加工参数校正设备对其中的长度服装参数校正处理，服装加工设备以校正处理后的参数加工完毕服装后，服装加工厂子系统根据寄送信息将加工完毕的服装寄送给消费者，完成基于3D体态参数提取的服装；其中，服装加工参数校正设备设置对长度服装参数的校正处理模型；所述服装加工参数校正设备预设的加工参数校正模型记为Calibration-model：

Calibration-model:

其中，L_input(w)表示服装参数集合中第w个长度服装参数，L_output(w)表示针对L_input(w)且经服装加工参数校正设备校正后的长度服装参数；T₀表示服装加工参数校正设备所接收长度服装参数的预设时间间隔；W表示服装加工参数校正设备在预设时间间隔T₀内所接收的长度服装参数总个数。

为了丰富试穿者的试衣场景需要，再改进，在步骤1中，所述服装加工厂子系统中的试衣背景生成器根据处理器的命令，预先生成针对不同穿衣环境的虚拟穿衣背景数据库；所述虚拟穿衣背景数据库至少包括春天虚拟背景、夏天虚拟背景、秋天虚拟背景、冬天虚拟背景、明亮虚拟背景、阴暗虚拟背景、雨景虚拟背景、雪景虚拟背景、风景虚拟背景、商务虚拟背景和休闲虚拟背景。

为使消费者可以根据个人需要调整服装颜色，进一步地，在步骤5中，所述消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的调整过程至少包括有针对服装样本颜色的调整。

再改进，在步骤7中还包括：所述消费者通过显示屏输入目标服装样本模型的穿衣背景，以由试衣背景生成器生成对应消费者所需背景的虚拟穿衣背景。

进一步地改进，在步骤7中还包括：所述消费者通过显示屏输入穿衣时所喜欢搭配的穿戴配饰模型，以由穿戴配饰生气器所需要的穿戴配饰，并根据消费者的需要将生成的穿戴配饰搭配到调整后的人体3D试穿模型和/或微调整服装样本模型上。

改进地，步骤8中还包括所述服装加工厂子系统将服装加工厂子系统的所属二维码发送给消费者的移动终端的过程。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

首先，针对服装样本立体模型构建过程，本发明通过考虑各原始质点在三维空间上的坐标及各原始质点间的距离情况，满足立体试衣的效果需要，避免了传统虚拟试衣方案仅仅考虑二维平面上的服装试穿效果，更满足服装买家对后续虚拟服装的立体观察；

针对服装样本立体模型构建，通过引入质点坐标对应的位移指数，以逼真地反应出服装上各质点位移情况，进而增强后续构建各种以该服装样本立体模型为基础的服装模型的真实逼真度；

其次，针对构建对应消费者的人体3D模型过程，本发明通过获取消费者的实际3D体态参数，得到与之相对应的实际3D体态参数校订值；根据3D样本体态参数以及实际3D体态参数校订值，得到构建消费者人体3D模型时所对应的修正补偿系数；在修正补偿系数获取过程中，通过服装参数和3D样本体态参数限定显示系数，保证在显示屏上所自适应显示的服装参数最大程度地利用显示屏，以更为清晰地将所调取的目标服装样本模型在显示屏进行展示，也利于消费者观察自己所调整后的人体3D试穿模型；

再次，针对所对应消费者的人体3D模型，获取匹配误差参数，将对应的修正补偿系数和匹配误差参数值增加到3D样本体态参数数值上，从而得到更为准确的消费者的人体3D体态参数；

在3D体态参数基础上，初步调整服装样本参数的计算过程融入了消费者自助调整的服装参数与3D体态参数的积-和比值，既考虑了消费者自主调整操作对服装参数形成的影响，且不过多依靠消费者的调整操作，又可以保证初步调整服装样本参数与消费者3D体态参数之间的匹配，从而可以使消费者参与到服装设计中，以加工出消费者满意的个性化服装；

将褶皱度引入到初步调整服装样本模型构建，便于消费者后续观察虚拟试穿服装模型时的试穿效果情况，帮助消费者了解当前服装材质的服装褶皱是否符合自己的着衣需要以及服装整洁需要；在褶皱度计算中，引入悬垂系数，通过所得悬垂系数能够更加切合真实场景，反映出服装样本模型上任一点所受外界诸多因素的影响情况，有利于真实地展现后续人体3D试穿模型套置到服装样本模型上的效果；

最后，在服装加工过程中，服装加工参数校正设备通过本发明提供的加工参数校正模型来校正处理各输入过来的服装参数，以使得最终加工的服装参数既符合消费者满足时对应的服装，又保证输出给服装加工设备的服装参数满足服装加工设备的加工需要。

附图说明

图1为本发明实施例中智能服装加工系统的框架结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例中基于3D体态参数提取的服装加工方法，用于由至少包括消费者所携带的移动终端以及服装加工厂子系统所形成的智能服装加工系统；移动终端可以是智能手机或者平板电脑等方便消费者携带的终端设备；智能服装加工系统参见图1中所示；其中，服装加工厂子系统包括有服装模型参数数据库、采集消费者3D体态参数的摄像头、获取消费者体重参数的体重计量器、人体体态参数数据库、试衣背景生成器、显示屏、处理器、目标服装加工参数存储器、加工收费终端以及加装有服装加工参数校正设备的服装加工设备，显示屏优选采用触摸式显示片，以满足消费者的交互需要；摄像头和体重计量器形成服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域；摄像头选择采用Kinect摄像头。在本实施例中，基于3D体态参数提取的服装加工方法包括如下步骤1至步骤9：

步骤1，服装加工厂子系统将服装设计师已经设计好的各服装样本所对应的服装参数集合均录入到服装模型参数数据库，由服装模型参数数据库根据各服装参数集合生成对应的服装样本立体模型；服装设计师所已经设计好的各服装样本对应的服装参数集合就是构建服装样本立体模型的原始数据，此处所构建的服装样本立体模型并不针对具体的一个消费者，而是服装设计师根据大量的消费者体态、体型所设计的；此处的服装样本立体模型是服装加工中最初始的一个模型，类似于现状服装实体店中的服装模特；

服装参数集合至少包括有服装款式、服装颜色、服装材料质地、服装领口大小、服装宽度、服装长度和服装袖长；例如，服装款式可以是休闲款或商务款，也可以是男士款或者女士款，亦或者成人款或儿童款；服装材料质地可以是棉质或涤纶，也可以是腈纶材质或者其他类型的材质。

具体到本实例中，服装模型参数数据库生成对应的服装样本立体模型的过程至少包括如下步骤1-1至步骤1-3：

步骤1-1，设定所要生成的服装样本立体模型上的两个质点分别为i和j，获取得到两个质点i和j之间的距离为l_ij；其中，质点i的坐标为(x_i,y_i,z_i)，质点j质点的坐标为(x_j,y_j,z_j)：

针对所要构建的服装样本立体模型，此处通过考虑各原始质点在三维空间上的坐标以及获取各原始质点间的距离情况，满足了立体试衣的效果需要，避免了传统虚拟试衣方案中仅仅考虑二维平面上的服装试穿效果情况，更满足服装买家，也就是消费者对后续虚拟服装的立体观察；

步骤1-2，根据服装所对应的服装质地及服装对应的补偿指数常量，预先设置对应的服装样本立体模型生成时的各质点坐标的位移指数；其中，服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数标记为△，服装样本立体模型对应的补偿指数常量标记为λ：

λ为与服装质地所对应的补偿指数常量；

步骤1-3，根据所得服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数，由服装模型参数数据库得到所要生成的服装样本立体模型上对应两质点经位移变化后的新坐标；其中：

质点i和质点j经位移变化后分别对应标记为i'和j'；质点i'的坐标为(x_i',y_i',z_i')，质点j'的坐标为(x_j',y_j',z_j')；质点i'和j'之间的距离为l’_ij；其中：

在实际加工成的服装中，由于服装上各质点会受到服装的整体重量影响，服装上的各质点通常会产生一定程度的偏移；此处针对服装样本立体模型，通过引入质点坐标对应的位移指数，以逼真地反应出真实服装上各质点位移情况，进而增强了后续构建各种以该服装样本立体模型为基础的服装模型的真实逼真度；

步骤2，人体体态参数数据库预先生成人体3D样本模型，并存储人体3D样本模型的3D样本体态参数；在消费者抵达并处于服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域后，服装加工厂子系统中的摄像头获取当前消费者的实际3D体态参数，并将获取的消费者的实际3D体态参数发送给人体体态参数数据库，由人体体态参数数据库根据获取的实际3D体态参数以及人体3D样本模型生成对应消费者的人体3D模型；

人体3D样本模型是人体体态参数数据库通过预先提取大量人员的体态参数后所形成的样本模型，相当于一个基准模型，并且可以根据需要，以该样本模型为基础，对该样本模型的各参数作调整，从而能够得到一个新的人体3D模型；

3D体态参数包括有消费者的身高参数、肩宽参数、胸围参数、腰围参数、臀围参数、臂长参数、手掌尺寸参数、腿长参数、腿粗度参数和脖子粗细度参数共10个3D体态参数；此处所涉及的3D体态参数具体是人体的涉及长度的参数；

具体到本实施例中，人体体态参数数据库生成对应消费者的人体3D模型的过程包括如下步骤2-1至步骤2-6：

步骤2-1，人体体态参数数据库获取自身存储的人体3D样本模型的各3D样本体态参数；其中，人体3D样本模型标记为M；

步骤2-2，人体体态参数数据库针对人体3D样本模型的各3D样本体态参数进行排序，并生成3D样本体态参数序列；其中，3D样本体态参数序列标记为S，设定经排序后的3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数标记为s_n，n＝1,2,…,10；3D样本体态参数序列S＝{s₁,s₂,…,s₁₀}；

具体地，经排序后的3D样本体态参数序列S为{身高参数、肩宽参数、胸围参数、腰围参数、臀围参数、臂长参数、手掌尺寸参数、腿长参数、腿粗度参数和脖子粗细度参数}；也就是说，s₁是指身高参数的数值，s₂是肩宽参数的数值，s₁₀是脖子粗细度参数的数值；其他数值依次对应类推，此处不做赘述；

步骤2-3，根据服装加工厂子系统中摄像头所获取当前消费者的实际3D体态参数，得到与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值；其中，与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值标记为s'_n；3D体态参数校订值即为服装加工厂子系统中摄像头所获取的当前消费者的实际3D体态参数值；n＝1,2,…,10；

步骤2-4，人体体态参数数据库根据3D样本体态参数以及实际3D体态参数校订值，获取得到构建消费者人体3D模型时所对应的修正补偿系数；其中，消费者人体3D模型中实际3D体态参数所对应的修正补偿系数标记为ξ_n：

其中，修正补偿系数ξ_n对应着3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数s_n；例如，修正补偿系数ξ₃对应着3D样本体态参数序列S中的第3个3D样本体态参数s₃，也就是说，修正补偿系数ξ₃对应着3D样本体态参数序列S中的胸围参数；

步骤2-5，人体体态参数数据库根据当前消费者的各实际3D体态参数校订值、人体3D样本模型中的各3D样本体态参数，得到构建消费者人体3D模型时的各3D体态参数的匹配误差参数值；其中，与3D体态参数校订值相对应的匹配误差参数值标记为Ω_n；即匹配误差参数值Ω_n对应着3D体态参数校订值ξ_n；

在构建消费者人体3D模型时，通过对筛选得到的3D样本体态参数s_n、实际3D体态参数校订值s'_n分别做求积、求和、求商计算，然后得到对应的匹配误差参数值Ω_n，以补偿在计算各体态参数过程中所产生的误差，从而得到更加准确的体态参数，以生成后续对应消费者的人体3D模型；

步骤2-6，人体体态参数数据库根据所得对应各3D体态参数的修正补偿系数以及匹配误差参数值，生成对应消费者的人体3D模型；其中，s”_n＝s_n+ξ_n+Ω_n；n＝1,2,…,10；

其中，s”_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，消费者的人体3D模型中的3D体态参数s”_n与人体3D样本模型中的3D样本体态参数s_n一一对应；针对所对应消费者的人体3D模型，将对应的修正补偿系数和匹配误差参数值均增加到3D样本体态参数数值上，从而可以得到更为准确的消费者的人体3D体态参数；

步骤3，人体体态参数数据库根据消费者的实际3D体态参数，生成匹配该消费者体态的人体3D试穿模型；消费者利用手势滑动的方式在显示屏所显示的所有服装样本模型中选择自己喜欢的目标服装样本模型，并由显示屏根据消费者的手势作出识别，以调取并显示消费者所选择的目标服装样本模型；

例如，消费者此处商务款式的服装样本模型，即消费者将该商务款式的服装样本模型作为了目标服装样本模型，然后再有显示屏去调取该商务款式的服装样本模型。手势识别属于现有技术，此处不做赘述；

步骤4，服装加工厂子系统的处理器命令将所调取的目标服装样本模型加载到步骤3所生成的人体3D试穿模型，由显示屏展示给消费者观察，以方便消费者利用显示屏对目标服装样本模型进行自主的参数调整；消费者自助调整目标服装样本的服装参数后，显示屏自适应的显示对应的所述服装参数；其中：

σ为显示屏中所预先设置的显示系数，也就是显示屏所固有的显示系数；为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数，为显示屏自适应显示对应的服装参数，s_n为与服装参数相对应的3D样本体态参数；显示系数σ的设置范围通过服装参数和3D样本体态参数s_n来限定，可以保证在显示屏上所自适应显示的服装参数最大程度地利用显示屏，以更为清晰地将所调取的目标服装样本模型在显示屏进行展示，这样也利于消费者观察自己所调整后的人体3D试穿模型；

步骤5，根据消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的自主调整情况，由服装模型参数数据库调整对应的服装参数以形成针对消费者调整指令的初步调整服装样本模型，同时服装模型参数数据库实时保存对应该初步调整服装样本模型的初步调整服装参数；其中，初步调整服装样本模型中的初步调整服装样本参数标记为s'”_n：

其中，s”_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数；

在本步骤5中，初步调整服装样本参数s'”_n是基于在3D体态参数s”_n基础上，融入了消费者自助调整的服装参数与3D体态参数s”_n的积-和比值，既考虑了消费者自主调整操作对服装参数形成的影响，且不过多的依靠消费者的调整操作，又可以保证初步调整服装样本参数s'”_n与消费者3D体态参数s”_n之间的匹配；

步骤6，服装模型参数数据库根据初步调整服装样本模型，针对初步调整服装样本模型的褶皱度进行自适应调整，以形成具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型，并由服装模型参数数据库将二次调整服装样本模型再次加载到对应消费者的人体3D试穿模型上；具体地，本实施例中，二次调整服装样本模型的形成过程至少包括如下步骤6-1至步骤6-6：

步骤6-1，服装模型参数数据库预设风力指数，并根据初步调整服装样本模型所对应的服装材料质地参数，得到初步调整服装样本模型上各点的悬垂系数；其中，初步调整服装样本模型上任一点x处的悬垂系数标记为Ω(x)：

k_w为预设风力指数，ρ(x)为初步调整服装样本模型上点x处的密度，ρ(x)表征着对应的服装材料质地参数，S_C为初步调整服装样本模型的面积，g_t为消费者设置的所处地理位置对应的重力加速度，θ为风力方向与重力加速度g_t方向之间的夹角；v_w为风速大小，v_x为初步调整服装样本模型上点x的速度；

针对初步调整服装样本模型上的任一点，通过引入该点处所对应的悬垂系数，且引入的悬垂系数数值取决于消费者所选服装材料质地、消费者所处位置的重力加速度以及对应的预设风力情况，从而通过所得悬垂系数能够更加切合真实场景，并反映出服装样本模型上任一点所受外界诸多因素的影响情况，有利于真实地展现出后续人体3D试穿模型套置到服装样本模型上的效果；

步骤6-2，服装模型参数数据库对初步调整服装样本模型分片处理，得到N个独立的布料分片；其中，第k个布料分片标记为C_k；k≤N；

步骤6-3，服装模型参数数据库对匹配消费者的人体3D试穿模型作分片处理，以得到N个独立的人体3D试穿模型分片，并形成N对布料-人体3D试穿模型分区；其中：

第k个人体3D试穿模型分片标记为B_k，k≤N；一对布料-人体3D试穿模型分区中包括一个布料分片以及一个对应的人体3D试穿模型；人体3D试穿模型分片B_k与布料分片C_k一一对应；例如，布料分区C₁与人体3D试穿模型分片B₁相对应，布料分区C₂与人体模型分区B₂相对应；所形成的N对布料-人体3D试穿模型分区，可以使人体3D试穿模型与服装模型实现完全匹配；

步骤6-4，在N对布料-人体3D试穿模型分区中，服装模型参数数据库计算各布料分片与对应的人体3D试穿模型分片之间的垂直距离；其中，第k个布料分片C_k与第k个人体3D试穿模型分片B_k之间的垂直距离记为H_k，k≤N；此处的垂直距离为布料分片切面与对应的人体3D试穿模型分片切面之间的距离；

步骤6-5，服装模型参数数据库根据所得各垂直距离，获取得到初步调整服装样本模型上点x处所对应的褶皱度；其中，点x处所对应的褶皱度标记为d(x)：

其中，Ω(x)为初步调整服装样本模型上点x处的悬垂系数，H_k为第k个布料分片C_k与第k个人体3D试穿模型分片B_k之间的垂直距离，N为布料分片的总个数；将褶皱度引入到初步调整服装样本模型中，可以便于消费者后续观察虚拟试穿服装模型时的试穿效果情况，帮助消费者了解当前服装材质的服装褶皱是否符合自己的着衣需要以及服装整齐需要；

步骤6-6，服装模型参数数据库获取初步调整服装样本模型上点x所处的切面以及对应该切面的法线，令初步调整服装样本模型上点x沿法线指向显示屏的方向移动与该点x所对应褶皱度数值d(x)等值的位移距离，以得到具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型；也就是说，初步调整服装样本模型上点x所移动的距离与该点x所对应褶皱度数值d(x)的数值是相等的；初步调整服装样本模型上点x移动方向是，沿着点x所处切面的法线方向指向显示屏；

步骤7，消费者根据显示屏所显示的人体3D试穿模型做出肢体活动，显示屏识别出消费者做出的肢体活动后，服装加工厂子系统的处理器命令人体体态参数数据库使消费者对应的人体3D试穿模型进行同样的肢体活动，以实现消费者与显示屏中人体3D试穿模型肢体活动的同步；服装模型参数数据库实时存储其自身及消费者对服装参数的调整情况；

步骤8，消费者在满意步骤7中人体3D试穿模型的试衣效果后，消费者输入试衣满意指令给处理器，由处理器命令服装模型参数数据库调取当前试衣满意指令所对应的服装样本加工参数反馈给目标服装加工参数存储器，服装加工厂子系统的显示屏上显示询问是否确定加工当前服装样本的提示信息以及加工当前服装所需支付的加工费用给消费者；否则，服装加工厂子系统继续接受消费者通过显示屏对目标服装样本参数的调整，直到消费者调整至满意试衣效果为止；

步骤9，消费者确认加工当前服装样本并支付加工费用后，消费者输入加工后服装所需要的寄送信息，寄送信息包括了消费者的接收地址、联系电话、联系人姓名等信息，由处理器命令目标服装加工参数存储器将消费者所确认的当前服装样本加工参数发送给服装加工设备，由服装加工参数校正设备对其中的长度服装参数校正处理，以使得最终加工的服装参数既符合消费者满足时对应的服装，又要保证输出给服装加工设备的服装参数满足服装加工设备的加工需要；服装加工设备以校正处理后的参数加工完毕服装后，服装加工厂子系统根据寄送信息将加工完毕的服装寄送给消费者，完成基于3D体态参数提取的服装；其中，服装加工参数校正设备设置对长度服装参数的校正处理模型；具体到本实施例总，服装加工参数校正设备预设的加工参数校正模型记为Calibration-model；加工参数校正模型Calibration-model如下设置：

Calibration-model:

其中，L_input(w)表示服装参数集合中第w个长度服装参数，L_output(w)表示针对L_input(w)且经服装加工参数校正设备校正后的长度服装参数，也就是最终输出给服装加工设备的参数；T₀表示服装加工参数校正设备所接收长度服装参数的预设时间间隔，该预设时间间隔T₀是预设的一个具体数值，并且可以根据需要由服装加工设备的操作者在通过服装加工参数校正设备进行调整；W表示服装加工参数校正设备在预设时间间隔T₀内所接收的长度服装参数总个数。

为了丰富试穿者的试衣场景需要，再改进，在步骤1中，服装加工厂子系统中的试衣背景生成器根据处理器的命令，预先生成针对不同穿衣环境的虚拟穿衣背景数据库；虚拟穿衣背景数据库至少包括春天虚拟背景、夏天虚拟背景、秋天虚拟背景、冬天虚拟背景、明亮虚拟背景、阴暗虚拟背景、雨景虚拟背景、雪景虚拟背景、风景虚拟背景、商务虚拟背景和休闲虚拟背景。

为使消费者可以根据个人需要调整服装颜色，进一步地，在步骤5中，消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的调整过程至少包括有针对服装样本颜色的调整。其中，针对服装样本样色的调整可以通过设置不同颜色数值的方式来实现颜色深浅度的调整。再改进，在步骤7中还包括：所述消费者通过显示屏输入目标服装样本模型的穿衣背景，以由试衣背景生成器生成对应消费者所需背景的虚拟穿衣背景。

进一步地改进，在步骤7中还包括，消费者通过显示屏输入穿衣时所喜欢搭配的穿戴配饰模型，以由穿戴配饰生气器所需要的穿戴配饰，并根据消费者的需要将生成的穿戴配饰搭配到调整后的人体3D试穿模型和/或微调整服装样本模型上。

改进地，步骤8中还包括服装加工厂子系统将服装加工厂子系统的所属二维码发送给消费者的移动终端的过程。此处所说的二维码中可以包括该服装加工厂子系统的注册名称、注册地址、公司网址以及联系方式等信息。

Claims (6)

1.基于3D体态参数提取的服装加工方法，用于由至少包括消费者所携带的移动终端以及服装加工厂子系统所形成的智能服装加工系统；所述服装加工厂子系统包括有服装模型参数数据库、采集消费者3D体态参数的摄像头、获取消费者体重参数的体重计量器、人体体态参数数据库、试衣背景生成器、显示屏、处理器、目标服装加工参数存储器、加工收费终端以及加装有服装加工参数校正设备的服装加工设备，摄像头和体重计量器形成服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域；

其特征在于，所述基于3D体态参数提取的服装加工方法包括如下步骤1至步骤9：

步骤1，服装加工厂子系统将服装设计师已经设计好的各服装样本所对应的服装参数集合均录入到服装模型参数数据库，由服装模型参数数据库根据各服装参数集合生成对应的服装样本立体模型；

所述服装参数集合至少包括有服装款式、服装颜色、服装材料质地、服装领口大小、服装宽度、服装长度和服装袖长；

其中，服装模型参数数据库生成对应的服装样本立体模型的过程至少包括如下步骤1-1至步骤1-3：

步骤1-1，设定所要生成的服装样本立体模型上的两个质点分别为i和j，获取得到两个质点i和j之间的距离为l_ij；其中，质点i的坐标为(x_i,y_i,z_i)，质点j质点的坐标为(x_j,y_j,z_j)：

步骤1-2，根据服装所对应的服装质地及服装对应的补偿指数常量，预先设置对应的服装样本立体模型生成时的各质点坐标的位移指数；其中，服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数标记为△，服装样本立体模型对应的补偿指数常量标记为λ：

$\mathrm{\Δ}=\mathrm{\λ}\·\frac{l_{ij}+\mathrm{\λ}}{l_{ij}-\mathrm{\λ}};$

步骤1-3，根据所得服装样本立体模型上各质点坐标的位移指数，由服装模型参数数据库得到所要生成的服装样本立体模型上对应两质点经位移变化后的新坐标；其中：

质点i和质点j经位移变化后分别对应标记为i'和j'；质点i'的坐标为(x_i',y_i',z_i')，质点j'的坐标为(x_j',y_j',z_j')；质点i'和j'之间的距离为l′_ij；其中：

x_i'＝x_i+△，y_j'＝y_j+△，z_j'＝z_j+△；

步骤2，人体体态参数数据库预先生成人体3D样本模型，并存储人体3D样本模型的3D样本体态参数；在消费者抵达并处于服装加工厂子系统的3D体态参数采集区域后，服装加工厂子系统中的摄像头获取当前消费者的实际3D体态参数，并将获取的消费者的实际3D体态参数发送给人体体态参数数据库，由人体体态参数数据库根据获取的实际3D体态参数以及人体3D样本模型生成对应消费者的人体3D模型；

所述3D体态参数包括有消费者的身高参数、肩宽参数、胸围参数、腰围参数、臀围参数、臂长参数、手掌尺寸参数、腿长参数、腿粗度参数和脖子粗细度参数共10个3D体态参数；

其中，人体体态参数数据库生成对应消费者的人体3D模型的过程包括如下步骤2-1至步骤2-6：

步骤2-1，人体体态参数数据库获取自身存储的人体3D样本模型的各3D样本体态参数；其中，人体3D样本模型标记为M；

步骤2-2，人体体态参数数据库针对人体3D样本模型的各3D样本体态参数进行排序，并生成3D样本体态参数序列；其中，3D样本体态参数序列标记为S，设定经排序后的3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数标记为s_n，n＝1,2,…,10；3D样本体态参数序列S＝{s₁,s₂,…,s₁₀}；

步骤2-3，根据服装加工厂子系统中摄像头所获取当前消费者的实际3D体态参数，得到与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值；其中，与3D样本体态参数序列S中相对应的实际3D体态参数校订值标记为s'_n；3D体态参数校订值即为服装加工厂子系统中摄像头所获取的当前消费者的实际3D体态参数值；n＝1,2,…,10；

步骤2-4，人体体态参数数据库根据3D样本体态参数以及实际3D体态参数校订值，获取得到构建消费者人体3D模型时所对应的修正补偿系数；其中，消费者人体3D模型中实际3D体态参数所对应的修正补偿系数标记为ξ_n：

${\mathrm{\ξ}}_n=\frac{s_n^{\′}}{s_n}(\frac{\underset{r=1}{\overset{10}{\Σ}}{s}_r^{\′}}{\underset{r=1}{\overset{10}{\Σ}}{s}_r}\·\frac{\underset{r=1}{\overset{10}{\Π}}{s}_r^{\′}}{\underset{r=1}{\overset{10}{\Π}}{s}_r})\·\left(\frac{1}{10}\underset{r=1}{\overset{10}{\Σ}}\right(s_r^{\′}-s_r\left)\right);n=1,2,...,10;$

其中，修正补偿系数ξ_n对应着3D样本体态参数序列S中的第n个3D样本体态参数s_n；

步骤2-5，人体体态参数数据库根据当前消费者的各实际3D体态参数校订值、人体3D样本模型中的各3D样本体态参数，得到构建消费者人体3D模型时的各3D体态参数的匹配误差参数值；其中，与3D体态参数校订值相对应的匹配误差参数值标记为Ω_n；

${\mathrm{\Ω}}_n=\frac{1}{2}\·(\frac{\underset{r=1}{\overset{10}{\Σ}}{s}_r^{\′}}{\underset{r=1}{\overset{10}{\Σ}}{s}_r}+\frac{\underset{r=1}{\overset{10}{\Π}}{s}_r^{\′}}{\underset{r=1}{\overset{10}{\Π}}{s}_r})\·\frac{s_r}{s_r^{\′}};n=1,2,...,10;$

步骤2-6，人体体态参数数据库根据所得对应各3D体态参数的修正补偿系数以及匹配误差参数值，生成对应消费者的人体3D模型；其中：s″_n＝s_n+ξ_n+Ω_n；n＝1,2,…,10；

其中，s″_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，消费者的人体3D模型中的3D体态参数s″_n与人体3D样本模型中的3D样本体态参数s_n一一对应；

步骤3，人体体态参数数据库根据消费者的实际3D体态参数，生成匹配该消费者体态的人体3D试穿模型；消费者利用手势滑动的方式在显示屏所显示的所有服装样本模型中选择自己喜欢的目标服装样本模型，并由显示屏根据消费者的手势作出识别，以调取并显示消费者所选择的目标服装样本模型；

步骤4，服装加工厂子系统的处理器命令将所调取的目标服装样本模型加载到步骤3所生成的人体3D试穿模型，由显示屏展示给消费者观察，以方便消费者利用显示屏对目标服装样本模型进行自主的参数调整；其中，在消费者自助调整目标服装样本的服装参数后，显示屏自适应的显示对应的所述服装参数；其中：

$s_n^{View}=\mathrm{\σ}\·s_n^{Customer};\frac{s_n-s_n^{Customer}}{s_n+s_n^{Customer}}\≤\mathrm{\σ}\≤s_n^{Customer};$

σ为显示屏中所预先设置的显示系数，为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数，为显示屏自适应显示对应的服装参数，s_n为对应的3D样本体态参数；

步骤5，根据消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的自主调整情况，由服装模型参数数据库调整对应的服装参数以形成针对消费者调整指令的初步调整服装样本模型，同时服装模型参数数据库实时保存对应该初步调整服装样本模型的初步调整服装参数；其中，初步调整服装样本模型中的初步调整服装样本参数标记为s″_n：

$s_n^{\′\′\′}=s_n^{\′\′}+(s_n^{\′\′}\·s_n^{Customer})/(s_n^{\′\′}+s_n^{Customer});n=1,2,...,10;$

其中，s″_n表示生成的消费者的人体3D模型中的3D体态参数，为消费者自助调整目标服装样本所对应的服装参数；

步骤6，服装模型参数数据库根据初步调整服装样本模型，针对初步调整服装样本模型的褶皱度进行自适应调整，以形成具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型，并由服装模型参数数据库将二次调整服装样本模型再次加载到对应消费者的人体3D试穿模型上；其中，所述二次调整服装样本模型的形成过程至少包括如下步骤6-1至步骤6-6：

步骤6-1，服装模型参数数据库预设风力指数，并根据初步调整服装样本模型所对应的服装材料质地参数，得到初步调整服装样本模型上各点的悬垂系数；其中，初步调整服装样本模型上任一点x处的悬垂系数标记为Ω(x)：

k_w为预设风力指数，ρ(x)为初步调整服装样本模型上点x处的密度，ρ(x)表征着对应的服装材料质地参数，S_C为初步调整服装样本模型的面积，g_t为消费者设置的所处地理位置对应的重力加速度，θ为风力方向与重力加速度g_t方向之间的夹角；v_w为风速大小，v_x为初步调整服装样本模型上点x的速度；

步骤6-2，服装模型参数数据库对初步调整服装样本模型分片处理，得到N个独立的布料分片；其中，第k个布料分片标记为C_k；k≤N；

步骤6-3，服装模型参数数据库对匹配消费者的人体3D试穿模型作分片处理，以得到N个独立的人体3D试穿模型分片，并形成N对布料-人体3D试穿模型分区；其中：

第k个人体3D试穿模型分片标记为B_k，k≤N；一对布料-人体3D试穿模型分区中包括一个布料分片以及一个对应的人体3D试穿模型；人体3D试穿模型分片B_k与布料分片C_k一一对应；

步骤6-4，在N对布料-人体3D试穿模型分区中，服装模型参数数据库计算各布料分片与对应的人体3D试穿模型分片之间的垂直距离；其中，第k个布料分片C_k与第k个人体3D试穿模型分片B_k之间的垂直距离记为H_k，k≤N；

步骤6-5，服装模型参数数据库根据所得各垂直距离，获取得到初步调整服装样本模型上点x处所对应的褶皱度；其中，点x处所对应的褶皱度标记为d(x)：

$d\left(x\right)=\mathrm{\Ω}\left(x\right)\·\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_k;$

其中，Ω(x)为初步调整服装样本模型上点x处的悬垂系数，H_k为第k个布料分片与第k个人体3D试穿模型分片之间的垂直距离，N为布料分片的总个数；

步骤6-6，服装模型参数数据库获取初步调整服装样本模型上点x所处的切面以及对应该切面的法线，令初步调整服装样本模型上点x沿法线指向显示屏的方向移动与该点x所对应褶皱度数值d(x)等值的位移距离，以得到具有逼真褶皱度的二次调整服装样本模型；

步骤7，消费者根据显示屏所显示的人体3D试穿模型做出肢体活动，显示屏识别出消费者做出的肢体活动后，服装加工厂子系统的处理器命令人体体态参数数据库使消费者对应的人体3D试穿模型进行同样的肢体活动，以实现消费者与显示屏中人体3D试穿模型肢体活动的同步；服装模型参数数据库实时存储其自身及消费者对服装参数的调整情况；

步骤8，消费者在满意步骤7中人体3D试穿模型的试衣效果后，消费者输入试衣满意指令给处理器，由处理器命令服装模型参数数据库调取当前试衣满意指令所对应的服装样本加工参数反馈给目标服装加工参数存储器，服装加工厂子系统的显示屏上显示询问是否确定加工当前服装样本的提示信息以及加工当前服装所需支付的加工费用给消费者；否则，服装加工厂子系统继续接受消费者通过显示屏对目标服装样本参数的调整，直到消费者调整至满意试衣效果为止；

步骤9，消费者确认加工当前服装样本并支付加工费用后，消费者输入加工后服装所需要的寄送信息，由处理器命令目标服装加工参数存储器将消费者所确认的当前服装样本加工参数发送给服装加工设备，由服装加工参数校正设备对其中的长度服装参数校正处理，服装加工设备以校正处理后的参数加工完毕服装后，服装加工厂子系统根据寄送信息将加工完毕的服装寄送给消费者，完成基于3D体态参数提取的服装；其中，服装加工参数校正设备设置对长度服装参数的校正处理模型；所述服装加工参数校正设备预设的加工参数校正模型记为Calibration-model：

Calibration-model:

$L_{output}\left(w\right)=\frac{\sqrt{\frac{1}{W}\underset{T_0,w=1}{\overset{W}{\Σ}}{\left(L_{input}\right(w)-\frac{1}{W}\underset{T_0,w=1}{\overset{W}{\Σ}}{L}_{input}(w\left)\right)}^2}}{\frac{1}{W}\underset{T_0,w=1}{\overset{W}{\Σ}}{L}_{input}\left(w\right)}\·\frac{{\∫}_{\frac{1}{2}{L}_{input}\left(w\right)}^{L_{input}\left(w\right)}x\·sin\left(x\right)dx}{{\∫}_0^{\frac{1}{2}{L}_{input}\left(w\right)}x\·sin\left(x\right)dx}\·L_{input}\left(w\right);$

其中，L_input(w)表示服装参数集合中第w个长度服装参数，L_output(w)表示针对L_input(w)且经服装加工参数校正设备校正后的长度服装参数；T₀表示服装加工参数校正设备所接收长度服装参数的预设时间间隔；W表示服装加工参数校正设备在预设时间间隔T₀内所接收的长度服装参数总个数。

2.根据权利要求1所述的基于3D体态参数提取的服装加工方法，其特征在于，在步骤1中，所述服装加工厂子系统中的试衣背景生成器根据处理器的命令，预先生成针对不同穿衣环境的虚拟穿衣背景数据库；所述虚拟穿衣背景数据库至少包括春天虚拟背景、夏天虚拟背景、秋天虚拟背景、冬天虚拟背景、明亮虚拟背景、阴暗虚拟背景、雨景虚拟背景、雪景虚拟背景、风景虚拟背景、商务虚拟背景和休闲虚拟背景。

3.根据权利要求2所述的基于3D体态参数提取的服装加工方法，其特征在于，在步骤5中，所述消费者对目标服装样本模型所对应服装参数的调整过程至少包括有针对服装样本颜色的调整。

4.根据权利要求3所述的基于3D体态参数提取的服装加工方法，其特征在于，在步骤7中还包括：所述消费者通过显示屏输入目标服装样本模型的穿衣背景，以由试衣背景生成器生成对应消费者所需背景的虚拟穿衣背景。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于3D体态参数提取的服装加工方法，其特征在于，在步骤7中还包括：所述消费者通过显示屏输入穿衣时所喜欢搭配的穿戴配饰模型，以由穿戴配饰生气器所需要的穿戴配饰，并根据消费者的需要将生成的穿戴配饰搭配到调整后的人体3D试穿模型和/或微调整服装样本模型上。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的基于3D体态参数提取的服装加工方法，其特征在于，步骤8中还包括所述服装加工厂子系统将服装加工厂子系统的所属二维码发送给消费者的移动终端的过程。