CN107832773B - 一种场景匹配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种场景匹配方法，包括如下步骤：获取服装图像的图像数据；使用图像数据，确定服装图像的服装标识；服装标识用于指示所述服装图像的颜色或轮廓；根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，以展示服装图像；预设的场景携带有服装标识。本发明还提供一种场景匹配装置。采用本发明的场景匹配方法及装置，可有效减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率和准确度。

Description

一种场景匹配方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种场景匹配方法及装置。

背景技术

目前，真人T台秀主要是为著名设计师或知名品牌的新款式服装提供推广宣传平台，为了与展示的服装风格吻合，往往需要投入大量的人力和财力来进行舞台场景布置和模特的挑选，这就使得真人T台秀的耗资巨大。

而现有市场上出现的虚拟时装秀、虚拟试衣系统因其无需耗费资金就可实现服装风格的展示，使其越来越受到人们的青睐。现有的虚拟时装秀或虚拟试衣系统通常采用以下方法来进行服装风格的展示：首先，采用人工方式将服装图像与指定场景进行匹配；然后，当获取到服装图像时，就根据该获取的服装图像选择对应的场景进行展示。由于在现有的服装风格展示过程中，采用人工方式为服装图像匹配相应的场景，这就导致匹配的效率低；并且，人工判断存在一定的主观性，还会降低匹配的准确度。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种场景匹配方法及装置，可有效减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率和准确度。

为解决上述技术问题，本发明的一种场景匹配方法，包括如下步骤：

获取服装图像的图像数据；

使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识；所述服装标识用于指示所述服装图像的颜色或轮廓；

根据所述服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，以展示所述服装图像；所述预设的场景携带有服装标识。

与现有技术相比，本发明的场景匹配方法在获取到服装图像后，通过使用服装图像的图像数据来确定指示服装图像的颜色或轮廓的服装标识，并利用该服装标识从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，进而使得服装图像与场景进行自动匹配，减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率；并且，由于预设的场景中携带有服装标识，通过服装图像的服装标识来获取匹配的场景，还可以提高匹配的准确度。

作为上述方案的改进，为进一步提高服装图像与场景匹配的准确度，所述服装图像的服装标识包括多个；

所述根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，包括如下步骤：

将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对；

在同一个所述预设的场景中包含有所述多个服装标识时，得到与所述服装图像匹配的场景。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括优先级标识；

将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对，包括如下步骤：

按照优先级标识由高到低的顺序，确定所述多个服装标识的比对顺序；

在每级所述服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括颜色标识；所述图像数据包括像素的RGB参数；

所述使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识，包括如下步骤：

根据所述服装图像中全部像素的RGB参数，计算各颜色在所述服装图像中的面积比例；其中，所述颜色与预设的RGB参数具有对应关系；

将各颜色按照所述面积比例由大到小进行排序，并按照排好的顺序对所述面积比例进行累加，以得到累加值；

在所述累加值达到累加阈值时，获取参与累加的所有颜色的颜色标识；

将所述服装图像的颜色标识设定为获取的颜色标识。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括轮廓标识；

所述使用所述图像数据，确定服装标识，包括如下步骤：

采用suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段；

将所述特征线段进行渲染，得到所述服装图像的轮廓线图；

根据所述轮廓线图的灰度值，计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量；

在所述LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从所述预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；

将所述服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识。

作为上述方案的改进，在用suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段之后，还包括如下步骤：

在所述特征线段的相交处包括多个棱角形状或所述特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接所述特征线段。

作为上述方案的改进，根据所述轮廓线图的灰度值，计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量，包括如下步骤：

将所述轮廓线图划分为n×n个小区域，其中，n为整数且n≥1；

将每个小区域中的每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，以得到每个所述小区域中心像素点的LBP值；

根据每个所述小区域中心像素点的LBP值，计算每个所述小区域的统计直方图，并对所述统计直方图进行归一化处理；

将归一化的统计直方图连接成一个特征向量，以构成所述轮廓线图的LBP纹理特征向量。

作为上述方案的改进，所述服装图像包括服装三维模型的前视图、后视图和左视图。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种场景匹配装置，包括：

图像数据获取模块，用于获取服装图像的图像数据；

标识确定模块，用于使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识；所述服装标识用于指示所述服装图像的颜色或轮廓；

匹配模块，用于根据所述服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，以展示所述服装图像；所述预设的场景携带有服装标识。

与现有技术相比，本发明的场景匹配装置，通过图像数据获取模块获取到服装图像的图像数据后，标识确定模块使用服装图像的图像数据来确定指示服装图像的颜色或轮廓的服装标识，匹配模块利用该服装标识从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，进而使得服装图像与场景进行自动匹配，减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率；并且，由于预设的场景中携带有服装标识，通过服装图像的服装标识来获取匹配的场景，还可以提高匹配的准确度。

作为上述方案的改进，所述服装图像的服装标识包括多个；所述匹配模块包括：比对单元，用于将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对；场景获取单元，用于在同一个所述预设的场景中包含有所述多个服装标识时，得到与所述服装图像匹配的场景。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括优先级标识；所述比对单元包括：优先级排序子单元，用于按照优先级标识由高到低的顺序，确定所述多个服装标识的比对顺序；比对对象获取子单元，用于在每级所述服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括颜色标识；所述图像数据包括像素的RGB参数；所述标识确定模块包括：比例计算单元，用于根据所述服装图像中全部像素的RGB参数，计算各颜色在所述服装图像中的面积比例；其中，所述颜色与预设的RGB参数具有对应关系；颜色排序单元，用于将各颜色按照所述面积比例由大到小进行排序；累加单元，用于按照排好的顺序对所述面积比例进行累加，以得到累加值；颜色标识获取单元，用于在所述累加值达到累加阈值时，获取参与累加的所有颜色的颜色标识；颜色标识设定单元，用于将所述服装图像的颜色标识设定为获取的颜色标识。

作为上述方案的改进，所述服装标识包括轮廓标识；所述标识确定模块包括：特征线段提取单元，用于通过suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段；轮廓线图生成单元，用于将所述特征线段进行渲染，得到所述服装图像的轮廓线图；纹理特征向量计算单元，用于根据所述轮廓线图的灰度值，计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量；轮廓标识获取单元，用于在所述LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从所述预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；轮廓标识设定单元，用于将所述服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识。

作为上述方案的改进，所述标识确定模块还包括：特征线段连接单元，用于在所述特征线段的相交处包括多个棱角形状或所述特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接所述特征线段。

作为上述方案的改进，所述纹理特征向量计算单元通过以下步骤计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量：

将所述轮廓线图划分为n×n个小区域，其中，n为整数且n≥1；

将每个小区域中的每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，以得到每个所述小区域中心像素点的LBP值；

根据每个所述小区域中心像素点的LBP值，计算每个所述小区域的统计直方图，并对所述统计直方图进行归一化处理；

将归一化的统计直方图连接成一个特征向量，以构成所述轮廓线图的LBP纹理特征向量。

附图说明

图1是本发明实施例1的一种场景匹配方法的流程示意图。

图2是本发明实施例2的一种场景匹配方法的流程示意图。

图3是本发明中确定服装图像的颜色标识的流程示意图。

图4是本发明中确定服装图像的轮廓标识的流程示意图。

图5是本发明实施例3的一种场景匹配装置的结构示意图。

图6是本发明实施例4的一种场景匹配装置的结构示意图。

图7是本发明中标识确定模块的结构示意图。

图8是本发明中另一种标识确定模块的结构示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。

实施例1

如图1所示，本发明的一种场景匹配方法，包括如下步骤：

S1、获取服装图像的图像数据；

其中，本发明的服装图像可以是一张能够反映服装颜色和轮廓的图片，也可以是服装三维模型的前视图、后视图和左视图；其中，服装三维模型的前视图、后视图和左视图可以是服装设计师采用3d Max软件从3个设定的角度对该服装三维模型进行拍摄而获得的。

S2、使用图像数据，确定服装图像的服装标识；服装标识用于指示服装图像的颜色或轮廓；

S3、根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，以展示服装图像；预设的场景携带有服装标识。

在步骤S3中，预设的场景可以是采用Unity建立的一个包含大量不同虚拟T台场景的，可以将该预设的场景预存在场景库中，并根据场景的地点、季节等预先设定场景携带的服装标识。例如，可设定沙滩T台场景的服装标识为泳装、鲜艳、蓝色等。

与现有技术相比，本发明的场景匹配方法在获取到服装图像后，通过使用服装图像的图像数据来确定指示服装图像的颜色或轮廓的服装标识，并利用该服装标识从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，进而使得服装图像与场景进行自动匹配，减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率；并且，由于预设的场景中携带有服装标识，通过服装图像的服装标识来获取匹配的场景，还可以提高匹配的准确度。

实施例2

如图2所示，本发明的另一种场景匹配方法除了包括实施例1中的全部步骤之外，其服装图像的服装标识还包括多个；其中，根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，具体包括如下步骤：

S31、将多个服装标识与预设的场景中携带的服装标识进行比对；

优选地，该服装标识包括优先级标识；步骤S31包括如下步骤：

S311、按照优先级标识由高到低的顺序，确定多个服装标识的比对顺序；

S312、在每级服装标识与预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象。

在该优选实施方式中，服装标识的优先级标识可设为1级、2级、3级、…、N级，N为整数；其中，1级为最高级别、2级为次高级别，也即数字越小，优先级别越高。在确定服装标识的比对顺序时，可定义数组A[n]来存储服装标识的优先级标识，例如，按照优先级标识由高到低的顺序将服装图像的优先级标识赋值给数组A[n]，当优先级标识相同时，则将相同优先级标识进行随机排序。

当确定服装标识的比对顺序之后，将数组A[n]中数组元素a₀对应的服装标识与预设的场景中的服装标识进行比对，以获取与a₀对应的服装标识相匹配的场景U₀；再将数组A[n]中数组元素a₁对应的服装标识与获取的场景U₀进行比对，与获取与a₁对应的服装标识相匹配的场景U₁；重复上述比对步骤，直至获取到与a_n-1对应的服装标识相匹配的场景U_n-1，场景U_n-1中的场景即为与服装图像匹配的场景；其中，当U_n-1中的场景大于或等于2时，则获取U_n-1中的任一场景为与服装图像匹配的最佳场景，可进一步提高服装图像与场景的匹配的准确度。

S32、在同一个预设的场景中包含有该多个服装标识时，得到与服装图像匹配的场景。

较佳地，上述实施例1或实施例2中服装标识包括颜色标识；图像数据包括像素的RGB参数；如图3所示，步骤S2包括如下步骤：

S21、根据服装图像中全部像素的RGB参数，计算各颜色在服装图像中的面积比例；其中，颜色与预设的RGB参数具有对应关系；

在步骤S21中，可先采用Photoshop软件将服装图像转换为BMP格式，以获取服装图像中全部像素的RGB参数；再根据红色、橙色、黄色、绿色、青色、蓝色、紫色等各种颜色的RGB参数范围，计算服装图像中各颜色的像素数量；然后计算各颜色像素数量与服装图像中全部像素数量的比值，进而得到各颜色在服装图像中的面积比例。

S22、将各颜色按照面积比例由大到小进行排序，并按照排好的顺序对面积比例进行累加，以得到累加值；

在步骤S22中，可采用数组B[n]来存储各颜色排好顺序的面积比例。例如，当服装图像中各颜色按照面积比例由大到小进行排序为：红色40％、蓝色20％、绿色15％、青色8％、紫色7％、橙色5％、黄色5％时，则可将上述各个颜色的面积比例依次赋值给数组B[n]的数组元素b₀～b₆。

S23、在累加值达到累加阈值时，获取参与累加的颜色所对应的颜色标识；

具体地，该累加阈值可以预设为50％，以上述各个颜色的面积比例为例，将数组B[n]中的数组元素值进行累加，当累加值达到50％时，则获取参与累加的颜色所对应的颜色标识；也即，在累加到b₁时，累加值达到60％，获取数组元素b₀和b₁所对应的颜色标识红色和蓝色。

S24、将服装图像的颜色标识设定为获取的颜色标识。

较佳地，上述实施例1或实施例2中，服装标识还可以包括轮廓标识；如图4所示，步骤S2还包括如下步骤：

S25、采用suggestive contours算法提取服装图像的特征线段；

其中，服装图像包括服装三维模型的前视图、后视图和左视图，在步骤S25中采用suggestive contours算法分别提取前视图、后视图和左视图的特征线图。

S26、将特征线段进行渲染，得到服装图像的轮廓线图；

其中，在步骤S213中可采用三次B样条插值分别对前视图、后视图和左视图特征线段进行平滑处理，再采用B样条小波对平滑处理后的特征线段进行简化，进而得到前视图、后视图和左视图的轮廓线图。

S27、根据轮廓线图的灰度值，计算轮廓线图的LBP纹理特征向量；

具体地，步骤S27包括如下步骤：

S271、将轮廓线图划分为n×n个小区域，其中，n为整数且n≥1；

在步骤S271中分别对上述前视图、后视图和左视图的轮廓线图进行划分。

S272、将每个小区域中的每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，以得到每个小区域中心像素点的LBP值；

具体地，将每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，当该像素的灰度值小于相邻的8个像素的灰度值时，则设定该像素的位置标识为1；否则为0。该3×3邻域内的8个像素经比较后，可产生一个8位的二进制数，进而得到每个小区域中心像素点的LBP值。

S273、根据每个小区域中心像素点的LBP值，计算每个小区域的统计直方图，并对统计直方图进行归一化处理；

S274、将归一化的统计直方图连接成一个特征向量，以构成轮廓线图的LBP纹理特征向量。

S28、在LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；

优选地，该相似度阈值可以是70％。

S29、将服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识。

优选地，为了减少特征线段相交处的棱角或减少孤立的特征线段，在步骤S25之后，还包括如下步骤：在特征线段的相交处包括多个棱角形状或特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接特征线段。

可以理解的，为提高服装图像与预设的场景的匹配精度，可同时获取服装图像的颜色标识和轮廓标识共同作为服装图像的服装标识，以与预设的场景中所携带的服装标识进行比对。

实施例3

如图5所示，是本发明的一种场景匹配装置，包括：图像数据获取模块1，用于获取服装图像的图像数据；标识确定模块2，用于使用图像数据，确定服装图像的服装标识；服装标识用于指示服装图像的颜色或轮廓；匹配模块3，用于根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，以展示服装图像；预设的场景携带有服装标识。

其中，本发明的服装图像可以是一张能够反映服装颜色和轮廓的图片，也可以是服装三维模型的前视图、后视图和左视图；其中，服装三维模型的前视图、后视图和左视图可以是服装设计师采用3d Max软件从3个设定的角度对该服装三维模型进行拍摄而获得的。

本发明中预设的场景可以是采用Unity建立的一个包含大量不同虚拟T台场景的，可以将该预设的场景预存在场景库中，并根据场景的地点、季节等预先设定场景携带的服装标识。例如，可设定沙滩T台场景的服装标识为泳装、鲜艳、蓝色等。

与现有技术相比，本发明的场景匹配装置，通过图像数据获取模块1获取到服装图像的图像数据后，标识确定模块2使用服装图像的图像数据来确定指示服装图像的颜色或轮廓的服装标识，匹配模块3利用该服装标识从预设的场景中获取与服装图像匹配的场景，进而使得服装图像与场景进行自动匹配，减少服装图像与场景匹配过程中的人工操作，提升服装图像与场景匹配的效率；并且，由于预设的场景中携带有服装标识，通过服装图像的服装标识来获取匹配的场景，还可以提高匹配的准确度。

实施例4

如图6所示，是本发明的另一种场景匹配装置，该装置除了包括实施例1中的全部部件之外，其服装图像的服装标识包括多个，其匹配模块3还包括：比对单元31，用于将多个服装标识与预设的场景中携带的服装标识进行比对；场景获取单元32，用于在同一个预设的场景中包含有多个服装标识时，得到与服装图像匹配的场景。

在本实施例中，服装标识包括优先级标识；该比对单元31包括：优先级排序子单元，用于按照优先级标识由高到低的顺序，确定多个服装标识的比对顺序；比对对象获取子单元，用于在每级服装标识与预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象。

作为上述方案的改进，该服装标识包括颜色标识；图像数据包括像素的RGB参数；如图7所示，实施例1或实施例2中的标识确定模块2还包括：比例计算单元21，用于根据服装图像中全部像素的RGB参数，计算各颜色在服装图像中的面积比例；其中，颜色与预设的RGB参数具有对应关系；颜色排序单元22，用于将各颜色按照面积比例由大到小进行排序；累加单元23，用于按照排好的顺序对面积比例进行累加，以得到累加值；颜色标识获取单元24，用于在累加值达到累加阈值时，获取参与累加的所有颜色的颜色标识；颜色标识设定单元25，用于将服装图像的颜色标识设定为获取的颜色标识。

作为上述方案的改进，服装标识还包括轮廓标识；如图8所示，实施例1或实施例2中的标识确定模块2包括：特征线段提取单元26，用于通过suggestive contours算法提取服装图像的特征线段；特征线段连接单元27，用于在特征线段的相交处包括多个棱角形状或特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接特征线段；轮廓线图生成单元28，用于将特征线段进行渲染，得到服装图像的轮廓线图；纹理特征向量计算单元29，用于根据轮廓线图的灰度值，计算轮廓线图的LBP纹理特征向量；轮廓标识获取单元210，用于在LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；轮廓标识设定单元211，用于将服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识。

其中，纹理特征向量计算单元29通过以下步骤计算轮廓线图的LBP纹理特征向量：

将轮廓线图划分为n×n个小区域，其中，n为整数且n≥1；

将每个小区域中的每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，以得到每个所述小区域中心像素点的LBP值；

根据每个小区域中心像素点的LBP值，计算每个小区域的统计直方图，并对统计直方图进行归一化处理；

将归一化的统计直方图连接成一个特征向量，以构成轮廓线图的LBP纹理特征向量。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，故凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种场景匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取服装图像的图像数据；

使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识；所述服装标识用于指示所述服装图像的颜色或轮廓；所述服装图像的服装标识包括多个；所述服装标识包括优先级标识、颜色标识和轮廓标识；

根据所述服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，以展示所述服装图像；所述预设的场景携带有服装标识；

所述根据服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，包括如下步骤：

将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对；

在同一个所述预设的场景中包含有所述多个服装标识时，得到与所述服装图像匹配的场景；

将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对，包括如下步骤：

按照优先级标识由高到低的顺序，确定所述多个服装标识的比对顺序；

在每级所述服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象；

所述使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识，包括如下步骤：

采用suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段；

将所述特征线段进行渲染，得到所述服装图像的轮廓线图；

根据所述轮廓线图的灰度值，计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量；

在所述LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从所述预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；

将所述服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识。

2.如权利要求1所述的场景匹配方法，其特征在于，所述图像数据包括像素的RGB参数；

所述使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识，包括如下步骤：

根据所述服装图像中全部像素的RGB参数，计算各颜色在所述服装图像中的面积比例；其中，所述颜色与预设的RGB参数具有对应关系；

将各颜色按照所述面积比例由大到小进行排序，并按照排好的顺序对所述面积比例进行累加，以得到累加值；

在所述累加值达到累加阈值时，获取参与累加的所有颜色的颜色标识；

将所述服装图像的颜色标识设定为获取的颜色标识。

3.如权利要求1所述的场景匹配方法，其特征在于，在用suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段之后，还包括如下步骤：

在所述特征线段的相交处包括多个棱角形状或所述特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接所述特征线段。

4.如权利要求1所述的场景匹配方法，其特征在于，根据所述轮廓线图的灰度值，计算所述轮廓线图的LBP纹理特征向量，包括如下步骤：

将所述轮廓线图划分为n×n个区域，其中，n为整数且n≥1；

将每个区域中的每个像素的灰度值与其相邻的8个像素的灰度值进行比较，以得到每个所述区域中心像素点的LBP值；

根据每个所述区域中心像素点的LBP值，计算每个所述区域的统计直方图，并对所述统计直方图进行归一化处理；

将归一化的统计直方图连接成一个特征向量，以构成所述轮廓线图的LBP纹理特征向量。

5.如权利要求1所述的场景匹配方法，其特征在于，所述服装图像包括服装三维模型的前视图、后视图和左视图。

6.一种场景匹配装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取服装图像的图像数据；

服装标识确定模块，用于使用所述图像数据，确定所述服装图像的服装标识；所述服装标识用于指示所述服装图像的颜色或轮廓；所述服装图像的服装标识包括多个；

所述服装标识确定模块包括：特征线段提取单元，用于通过suggestive contours算法提取所述服装图像的特征线段；

特征线段连接单元，用于在特征线段的相交处包括多个棱角形状或特征线段不连续时，采用具有预设连接距离和预设夹角的线段连接特征线段；

轮廓线图生成单元，用于将特征线段进行渲染，得到服装图像的轮廓线图；

纹理特征向量计算单元，用于根据轮廓线图的灰度值，计算轮廓线图的LBP纹理特征向量；

轮廓标识获取单元，用于在LBP纹理特征向量与预设的服装轮廓特征之间的相似度达到相似度阈值时，从预设的服装轮廓特征中获取其携带的轮廓标识；

轮廓标识设定单元，用于将服装图像的轮廓标识设定为获取的轮廓标识；

匹配模块，用于根据所述服装图像的服装标识，从预设的场景中获取与所述服装图像匹配的场景，以展示所述服装图像；所述预设的场景携带有服装标识；所述服装标识包括优先级标识；所述匹配模块包括：

比对单元，用于将所述多个服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识进行比对；

场景获取单元，用于在同一个所述预设的场景中包含有所述多个服装标识时，得到与所述服装图像匹配的场景；

所述比对单元包括：

优先级排序子单元，用于按照优先级标识由高到低的顺序，确定所述多个服装标识的比对顺序；

比对对象获取子单元，用于在每级所述服装标识与所述预设的场景中携带的服装标识匹配时，获取对应的场景以作为下一级服装标识的比对对象。

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