CN110379001B - 一种足制品定制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种足制品定制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质,其中,该方法包括:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,将所述采集结果上传至云端服务器;使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。通过本发明,有效减少提取过程中人工参与程度,更加客观、准确;可以一键式快速、准确地为医疗整形、鞋楦制鞋等行业输出需要的足部尺寸数据。
Description
技术领域
本发明涉及三维测量及人体模型数字化工程技术领域,尤其涉及一种足制品定制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
现有的脚型测量方法主要分为接触式测量和非接触式测量,其中,非接触式测量在计算机、光学等学科发展的带动下,越来越受重视。但是需要说明的是,非接触式测量还仅仅局限于通过摄像机采集足部三维脚型信息,将采集到的足部三维脚型信息导入到计算机中,使用指定软件,进行足部三维信息的提取并将计算结果展示给用户,即现有设备多为单机离线服务,功能单一,只能完成脚型数字模型获取、分析、显示等简单功能,还未能串联制鞋厂商、医疗机构,提供有价值的服务。并且,无法充分利用用户的性别、年龄、身高、职业、爱好等进行大数据分析、个性化推广。
针对上述技术问题,相关技术中并没有提出有效的解决方案。
发明内容
本发明为了解决现有的问题,提供一种足制品定制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
本发明采用的技术方案如下所述:
一种足制品定制方法,包括如下步骤:S1:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;S2:将所述采集结果上传至云端服务器;S3:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;S4:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。
优选地,在接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息之前,所述方法还包括:T1:所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果;其中,所述深度学习结果至少包括:所述足部的静态信息、所述足部的动态信息,所述静态信息和所述动态信息与以下信息至少之一对应:所述足部对应的被测人体的性别、所述足部对应的被测人体的年龄、所述足部对应的被测人体的身高、所述足部对应的被测人体的职业、所述足部对应的被测人体的爱好;T2:根据所述深度学习结果,获取与所述被测人体足部信息匹配度最高的所述足部的详细信息。
优选地,所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果包括:T11:所述云端服务器获取不同终端上传的所述采集结果;T12:根据所述采集结果,建立训练模型;T13:实时更新所述训练模型,得到所述深度学习结果。
优选地,在获取所述足部的三维点云模型之后,所述方法还包括:S31:将所述三维点云模型进行封装和面片平滑,并转化为点云;S32:在所述点云中提取所述足部的特征点。
优选地,步骤S32中的足部特征点包括以下至少之一:内踝点、外踝点、足跟点、趾尖点、胫侧跖骨点、腓侧跖骨点、足跟第一跖骨点、足跟第五跖骨点、足弓最高点、足舟骨最高点、小脚趾头点、胫骨前下点;
其中,所述内踝点、所述外踝点根据脚踝位置的点云分别提取内外踝的轮廓线,计算极值点,根据极值点和曲线的曲率来区分内、外踝点;
所述足跟点为计算后脚后跟附近点云轮廓的极值点;
所述趾尖点为计算脚尖位置点云轮廓的极值点;
所述胫侧跖骨点、所述腓侧跖骨点、所述足跟第一跖骨点、所述足跟第五跖骨点按相应部位点云轮廓的极值点且所在曲线曲率最大提取;
所述足弓最高点为计算足弓曲线上曲率最大的点;
所述足舟骨最高点、所述小脚趾头点为计算相应部分点云轮廓的极值点;
所述胫骨前下点为计算足背曲线上距离足弓点最近的点。
优选地,所述足部的尺寸信息至少包括:足背高、内踝高、外踝高、足趾高、足弓高、足长、足跟跖骨距离、足背长、足跟内踝距离、踝上宽、足宽、足跟宽、内外踝宽、踝上厚、外踝长、脚跟到小脚趾长、踝上围、前脚围、足跟围、足弓围。
优选地,脚底所在平面为xOy平面,云点z坐标表示高度以此计算所述足部的尺寸信息;
所述足背高是通过计算胫骨前下点z坐标获得;
所述内踝高是通过计算内踝点z坐标获得;
所述外踝高是通过计算外踝点z坐标获得;
所述足趾高是通过计算第一跖趾关节点z坐标获得;
所述足弓高是通过计算足弓最高点z坐标获得;
所述足长是通过计算特征点趾尖点和脚后跟点的水平距离获得;
所述足跟跖骨距离是通过计算特征点足跟点到内踝点的距离获得;
所述足背长是通过计算特征点胫骨前下点到趾尖点的水平距离获得;
所述足跟内踝距离是通过计算特征点足跟点到内踝点的距离获得;
所述踝上宽是根据周长最小或投影点差值最小进行提取;
所述足宽是通过计算特征点第一趾关节点与第五趾关节点的直线距离获得;
所述足跟宽是通过计算特征点足跟第一趾骨点到足跟第五趾骨点直线距离获得;
所述内外踝宽是通过计算特征点内踝点和外踝点之间垂直于连接足跟点到第二趾尖连线的水平直线距离获得;
所述踝上厚是根据周长尺寸提取层数据,然后投影数据计算长度获得;
所述外踝长是通过计算特征点足跟点到外踝最突出点的水平距离获得;
所述脚跟到小脚趾长是通过计算特征点足跟点到第5脚趾头前的垂直距离获得;
所述踝上围是通过计算内踝点上方水平面方向上的最小周长获得;
所述前脚围是根据第一跖趾关节点、第五跖趾关节点和足背、足底的相关点提取当前层,对当前层数据进行凸壳提取,计算周长获得;
所述足跟围是根据特征点提取当前层数据,采用凸壳算法计算周长获得;
所述足弓围是根据足弓点提取当前层数据,采用凸壳算法计算周长获得。
本发明还提供一种足制品定制装置,包括:第一单元:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;第二单元:将所述采集结果上传至云端服务器;第三单元:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;第四单元:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。
本发明又提供一种足制品定制终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一所述方法的步骤。
本发明再提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述方法的步骤。
本发明的有益效果为:提供一种足制品定制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质,通过对数据进行采集然后上传至云端服务器,再通过云端服务器对采集结果进行处理,从足部特征点及特征尺寸定义出发,用其相关的数学特征,计算提取特征点,根据相关特征点计算提取脚步尺寸,有效减少提取过程中人工参与程度,更加客观、准确;可以一键式快速、准确地为医疗整形、鞋楦制鞋等行业输出需要的足部尺寸数据。
附图说明
图1是本发明实施例中一种足制品定制方法示意图。
图2是本发明实施例中又一种足制品定制方法示意图。
图3是本发明实施例中云端服务器通过深度学习算法获得深度学习结果的方法示意图。
图4是本发明实施例中获取足部的三维点云模型之后的方法示意图。
图5是本发明实施例中对足部扫描并封装后的模型示意图。
图6是本发明实施例中是模型再次转换为点云的模型示意图。
图7是本发明实施例中是对足部尺寸进行提取的提取效果示意图
图8是本发明实施例中是又一种对足部尺寸进行提取的提取效果示意图。
图9是本发明实施例中一种足制品定制装置示意图。
图10是本发明实施例中足制品定制终端设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。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。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外,连接即可以是用于固定作用也可以是用于电路连通作用。
需要理解的是,术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多该特征。在本发明实施例的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
实施例1
如图1所示,本发明提供一种足制品定制方法,包括如下步骤:
S1:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;
图像采集设备是深度相机,相机的摆放位置,原则上只要能获取足部的三维信息即可。
S2:将所述采集结果上传至云端服务器;
可以理解的是,在本发明的一种实施例中,可以通过4G(又称IMT-Advanced技术,是基于IP协议的高速蜂窝移动网)、5G(第五代移动通信技术,5th generation mobilenetworks或5th generation wireless systems、5th-Generation,是最新一代蜂窝移动通信技术)等传输技术将所述采集结果上传至云端服务器;云端服务器具有存储和计算能力、大数据分析等功能。
S3:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;
所述定制化服务信息包括:定制化鞋或鞋垫、假肢生产、手术辅助等。
定制化鞋或鞋垫:采集用户的足部的详细信息,根据足部的详细信息制作鞋或鞋垫;
假肢生产:获取用户健康的一只脚的足部的详细信息,然后利用镜像得到另外一只脚的三维模型,生产出两只外形相同的脚;
手术辅助:获取用户的足部的详细信息,可以帮助判断用户的足病类型并辅助手术治疗。
S4:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。
如图2所示,在接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息之前,所述方法还包括:
T1:所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果;
其中,所述深度学习结果至少包括:所述足部的静态信息、所述足部的动态信息,所述静态信息和所述动态信息与以下信息至少之一对应:所述足部对应的被测人体的性别、所述足部对应的被测人体的年龄、所述足部对应的被测人体的身高、所述足部对应的被测人体的职业、所述足部对应的被测人体的爱好;
T2:根据所述深度学习结果,获取与所述被测人体足部信息匹配度最高的所述足部的详细信息。
如图3所示,在本发明的一种实施例中,云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果包括:
T11:所述云端服务器获取不同终端上传的所述采集结果;
T12:根据所述采集结果,建立训练模型;
T13:实时更新所述训练模型,得到所述深度学习结果。
如图4所示,在获取所述足部的三维点云模型之后,所述方法还包括:
S31:将所述三维点云模型进行封装和面片平滑,并转化为点云;
S32:在所述点云中提取所述足部的特征点。
在本发明的一种实施例中,步骤S32中的足部特征点包括以下至少之一:内踝点、外踝点、足跟点、趾尖点、胫侧跖骨点、腓侧跖骨点、足跟第一跖骨点、足跟第五跖骨点、足弓最高点、足舟骨最高点、小脚趾头点、胫骨前下点。
在本发明的另一种实施例中,所述足部的尺寸信息包括以下至少之一:足背高、内踝高、外踝高、足趾高、足弓高、足长、足跟跖骨距离、足背长、足跟内踝距离、踝上宽、足宽、足跟宽、内外踝宽、踝上厚、外踝长、脚跟到小脚趾长、踝上围、前脚围、足跟围、足弓围。各足部特征点的提取方法见表1。
表1.各足部特征点提取方法
在本发明的又一种实施例中,脚底所在平面为xOy平面,云点z坐标表示高度以此计算所述足部的尺寸信息,足部的尺寸信息提取的方法见表2。
表2.足部各尺寸提取方法
实施例2
采用本发明的方法对某青年男子左脚足部尺寸为具体实施例作进一步描述。
步骤1,使用5个RGB-D相机或者深度相机对青年男子的左脚足部信息进行采集,得到采集结果;5个相机可以在足部周围围成一个圈,也可以其中4个相机处于脚的的四个角,一个相机位于脚的底部。当然,也可以是其他的排列方式,此处不做限制,只是需要得到相应的采集结果。
可以理解的是,为了更全面的获取足部信息,可以设置更多的相机。
步骤2,将相机的采集结果上传至云端服务器;可以理解的是,可以通过4G、5G的方式传输。
步骤3:使用云端服务器对采集结果进行处理以获取足部的三维点云模型,并根据足部的三维点云模型提取出足部的详细信息。
在获取所述足部的三维点云模型之后,所述方法还包括:
将所述三维点云模型进行封装和面片平滑,并转化为点云;
在所述点云中提取所述足部的特征点。
足部的详细信息至少包括:足部的尺寸信息、足部的形状信息、足部的变形信息、足部的定制化服务信息。
可以理解的是,云端服务器存储海量的足部的尺寸信息,这些足部的尺寸信息可以独立存在的,也可以对应被测人体的性别、年龄、身高、职业、爱好等。
所以,在本实施例中,还包括如下步骤:
步骤4:所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果;具体包括:
所述云端服务器获取不同终端上传的所述采集结果;
根据所述采集结果,建立训练模型;
实时更新所述训练模型,得到所述深度学习结果。
比如可以得到缺乏锻炼的某一年龄段的白领女性的静态信息和动态信息,或得到某一年龄段的热爱篮球运动的青少年的静态信息和动态信息。
其中,所述深度学习结果至少包括:所述足部的静态信息、所述足部的动态信息,所述静态信息和所述动态信息与以下信息至少之一对应:所述足部对应的被测人体的性别、所述足部对应的被测人体的年龄、所述足部对应的被测人体的身高、所述足部对应的被测人体的职业、所述足部对应的被测人体的爱好。
静态信息是指足部处于静态时的数据信息,动态信息是指足部处于动态时的数据信息。
更进一步的,可以利用上述静态信息或动态信心给予被测人体健康指导,或,预防建议。
步骤5:根据所述深度学习结果,获取与所述被测人体足部信息匹配度最高的所述足部的详细信息。
步骤6:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。
如图5所示,是对足部扫描并封装后的模型示意图。
如图6所示,是模型再次转换为点云的模型示意图。
如图7和图8所示,是对足部尺寸进行提取的提取效果示意图。在对被测青年男子的足部特征点进行提取,再对足部尺寸进行提取,提取结果见表3。
表3足部尺寸提取结果
通过表3的数据就可以对被测青年的医疗整形、鞋楦制鞋等行业输出需要的脚步尺寸数据。
实施例3
如图9所示,本发明还提供一种足制品定制装置,包括:
第一单元:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;
第二单元:将所述采集结果上传至云端服务器;
第三单元:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;
第四单元:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户。
如图10所示,本发明一实施例提供的足制品定制终端设备的示意图。该实施例的足制品定制终端设备包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如获取采集结果的程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个足制品定制方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S1-S4。或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各单元的功能,例如第一单元。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个单元,所述一个或者多个单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述足制品定制终端设备中的执行过程。
所述足制品定制终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述足制品定制终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是足制品定制终端设备的示例,并不构成对足制品定制终端设备的限定,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,例如所述足制品定制终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述足制品定制终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个足制品定制终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述足制品定制终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述足制品定制终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干等同替代或明显变型,而且性能或用途相同,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种足制品定制方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;
S2:将所述采集结果上传至云端服务器;
S3:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;
S4:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户;
在接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息之前,所述方法还包括:
T1:所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果;
其中,所述深度学习结果至少包括:所述足部的静态信息、所述足部的动态信息,静态信息是指足部处于静态时的数据信息,动态信息是指足部处于动态时的数据信息,所述静态信息和所述动态信息与以下信息至少之一对应:所述足部对应的被测人体的性别、所述足部对应的被测人体的年龄、所述足部对应的被测人体的身高、所述足部对应的被测人体的职业、所述足部对应的被测人体的爱好;
T2:根据所述深度学习结果,获取与所述被测人体足部信息匹配度最高的所述足部的详细信息。
2.如权利要求1所述的足制品定制方法,其特征在于,所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果包括:
T11:所述云端服务器获取不同终端上传的所述采集结果;
T12:根据所述采集结果,建立训练模型;
T13:实时更新所述训练模型,得到所述深度学习结果。
3.如权利要求1所述的足制品定制方法,其特征在于,在获取所述足部的三维点云模型之后,所述方法还包括:
S31:将所述三维点云模型进行封装和面片平滑,并转化为点云;
S32:在所述点云中提取所述足部的特征点。
4.如权利要求3所述的足制品定制方法,其特征在于,步骤S32中的足部特征点包括以下至少之一:内踝点、外踝点、足跟点、趾尖点、胫侧跖骨点、腓侧跖骨点、足跟第一跖骨点、足跟第五跖骨点、足弓最高点、足舟骨最高点、小脚趾头点、胫骨前下点;
其中,所述内踝点、所述外踝点根据脚踝位置的点云分别提取内外踝的轮廓线,计算极值点,根据极值点和曲线的曲率来区分内、外踝点;
所述足跟点为计算后脚后跟附近点云轮廓的极值点;
所述趾尖点为计算脚尖位置点云轮廓的极值点;
所述胫侧跖骨点、所述腓侧跖骨点、所述足跟第一跖骨点、所述足跟第五跖骨点按相应部位点云轮廓的极值点且所在曲线曲率最大提取;
所述足弓最高点为计算足弓曲线上曲率最大的点;
所述足舟骨最高点、所述小脚趾头点为计算相应部分点云轮廓的极值点;
所述胫骨前下点为计算足背曲线上距离足弓点最近的点。
5.如权利要求1所述的足制品定制方法,其特征在于,所述足部的尺寸信息包括以下至少之一:足背高、内踝高、外踝高、足趾高、足弓高、足长、足跟跖骨距离、足背长、足跟内踝距离、踝上宽、足宽、足跟宽、内外踝宽、踝上厚、外踝长、脚跟到小脚趾长、踝上围、前脚围、足跟围、足弓围。
6.如权利要求5所述的足制品定制方法,其特征在于,脚底所在平面为xOy平面,云点z坐标表示高度以此计算所述足部的尺寸信息;
所述足背高是通过计算胫骨前下点z坐标获得;
所述内踝高是通过计算内踝点z坐标获得;
所述外踝高是通过计算外踝点z坐标获得;
所述足趾高是通过计算第一跖趾关节点z坐标获得;
所述足弓高是通过计算足弓最高点z坐标获得;
所述足长是通过计算特征点趾尖点和脚后跟点的水平距离获得;
所述足跟跖骨距离是通过计算特征点足跟点到内踝点的距离获得;
所述足背长是通过计算特征点胫骨前下点到趾尖点的水平距离获得;
所述足跟内踝距离是通过计算特征点足跟点到内踝点的距离获得;
所述踝上宽是根据周长最小或投影点差值最小进行提取;
所述足宽是通过计算特征点第一趾关节点与第五趾关节点的直线距离获得;
所述足跟宽是通过计算特征点足跟第一趾骨点到足跟第五趾骨点直线距离获得;
所述内外踝宽是通过计算特征点内踝点和外踝点之间垂直于连接足跟点到第二趾尖连线的水平直线距离获得;
所述踝上厚是根据周长尺寸提取层数据,然后投影数据计算长度获得;
所述外踝长是通过计算特征点足跟点到外踝最突出点的水平距离获得;
所述脚跟到小脚趾长是通过计算特征点足跟点到第5脚趾头前的垂直距离获得;
所述踝上围是通过计算内踝点上方水平面方向上的最小周长获得;
所述前脚围是根据第一跖趾关节点、第五跖趾关节点和足背、足底的相关点提取当前层,对当前层数据进行凸壳提取,计算周长获得;
所述足跟围是根据特征点提取当前层数据,采用凸壳算法计算周长获得;
所述足弓围是根据足弓点提取当前层数据,采用凸壳算法计算周长获得。
7.一种足制品定制装置,其特征在于,包括:
第一单元:使用多个图像采集设备对处于所述多个图像采集设备覆盖范围内的足部信息进行采集,得到采集结果,其中,所述多个图像采集设备至少包括5个,所述5个图像采集设备被设置在不同的三维坐标位置处;
第二单元:将所述采集结果上传至云端服务器;
第三单元:使用所述云端服务器对所述采集结果进行处理,以获取所述足部的三维点云模型,并根据所述足部的三维点云模型提取出所述足部的详细信息,其中,所述足部的详细信息至少包括:所述足部的尺寸信息、所述足部的形状信息,所述足部的变形信息、所述足部的定制化服务信息,其中,所述云端服务器存储有不同类型足部的详细信息;
第四单元:接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息,并将所述足部的详细信息展示给用户;
在接收所述云端服务器下发的所述足部的详细信息之前:
所述云端服务器通过深度学习算法,对不同终端上传的所述采集结果进行深度学习,得到深度学习结果;
其中,所述深度学习结果至少包括:所述足部的静态信息、所述足部的动态信息,静态信息是指足部处于静态时的数据信息,动态信息是指足部处于动态时的数据信息,所述静态信息和所述动态信息与以下信息至少之一对应:所述足部对应的被测人体的性别、所述足部对应的被测人体的年龄、所述足部对应的被测人体的身高、所述足部对应的被测人体的职业、所述足部对应的被测人体的爱好;
根据所述深度学习结果,获取与所述被测人体足部信息匹配度最高的所述足部的详细信息。
8.一种足制品定制终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任一所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一所述方法的步骤。
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