CN106942813B - 非接触式便捷获取人体数据的测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了非接触式便捷获取人体数据的测量方法，在测量者四周设置四面带有相同标尺线100×100刻度标尺线的网格板，网格板固定在基础支架上(网格板可以拆卸)，将相机放置于网格板滑轨中，通过滑轨调节高度，固定螺母固定高度，云台实现高清相机镜头的调节。利用四台高清相机从正面、背面、左侧及右侧四个不同方位拍摄测量者体型信息，将测量者信息反映在标有100×100刻度标尺线的网格板上，在计算机上对照片进行分析，得到测量者的特征线，并根据网格数据得出测量者不同部位的二维数据，并利用相片测量法实现测量者测量二维到三维的转化。

Description

非接触式便捷获取人体数据的测量方法

技术领域

本发明涉及一种人体数据测量方法，尤其是涉及非接触式便捷获取人体数据的测量方法。

背景技术

随着技术的发展，人体测量方式大概经历了两个阶段，一是接触式手工测量，二是非接触式人体测量。在传统的接触式手工测量中是指利用测量工具直接接触人体进行测量。这些测量方式简单易行、价格较低而被广泛的使用，具有很强的灵活性和可操作性。但由于是人工手工测量，主观性较强、速度慢、工作量大的缺点制约了其在现代社会的发展前景，难以满足当今社会高效率高精度的数字化服装生产的需求。

在非接触式人体测量方面，主要应用在是以顾客为导向的电子化量身定制(E-MTM)服装产业，它利用人体的数字化将人体测量、体型分类、服装设计以及生产等各个环节有机地结合起来，实现快速、准确、高效的生产模式，主要原理以现代光学为基础，融入了计算机视觉、计算机图像学、信息处理等技术。在非接触式人体测量方面又主要分为三维非接触式测量和二维非接触式人体测量，立体摄影测量法、激光测量法、莫尔条纹测量法、TC2分层轮廓测量法、投影条纹相位测量法等成为了目前三维非接触式人体测量技术的最主要的方法。

三维人体测量技术与传统的人体测量技术相比具有准确、高速和一致性程度高的优点，对于传统方法无法测量的人体形态、曲线特征等也可以进行准确的测量，测量操作简便，对传统测量中所要注意的专业性要求较低。此外，测量结果还可通过计算机直接输送到纸样设计和自动裁剪系统，实现人体测量、纸样设计和排料裁剪的连续自动化。虽然三维人体测量仪在研究中应用较为广泛，但价格昂贵、不便移动，需要专业人士操作等其它因素使它在日常生活和工厂中中的应用减少。

在二维非接触式人体测量方面，首先需要的是通过测量人体的二维信息，然后以此为依据获得相关的二维尺寸，最后通过预测拟合模型得到三维信息主要是照片测量或视频测量，利用图形图像处理等得到人体投影轮廓图像，再通过数据转换，就可计算出人体关键部位的真实尺寸。在获取人体的二维尺寸中大多采用照片测量获取特征点、特征线，由于人体站立原因，有可能会出现人体前倾、后倾乃至左右倾，这就会造成照片失真，特征线的选择会出现歪斜情况，进而影响到后续的研究的准确性。

综上所述，现有的人体测量方法，较手工测量方法，需要减少人为主观因素，提高测量效率；较非接触三维扫描仪而言，价格昂贵、不便移动、专业人士操作等因素限制了应用发展；较非接触式二维测量方法，在确定准确的特征线、提高获取数据效率、便于拆卸移动方面需要相应提升。

发明内容

本发明的目的在于提供非接触式便捷获取人体数据的测量方法，利用四台高清相机从正面、背面、左侧及右侧四个不同方位拍摄测量者体型信息，将测量者信息反映在标有100×100刻度标尺线的网格板上，在计算机上对照片进行分析，得到测量者的特征线，根据网格数据得出测量者不同部位的二维数据，从而利用相片测量法实现测量者测量二维到三维的转化。

为了解决上述技术问题，采用如下技术方案：

非接触式便捷获取人体数据的测量方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)安装测量装置：

依次安装站台及4块网格板，每块网格板上均装配有滑轨、云台、固定螺母及相机；

(2)测量者照片获取：

a、根据测量要求，调整相机；b、控制4块网格板上的相机同时拍照，获得测量者正面、背面、左侧及右侧照片；

(3)照片矫正：

a、取正面与背面照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理；b、取左侧与右侧照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理；

(4)二维照片测量

a、比值K的确定：根据照片中反映出的测量者高度H及实际测量者高度h，计算缩小率K，K＝h/H，b、特征部位的确定：首先提取测量者关键部位的特征点，连接相应的特征点后获取特征线，然后根据K值及特征线确定测量者相应部位的高度、宽度及厚度信息。

优选后，所述步骤(1)安装测量装置的具体步骤为：首先安装站台，然后在站台的前端、后端、左侧与右侧安装4台基础支架，基础支架的高度与站台的高度相同；每台基础支架上安装网格板，分别为站台前端安装第一网格板、站台的后端安装第二网格板、站台的左侧安装第三网格板、站台的右侧安装第四网格板，调整各块网格板与站台之间的距离。

优选后，相机配有无线遥控器，并将无线遥控器连接至电脑的USB接口。

优选后，所述步骤(2)调整机位前，测量者站上站台，并穿着站台上的套鞋，测量过程中保持平稳站立。

优选后，所述步骤(2)a中调整相机机位的具体过程为：首先借助固定螺母调节相机的高度，保持4台相机处于同一高度位置，然后通过云台调节相机镜头，调节至相机镜头与测量者腰围线处于同一位置。

优选后，所述步骤(3)a中取均值法作矫正处理的具体过程：将正面照片与背面照片中相同特征线处于的网格数进行比较，在两个网格数数据之间取平均值作为该特征线的位置。

优选后，所述步骤(3)a中取均值法作矫正处理的具体过程：将左侧照片与右侧照片中相同位置特征点处于的网格数据进行比较，取两个网格数据均值作为该位置的特征点，进而确定特征线的二维数据。

优选后，所述步骤(4)a中提取测量者关键部位的特征点的具体过程为：运用Harris角点检测算法找到测量者关键部位的特征点，结合测量者尺寸线定义确定关键部位的位置，采用MATLAB语言提取特征点。

由于采用上述技术方案，具有以下有益效果：

本发明为非接触式便捷获取人体数据的测量方法，利用四台高清相机从正面、背面、左侧及右侧四个不同方位拍摄测量者体型信息，将测量者信息反映在标有100×100刻度标尺线的网格板上，在计算机上对照片进行分析，得到测量者的特征线，根据网格数据得出测量者不同部位的二维数据，从而利用相片测量法实现测量者测量二维到三维的转化。其具体有益效果表现为以下几点：

1、站台与网格板之间的距离根据相机焦距而定，能够确保拍下完整的测量者全身照，且照片清晰，方便分析相关部位的宽度、厚度及长度数据。

2、无线遥控器统一控制四台相机拍摄，确保四台相机同步进行拍摄工作，不仅简化了拍摄操作步骤，而且能够获取同一时间下的测量者照片，进而提升测量数据的精度，使得测量结果准确可靠，防止各方向照片拍摄时间不同而产生误差。

3、由于测量者在站立时会或多或少的倾斜或歪斜，这样就会造成照片测量失真，使获得的测量者轮廓宽度和厚度较真实状态有所差异；借助照片矫正步骤矫正出现测量误差的照片，避免错误数据进行后续研究，进一步提升测量数据的精度，保证测量结果准确可靠。

4、测量过程中借助网格板上的网格数据得出不同部位的宽度、厚度，进而利用深度学习算法转化为围度数据，无需人为尺寸测量，省时省力，且4面网格板设计巧妙，工作原理简单，操作方便。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明：

图1为拍摄示意图；

图2为第一网格板的结构示意图；

图3为正向拍摄状态下特征线示意图；

图4为侧向拍摄状态下特征线示意图；

图5为正向拍摄状态下特征点示意图；

图6为侧向拍摄状态下特征点示意图；

图7为左侧照片与右侧照片的矫正示意图。

其中16为颈围线、17为肩围线、18为胸围线、19为腰围线、20为臀围线、21为大腿围线、22为膝围线、23为颈围特征点、24为肩围特征点、25为胸围特征点、26为腰围特征点、27为臀围特征点、28为大腿围特征点、29为膝围特征点。

具体实施方式

如图1至图6所示，非接触式便捷获取人体数据的测量方法，包括如下步骤：

(1)安装测量装置：

首先安装站台9，将站台9下端的吸盘11吸附到地板上；然后在站台9的前端、后端、左侧与右侧安装4台基础支架12，基础支架12的高度与站台9的高度相同；每台基础支架12上安装一块网格板，分别为站台9前端安装第一网格板1、站台9的后端安装第二网格板2、站台9的左侧安装第三网格板3、站台9的右侧安装第四网格板4，调整各块网格板与站台9之间的距离。站台9与网格板之间的距离根据相机5焦距而定，能够确保拍下完整的测量者全身照，且照片清晰，方便分析相关部位的宽度、厚度及长度数据。4块网格板均带有100*100刻度标尺线，每个网格的规格为2*2cm；

安装过程中，只需将网格板下方的插销13插入基础支架12内的插槽(图中未标出)即可，十分方便。

每块网格板上均装配有滑轨15、云台6、固定螺母7及相机5；云台6安装在滑轨15上，通过固定螺母7固定，相机5安装在云台6上。借助固定螺母7及滑轨15可调整相机5的高度，借助云台6可调整相机5镜头。

4台相机5配有同一无线遥控器8，并将该无线遥控器8连接至电脑的USB接口。无线遥控器8统一控制四台相机5拍摄，确保四台相机5同步进行拍摄工作，不仅简化了拍摄操作步骤，而且能够获取同一时间下的测量者照片，进而提升测量数据的精度，使得测量结果准确可靠，防止各方向照片拍摄时间不同而产生误差。拍摄获得的照片通过USB接口直接传输至电脑，方便快捷。

(2)测量者照片获取：

a、测量者站上站台9，并穿着站台9上的套鞋10，测量过程中保持平稳站立；

b、根据测量要求，调整相机5：首先借助固定螺母7调节相机5的高度，保持4台相机5处于同一高度位置，然后通过云台6调节相机5镜头，调节至相机5镜头与测量者腰围线处于同一位置。

c、借助无线遥控器8控制4块网格板上的相机5同时拍照，获得测量者正面、背面、左侧及右侧照片，且将正面、背面、左侧及右侧照片传输至电脑端。

(3)照片矫正：

由于测量者在站立时会或多或少的倾斜或歪斜，这样就会造成照片测量失真，使获得的测量者轮廓宽度和厚度较真实状态有所差异，故采用下述方法进行矫正(如图7所示)：

a、取正面与背面照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差小于一个网格时，则进入步骤(4)；当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理：

将正面照片与背面照片中相同特征线处于的网格数进行比较，在两个网格数数据之间取平均值作为该特征线的位置。

b、取左侧与右侧照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差小于一个网格时，则进入步骤(4)；当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理：

将左侧照片与右侧照片中相同位置特征点处于的网格数据进行比较，取两个网格数据均值作为该位置的特征点，进而确定特征线的二维数据。

(4)二维照片测量

a、比值K的确定：由于是摄像机拍照，照片里的物体都是同比率缩小，所以需要根据照片中网格板反映出的测量者高度H及实际测量者高度h，计算缩小率K，K＝h/H；以该K值作为照片测量中特征部位宽度、厚度与实际测量者的比值，进而通过照片中特征线所在网格的数据反映出测量者的二维长度、宽度(实际长度＝照片中长度×K)。

b、特征部位的确定：根据国标中对于胸围、腰围，臀围等围度的定义确定相应特征部位；运用Harris角点检测算法找到测量者关键部位的特征点，结合测量者尺寸线定义确定关键部位(颈围、胸围、腰围、臀围、大腿围以及膝围)的位置，采用MATLAB语言提取特征点。连接相应的特征点后获取特征线，然后根据K值及特征线确定测量者相应部位的高度、宽度及厚度信息。

以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出地简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。

Claims (4)

1.非接触式便捷获取人体数据的测量方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)安装测量装置：

依次安装站台及4块网格板，每块网格板上均装配有滑轨、云台、固定螺母及相机；

首先安装站台，然后在站台的前端、后端、左侧与右侧安装4台基础支架，基础支架的高度与站台的高度相同；每台基础支架上安装网格板，分别为站台前端安装第一网格板、站台的后端安装第二网格板、站台的左侧安装第三网格板、站台的右侧安装第四网格板，调整各块网格板与站台之间的距离；

相机配有无线遥控器，并将无线遥控器连接至电脑的USB接口；

(2)测量者照片获取：

a、根据测量要求，调整相机；b、控制4块网格板上的相机同时拍照，获得测量者正面、背面、左侧及右侧照片；

(3)照片矫正：

a、取正面与背面照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理：将正面照片与背面照片中相同特征线处于的网格数进行比较，在两个网格数数据之间取平均值作为该特征线的位置；

b、取左侧与右侧照片进行比较，比较同一部位的轮廓网格值，当两者的轮廓网格值相差大于一个网格时，使用取均值法作矫正处理：将左侧照片与右侧照片中相同位置特征点处于的网格数据进行比较，取两个网格数据均值作为该位置的特征点，进而确定特征线的二维数据；

(4)二维照片测量

a、比值K的确定：根据照片中反映出的测量者高度H及实际测量者高度h，计算缩小率K，K＝h/H，b、特征部位的确定：首先提取测量者关键部位的特征点，连接相应的特征点后获取特征线，然后根据K值及特征线确定测量者相应部位的高度、宽度及厚度信息。

2.根据权利要求1所述非接触式便捷获取人体数据的测量方法，其特征在于：所述步骤(2)调整机位前，测量者站上站台，并穿着站台上的套鞋，测量过程中保持平稳站立。

3.根据权利要求1所述非接触式便捷获取人体数据的测量方法，其特征在于：所述步骤(2)a中调整相机机位的具体过程为：首先借助固定螺母调节相机的高度，保持4台相机处于同一高度位置，然后通过云台调节相机镜头，调节至相机镜头与测量者腰围线处于同一位置。

4.根据权利要求1所述非接触式便捷获取人体数据的测量方法，其特征在于：所述步骤(4)a中提取测量者关键部位的特征点的具体过程为：运用Harris角点检测算法找到测量者关键部位的特征点，结合测量者尺寸线定义确定关键部位的位置，采用MATLAB语言提取特征点。