CN109685040A - 形体数据的测量方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种形体数据的测量方法,包括以下步骤:获取待测量用户的形体图像以及用户信息,所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高;在所述形体图像中获取特征点;根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个。本发明还公开了一种形体数据的测量装置以及计算机可读存储介质。本发明通过采集用户的形体图像中的特征点,根据特征点以及预设回归方程获取所述用户的形体数据,从而告知用户自身的尺寸信息。
Description
技术领域
本发明涉及三围测量技术领域,尤其涉及一种形体数据的测量方法、形体数据的测量装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
在线服装购物,退换货率居高不下,而退换货浪费大量的人力。顾客退换服装一是由于对服装本身的设计、色彩等不满意,更多的是由于服装尺寸与自身的身形不匹配。服装尺寸的偏差主要来源于:顾客不了解自身的尺寸信息。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种形体数据的测量方法、形体数据的测量装置以及计算机可读存储介质,旨在通过采集用户的形体图像中的特征点,根据特征点以及预设回归方程获取所述用户的形体数据,从而告知用户自身的尺寸信息。
为实现上述目的,本发明提供一种形体数据的测量方法,所述形体数据的测量方法包括以下步骤:
获取待测量用户的形体图像以及用户信息,所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高;
在所述形体图像中获取特征点;
根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个。
可选的,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤包括:
获取各个所述特征点之间的距离;
根据所述距离、所述用户信息以及所述预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据。
可选的,所述根据所述距离、所述用户信息以及所述预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤包括:
根据所述距离以及所述预设回归方程获取预设维度的形体数据;
根据所述用户信息以及所述预设维度的形体数据生成所述待测量用户的形体数据。
可选的,所述预设回归方程包括第一预设回归方程、第二预设回归方程以及第三预设回归方程,其中,
所述第一预设回归方程为:W1=C+1.853X1+1.748X2+0.004X3+0.005X4-0.01X5,
所述第二预设回归方程为:W2=C+1.756X1+1.122X2+0.009X3-0.002X5,
所述第三预设回归方程为:W3=C+2.456X1-0.025X3+0.043X5,
其中,W1、W2以及W3分别为胸围、腰围以及臀围,所述预设回归方程中的C为常数,X1为宽度,X2为厚度,X3=X1 2,X4=X2 2,X5=X1X2。
可选的,所述获取各个所述特征点之间的距离的步骤包括:
获取所述特征点在三维坐标系中的坐标信息;
根据所述坐标信息确定各个所述特征点之间的距离。
可选的,所述在所述形体图像中获取特征点的步骤包括:
根据所述形体图像确定所述待测量用户的轮廓信息;
获取与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息;
将与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息上的特征点作为所述待测量用户的轮廓信息上的特征点。
可选的,所述在所述形体图像中获取特征点的步骤包括:
获取所述待测量用户穿着服装上标注的特征点,并将所述待测量用户穿着服装上所标注的特征点作为所述特征点。
可选的,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
输出所述形体数据至预设的移动终端。
可选的,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
根据所述形体数据生成服装推荐信息和/或尺码推荐信息;
输出所述服装推荐信息和/或所述尺码推荐信息。
可选的,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
输出拍照姿势模板,以供所述待测量用户按照所述拍照姿势模板进行拍照;
在检测到所述待测量用户的拍照姿势与所述拍照姿势模板匹配时,则执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
可选的,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
检测所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物是否满足预设条件;
在所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物满足所述预设条件时,执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
为实现上述目的,本发明还提供一种形体数据的测量装置,所述形体数据的测量装置包括:
存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的形体数据的测量程序,所述形体数据的测量程序被所述处理器执行时实现上述形体数据的测量方法的步骤。
为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有形体数据的测量程序,所述形体数据的测量程序被处理器执行时实现上述形体数据的测量方法的步骤。
本发明提供的形体数据的测量方法、形体数据的测量装置以及计算机可读存储介质,获取待测量用户的形体图像以及用户信息,在形体图像中获取特征点,并根据特征点、用户信息以及预设回归方程生成待测量用户的形体数据。本发明通过采集用户的形体图像中的特征点,根据特征点以及预设回归方程获取所述用户的形体数据,从而告知用户自身的尺寸信息。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境示意图;
图2为本发明形体数据的测量方法一实施例的流程示意图;
图3为本发明形体数据的测量方法一实施例的流程示意图;
图4为本发明形体数据的测量方法一实施例的流程示意图;
图5为本发明形体数据的测量方法一实施例的流程示意图;
图6为本发明形体数据的测量方法一实施例的流程示意图;
图7为本发明中拍照姿势模板的示意图;
图8为本发明中拍照提醒示意图;
图9为本发明中在形体图像中获取特征点的示意图;
图10为本发明中特征点在三维坐标系中的分布示意图;
图11为本发明中预先标注了特征点的服装的示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供一种形体数据的测量方法,通过采集用户的形体图像来生成用户的形体数据,从而告知用户自身的尺寸信息。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境示意图。
本发明实施例终端可以是手机、平板电脑、电脑以及电视机等。
如图1所示,该终端可以包括:处理器1001,例如CPU,网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)、遥控器,可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的终端的结构并不构成对终端的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及形体数据的测量程序。
在图1所示的终端中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端(用户端),与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,并执行以下操作:
获取待测量用户的形体图像以及用户信息,所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高;
在所述形体图像中获取特征点;
根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
获取各个所述特征点之间的距离;
根据所述距离、所述用户信息以及所述预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
根据所述距离以及所述预设回归方程获取预设维度的形体数据;
根据所述用户信息以及所述预设维度的形体数据生成所述待测量用户的形体数据。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
所述预设回归方程包括第一预设回归方程、第二预设回归方程以及第三预设回归方程,其中,
所述第一预设回归方程为:W1=C+1.853X1+1.748X2+0.004X3+0.005X4-0.01X5,
所述第二预设回归方程为:W2=C+1.756X1+1.122X2+0.009X3-0.002X5,
所述第三预设回归方程为:W3=C+2.456X1-0.025X3+0.043X5,
其中,W1、W2以及W3分别为胸围、腰围以及臀围,所述预设回归方程中的C为常数,X1为宽度,X2为厚度,X3=X1 2,X4=X2 2,X5=X1X2。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
获取所述特征点在三维坐标系中的坐标信息;
根据所述坐标信息确定各个所述特征点之间的距离。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
根据所述形体图像确定所述待测量用户的轮廓信息;
获取与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息;
将与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息上的特征点作为所述待测量用户的轮廓信息上的特征点。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
获取所述待测量用户穿着服装上标注的特征点,并将所述待测量用户穿着服装上所标注的特征点作为所述特征点。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
输出所述形体数据至预设的移动终端。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
根据所述形体数据生成服装推荐信息和/或尺码推荐信息;
输出所述服装推荐信息和/或所述尺码推荐信息。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
输出拍照姿势模板,以供所述待测量用户按照所述拍照姿势模板进行拍照;
在检测到所述待测量用户的拍照姿势与所述拍照姿势模板匹配时,则执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的形体数据的测量程序,还执行以下操作:
检测所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物是否满足预设条件;
在所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物满足所述预设条件时,执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
参照图2,在一实施例中,所述形体数据的测量方法包括:
步骤S10、获取待测量用户的形体图像以及用户信息,所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高;
步骤S20、在所述形体图像中获取特征点;
步骤S30、根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个。
本实施例中,可通过摄像头获取待测量用户的形体图像,所述形体图像包括人体正面图像、人体侧面图像以及人体背面图像中的至少一个,所述人体正面图像为待测量用户的身体正面面对摄像头所获得的图像,所述人体侧面图像为待测量用户的身体侧面面对摄像头所获得的图像,所述人体背面图像为待测量用户的身体背面面对摄像头所获得的图像。可以理解,人体正面图像、人体侧面图像以及人体背面图像应充分展现人体曲线。如图7所示,在待测量用户开启APP进行拍照操作时,APP输出拍照姿势模板以及文字信息提示,待测量用户可按照所述拍照姿势模板以及文字提示信息进行拍照。所述文字信息提示可为:将双臂张开至30°、双脚与肩同宽、掌心向后手不遮挡腿线、双臂下垂手肘不遮挡腰线等。
本实施例中,待测量用户所在的环境以及穿着服装应当满足预设条件,所述所述预设条件包括以下至少一个:所述待测量用户的拍摄背景干净、拍摄角度满足预设角度、拍摄光线明亮均匀、所述待测量用户的穿着服装贴身且颜色与拍摄背景对比鲜明、所述待测量用户露出脖子与肩膀以及所述待测量用户处于静止状态。可以理解,如图8所示,在待测量用户打开APP时,即输出上述预设条件,以供待测量用户进行参考,在待测量用户所在的环境以及穿着服装不满足所述预设条件时,可将不满足预设条件的因素输出,以提示待测量用户进行更改。
本实施例中,如图9所示,特征点为构成所述待测量用户的轮廓信息的定位点。所述特征点的获取方式包括:一是系统根据形体图像获取待测量用户的轮廓信息,并根据轮廓信息确定特征点,二是用户穿着预先标注了特征点的服装进行拍摄,系统获取服装上的特征点。
本实施例中,可根据形体图像确定待测量用户的轮廓信息,并根据轮廓信息确定特征点。体型样本数据库中预先存储了多个预存轮廓信息,所述预存轮廓信息上预先标注了特征点,因此在体型样本数据库中获取与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息,并将与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息上的特征点作为所述待测量用户的特征点。
本实施例中,可获取待测量用户穿着服装上所标注的特征点,并将所述待测量用户穿着服装上所标注的特征点作为所述特征点。如图11所示,所述服装为具有弹性的紧身衣,所述服装上预先标注了特征点,所述特征点按照预定间距规律分布。系统可根据颜色信息识别服装上的特征点,比如服装的底色为黑色,特征点的颜色为白色,那么将白色的点作为特征点。
在获取了形体图像中的特征点后,如图10所示,获取所述特征点在三维坐标系中的坐标信息,获取各个所述特征点之间的距离,根据所述距离、用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据。
所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高,所述用户信息还可以包括所述待测量用户的体重、性别等。
所述预设回归方程包括第一预设回归方程、第二预设回归方程、第三预设回归方程以及第四预设回归方程,其中,所述第一预设回归方程为:W1=C+1.853X1+1.748X2+0.004X3+0.005X4-0.01X5,所述第二预设回归方程为:W2=C+1.756X1+1.122X2+0.009X3-0.002X5,所述第三预设回归方程为:W3=C+2.456X1-0.025X3+0.043X5,所述第四预设回归方程为:W4=30.371+0.260×W5。其中,W1、W2、W3以及W4分别为胸围、腰围、臀围以及肩宽,所述预设回归方程中的C为常数,X1为宽度,X2为厚度,X3=X1 2,X4=X2 2,X5=X1X2,W5为按照预设条件提取的肩宽。
具体地,根据所述距离以及所述预设回归方程获取预设维度的形体数据,根据所述用户信息以及所述预设维度的形体数据生成所述待测量用户的形体数据。比如,所述用户信息中的身高为185cm,而根据所述预设回归方程计算得到的是预设维度(即预设身高)为170cm的形体数据,那么根据185cm与170cm之间的比例关系得到185cm的形体数据。
本实施例中,所述体型信息包括:沙漏型、椭圆形(即苹果形)、正三角形(即梨形)、倒三角形(即草莓形)以及矩形等;所述身体质量指数是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字,用来衡量用户的胖瘦程度,根据所述身体质量指数所在的数值范围,将用户分为偏瘦、正常、偏胖以及肥胖。
本实施例中,在生成了待测量用户的形体数据后,可将形体数据输出至预设的移动终端,以告知用户形体数据。也可根据形体数据生成并输出服装推荐信息和/或尺码推荐信息,以提升用户的购物体验。
在本实施例公开的技术方案中,获取待测量用户的形体图像以及用户信息,在形体图像中获取特征点,并根据特征点、用户信息以及预设回归方程生成待测量用户的形体数据,这样,通过采集用户的形体图像中的特征点,根据特征点以及预设回归方程获取所述用户的形体数据,从而告知用户自身的尺寸信息。
在一实施例中,如图3所示,在上述图2所示的实施例基础上,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
步骤S40、输出所述形体数据至预设的移动终端。
本实施例中,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个,所述体型信息包括:沙漏型、椭圆形(即苹果形)、正三角形(即梨形)、倒三角形(即草莓形)以及矩形等,所述身体质量指数是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字,用来衡量用户的胖瘦程度。将所述形体数据输出至预设的移动终端,以告知用户。
本实施例中,用户可自主设置输出的形体数据,比如只输出体型信息等。
在本实施例公开的技术方案中,输出形体数据至预设的移动终端,以告知用户形体数据,方便用户进行尺码选择。
在一实施例中,如图4所示,在上述图2至图3任一项所示的实施例基础上,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
步骤S50、根据所述形体数据生成服装推荐信息和/或尺码推荐信息;
步骤S60、输出所述服装推荐信息和/或所述尺码推荐信息。
本实施例中,在生成用户的形体数据后,可根据形体数据生成用户当前浏览的服饰的尺码推荐信息。具体地,可将用户的形体数据以及厂商提供的服饰的尺码信息进行比对,从而生成尺码推荐信息。
本实施例中,在生成用户的形体数据后,可根据形体数据生成服装推荐信息。具体地,获取根据形体数据中的体型信息,根据体型信息生成服装推荐信息。所述体型信息包括:沙漏型、椭圆形(即苹果形)、正三角形(即梨形)、倒三角形(即草莓形)以及矩形等,不同的体型信息有适合的服装,比如梨形身材适合高腰裙、高腰裤、宽松上衣、短款上衣等。
进一步地,获取形体数据中的体型信息,获取待测量用户的穿衣风格,其中,接收待测量用户输入的穿衣风格,或者根据待测量用户的历史购买记录获取穿衣风格,根据体型信息以及穿衣风格生成服装推荐信息。所述穿衣风格包括:日系穿衣风格、韩系穿衣风格以及欧美穿衣风格,可结合穿衣风格以及体型信息生成服装推荐信息。
或者,获取根据形体数据中的身体质量指数,根据身体质量指数生成服装推荐信息。所述身体质量指数是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字,用来衡量用户的胖瘦程度。根据所述身体质量指数所在的数值范围,将用户分为偏瘦、正常、偏胖以及肥胖,不同的身体质量指数有适合的服装,比如肥胖的用户适合大码服装。
进一步地,根据身体质量指数以及穿衣风格生成服装推荐信息,或者根据身体质量指数以及体型信息生成服装推荐信息,或者根据身体质量指数、体型信息以及穿衣风格生成服装推荐信息。
本实施例中,在接收到用户反馈的推荐信息不准确的信息时,可能是由于采集的用户的形体数据不准确,因此输出重新拍照的提示信息。
在本实施例公开的技术方案中,根据形体数据生成并输出服装推荐信息和/或尺码推荐信息,以提升用户体验。
在一实施例中,如图5所示,在上述图2至图4任一项所示的实施例基础上,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
步骤S70、输出拍照姿势模板,以供所述待测量用户按照所述拍照姿势模板进行拍照;
步骤S80、判断所述待测量用户的拍照姿势与所述拍照姿势模板是否匹配;
本实施例中,在检测到所述待测量用户的拍照姿势与所述拍照姿势模板匹配时,则执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。如图7所示,待测量用户在进入采集形体图像的界面时,系统输出拍照姿势模板以及文字信息提示,待测量用户按照所述拍照姿势模板以及文字信息提示摆出拍照姿势,在检测到待测量用户摆出的拍照姿势与拍照姿势模板匹配时,则执行拍照操作。
若待测量用户摆出的拍照姿势与拍照姿势模板不匹配,输出修正拍照姿势的提示信息,比如请将双臂张开至30°、双脚与肩同宽、掌心向后手不遮挡腿线、双臂下垂手肘不遮挡腰线。
在本实施例公开的技术方案中,输出拍照姿势模板,以供待测量用户按照拍照姿势模板进行拍照,这样,保证获取的形体图像规范,便于后续的识别操作。
在一实施例中,如图6所示,在上述图2至图5任一项所示的实施例基础上,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
步骤S90、判断所述待测量用户所在的环境以及穿着服装是否满足预设条件;
本实施例中,在所述待测量用户所在的环境以及穿着服装满足所述预设条件时,执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤;在所述待测量用户所在的环境以及穿着服装不满足所述预设条件时,可将不满足预设条件的因素输出,以提示用户进行更改,或者执行获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤,并在获取形体图像后对所述形体图像进行修正。
本实施例中,所述待测量用户所在的环境以及穿着服装满足所述预设条件包括以下至少一个:所述待测量用户的拍摄背景干净、拍摄角度满足预设角度、拍摄光线明亮均匀、所述待测量用户的穿着服装贴身且颜色与拍摄背景对比鲜明、所述待测量用户露出脖子与肩膀以及所述待测量用户处于静止状态。具体地,所述待测量用户的拍摄背景可为纯色背景,并且所述拍摄背景中没有杂质;所述拍摄角度可通过移动终端中内置的陀螺仪进行检测,并将所述拍摄角度限定在预设角度,所述预设角度是根据大量的试验数据得到的优选角度;所述拍摄光线亮度适中,不能亮度过低也不能曝光过度,不能出现光线分布不均的情况;所述待测量用户的穿着服装贴身以突显身材曲线,出于用户隐私考虑,可在获取待测量用户的形体图像时,在脸部添加遮挡物进行遮挡操作;所述待测量用户可将长发扎起,露出脖子与肩膀,以便于身材曲线的识别;所述待测量用户处于静止状态,避免待测量用户走动导致获取的形体图像模糊。
可以理解,在用户打开APP时,即输出上述预设条件,以供用户进行参考。
需要说明的是,也可在待测量用户的拍照姿势与拍照姿势模板匹配,且待测量用户所在的环境以及穿着服装满足预设条件时执行所述获取待测量用户的形体图像的步骤。
在本实施例公开的技术方案中,在待测量用户所在的环境以及穿着服装满足预设条件时,执行获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤,这样,保证获取的形体图像清晰,便于后续的识别操作。
此外,本发明还提出一种形体数据的测量装置,所述形体数据的测量装置包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的形体数据的测量程序,所述处理器执行所述形体数据的测量程序时实现如上述形体数据的测量装置为执行主体下的所述形体数据的测量方法的步骤。
此外,本发明还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括形体数据的测量程序,所述形体数据的测量程序被处理器执行时实现如上述形体数据的测量装置为执行主体下的所述形体数据的测量方法的步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是电视机,手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (13)
1.一种形体数据的测量方法,其特征在于,所述形体数据的测量方法包括以下步骤:
获取待测量用户的形体图像以及用户信息,所述用户信息至少包括所述待测量用户的身高;
在所述形体图像中获取特征点;
根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据,所述形体数据包括体型信息、身体质量指数、肩宽、胸围、腰围以及臀围中的至少一个。
2.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤包括:
获取各个所述特征点之间的距离;
根据所述距离、所述用户信息以及所述预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据。
3.如权利要求2所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述根据所述距离、所述用户信息以及所述预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤包括:
根据所述距离以及所述预设回归方程获取预设维度的形体数据;
根据所述用户信息以及所述预设维度的形体数据生成所述待测量用户的形体数据。
4.如权利要求3所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述预设回归方程包括第一预设回归方程、第二预设回归方程以及第三预设回归方程,其中,
所述第一预设回归方程为:W1=C+1.853X1+1.748X2+0.004X3+0.005X4-0.01X5,
所述第二预设回归方程为:W2=C+1.756X1+1.122X2+0.009X3-0.002X5,
所述第三预设回归方程为:W3=C+2.456X1-0.025X3+0.043X5,
其中,W1、W2以及W3分别为胸围、腰围以及臀围,所述预设回归方程中的C为常数,X1为宽度,X2为厚度,X3=X1 2,X4=X2 2,X5=X1X2。
5.如权利要求2所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述获取各个所述特征点之间的距离的步骤包括:
获取所述特征点在三维坐标系中的坐标信息;
根据所述坐标信息确定各个所述特征点之间的距离。
6.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述在所述形体图像中获取特征点的步骤包括:
根据所述形体图像确定所述待测量用户的轮廓信息;
获取与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息;
将与所述待测量用户的轮廓信息相匹配的预存轮廓信息上的特征点作为所述待测量用户的轮廓信息上的特征点。
7.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述在所述形体图像中获取特征点的步骤包括:
获取所述待测量用户穿着服装上标注的特征点,并将所述待测量用户穿着服装上所标注的特征点作为所述特征点。
8.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
输出所述形体数据至预设的移动终端。
9.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述根据所述特征点、所述用户信息以及预设回归方程生成所述待测量用户的形体数据的步骤之后,还包括:
根据所述形体数据生成服装推荐信息和/或尺码推荐信息;
输出所述服装推荐信息和/或所述尺码推荐信息。
10.如权利要求1所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
输出拍照姿势模板,以供所述待测量用户按照所述拍照姿势模板进行拍照;
在检测到所述待测量用户的拍照姿势与所述拍照姿势模板匹配时,则执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
11.如权利要求10所述的形体数据的测量方法,其特征在于,所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤之前,还包括:
检测所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物是否满足预设条件;
在所述待测量用户所在的环境以及穿着衣物满足所述预设条件时,执行所述获取待测量用户的形体图像以及用户信息的步骤。
12.一种形体数据的测量装置,其特征在于,所述形体数据的测量装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的形体数据的测量程序,所述形体数据的测量程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的形体数据的测量方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有形体数据的测量程序,所述形体数据的测量程序被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的形体数据的测量方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111415382A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图片中人体手臂美体处理方法、装置及电子设备 |
CN111556358A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 维沃移动通信有限公司 | 显示方法、装置和电子设备 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW201508551A (zh) * | 2013-08-30 | 2015-03-01 | Nat Univ Tsing Hua | 非接觸式三度空間人體資料擷取系統及方法 |
CN104517219A (zh) * | 2013-09-28 | 2015-04-15 | 南京专创知识产权服务有限公司 | 应用于淘宝网的虚拟试衣系统 |
WO2015068417A1 (ja) * | 2013-11-11 | 2015-05-14 | 日本電気株式会社 | 画像照合システム、画像照合方法およびプログラム |
US20150286859A1 (en) * | 2014-04-03 | 2015-10-08 | Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte.Ltd. | Image Processor Comprising Gesture Recognition System with Object Tracking Based on Calculated Features of Contours for Two or More Objects |
CN104992441A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-10-21 | 华中科技大学 | 一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法 |
CN106952335A (zh) * | 2017-02-14 | 2017-07-14 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 建立人体模型库的方法及其系统 |
CN107103323A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-08-29 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 一种基于图像轮廓特征的目标识别方法 |
CN107169458A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-15 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 数据处理方法、装置及存储介质 |
CN107240007A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-10 | 陕西科技大学 | 一种与3d人体模型结合的ar三维虚拟试衣系统 |
CN107333646A (zh) * | 2017-08-26 | 2017-11-10 | 深圳市云菲网络科技有限公司 | 一种女装测量衣及测量方法 |
CN107563875A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-09 | 安徽网网络科技有限公司 | 基于人体3d建模的拍照试衣系统及其使用方法 |
CN108272154A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-13 | 广州唯品会研究院有限公司 | 一种服装尺寸测量方法和装置 |
CN108985212A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 深圳市科脉技术股份有限公司 | 人脸识别方法及装置 |
-
2019
- 2019-01-15 CN CN201910035515.8A patent/CN109685040B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW201508551A (zh) * | 2013-08-30 | 2015-03-01 | Nat Univ Tsing Hua | 非接觸式三度空間人體資料擷取系統及方法 |
CN104517219A (zh) * | 2013-09-28 | 2015-04-15 | 南京专创知识产权服务有限公司 | 应用于淘宝网的虚拟试衣系统 |
WO2015068417A1 (ja) * | 2013-11-11 | 2015-05-14 | 日本電気株式会社 | 画像照合システム、画像照合方法およびプログラム |
US20150286859A1 (en) * | 2014-04-03 | 2015-10-08 | Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte.Ltd. | Image Processor Comprising Gesture Recognition System with Object Tracking Based on Calculated Features of Contours for Two or More Objects |
CN104992441A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-10-21 | 华中科技大学 | 一种面向个性化虚拟试衣的真实人体三维建模方法 |
CN106952335A (zh) * | 2017-02-14 | 2017-07-14 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 建立人体模型库的方法及其系统 |
CN107103323A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-08-29 | 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 | 一种基于图像轮廓特征的目标识别方法 |
CN107169458A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-15 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 数据处理方法、装置及存储介质 |
CN107240007A (zh) * | 2017-07-21 | 2017-10-10 | 陕西科技大学 | 一种与3d人体模型结合的ar三维虚拟试衣系统 |
CN107333646A (zh) * | 2017-08-26 | 2017-11-10 | 深圳市云菲网络科技有限公司 | 一种女装测量衣及测量方法 |
CN107563875A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-09 | 安徽网网络科技有限公司 | 基于人体3d建模的拍照试衣系统及其使用方法 |
CN108272154A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-13 | 广州唯品会研究院有限公司 | 一种服装尺寸测量方法和装置 |
CN108985212A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 深圳市科脉技术股份有限公司 | 人脸识别方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
KE-LI CHENG 等: "Parametric Human Body Reconstruction Based on Sparse Key Points", 《IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS》 * |
崔勇: "《基于正交图片的三维虚拟人体模型重构》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
许家岩: "《基于体表形态的青年男体体型分类及测量系统的研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111415382A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图片中人体手臂美体处理方法、装置及电子设备 |
CN111415382B (zh) * | 2020-03-02 | 2022-04-05 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 图片中人体手臂美体处理方法、装置及电子设备 |
CN111556358A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 维沃移动通信有限公司 | 显示方法、装置和电子设备 |
CN111556358B (zh) * | 2020-05-20 | 2022-03-01 | 维沃移动通信(杭州)有限公司 | 显示方法、装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN109685040B (zh) | 2021-06-29 |
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