CN110610499A - 一种图像中自动裁取局部细节图的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像中自动裁取局部细节图的方法，至少包括以下步骤：S1、建立标准样本库；S2、提供图像，并进行预处理图像；S3、在所述预处理图像中确定关键点和目标检测框，确定待裁取局部细节区域；S4、根据待裁取局部细节区域，从标准样品库中检索得到标准样本图组；S5、将所述标准样本图组中的每个标准样本图分别与所述待裁取局部细节区域进行计算；S6、汇总所有所述标准样本图下最优结果，以相似度最大值为最终结果，从高清服装图中裁取目标服装局部细节图。

Description

一种图像中自动裁取局部细节图的方法
技术领域
本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种图像中自动裁取局部细节图的方法。
背景技术
互联网电商平台飞速发展，服装类商品的交易额占比巨大。电商平台上商品详情页，是呈现商品信息和展示商品特点的重要页面。在服装类商品详情页中，经常放置服装局部细节图，用来展示服装的材质、工艺和局部细节的设计亮点等。
传统流程上，摄影师在摄影棚或户外场景拍摄服装或真人模特穿戴服装，得到素材图。设计师手工在photoshop等图像编辑工具中制作商品详情页，包括裁取服装局部细节图。
服装类商品是电商平台上的最大品类，每年都发布海量的新品，全部需要设计师加班加点制作商品详情页，工作量巨大，人力成本高昂。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像中自动裁取局部细节图的方法，至少包括以下步骤：
S1、建立标准样本库；
S2、提供图像，并进行预处理图像；
S3、在所述预处理图像中确定关键点和目标检测框，确定待裁取局部细节区域；
S4、根据待裁取局部细节区域，从标准样品库中检索得到标准样本图组；
S5、将所述标准样本图组中的每个标准样本图分别与所述待裁取局部细节区域进行如下计算：
S51、根据标准样本图与所述待裁取局部细节区域中的关键点，缩放待裁取局部细节区域，使其与标准样本图保持大小一致；
S52、在所述待裁取局部细节区域中提取尺度和方向相同的初始候选矩形框，并产生245个精细候选矩形框；
S53、计算所述标准样本图与所述精细候选矩形框对应的前景背景二值化图的汉明距离，作为相似度；
S54、选取相似度最大的情况，对应的精细候选矩形框为最优结果；
S6、汇总所有所述标准样本图下最优结果，以相似度最大值为最终结果，从高清服装图中裁取目标服装局部细节图。
优选地，所述标准样品库为采用电商平台上现有商品详情页，建立服装局部标准样品库。
优选地，所述的预处理图像的方法，至少包括以下步骤：
S21、基于Convolutional Pose Machines模型提取所述预处理图像中的关键点；
S22、基于Faster R-CNN模型提取所述预处理图像中的目标检测框；
S23、基于Mask R-CNN模型提取所述预处理图像的前景掩码；根据服装前景掩码，前景像素置1，背景像素置0，将所述预处理图像二值化处理后保存。
优选地，所述S51具体包括以下步骤：
S511、取标准样本图的裁剪关键点对为SA、SB；取待裁取局部细节区域的裁剪关键点对为TA、TB；
S512、计算SA与SB的欧式距离为O1，TA与TB的欧式距离为O2；
S513、缩放待裁取局部细节区域，使O1＝O2；
S514、基于标准样本图中的关键点的位置和角度，在待裁取局部细节区域中计算一个矩形区域四个角点坐标，使得待裁取局部细节区域上关键点在矩形区域中的位置和角度，等于标准样本图中的位置和角度。
与现有技术相比，本申请的技术方案的有益效果：
本申请提供的图像中自动裁取局部细节图的方法可以大量的节约人力成本，减轻设计师的工作量。由原本7天完成的工作量，通过本申请的方法仅需至多1天即可完成原来的工作量。同时，自动裁取局部细节图的方法，裁剪的查准率达到98％以上，查全率为达到90％以上。
附图说明
图1为图像中自动裁取局部细节图的方法。
图2为实施例原始待裁取图像。
图3为实施例裁取后的领口细节图。
图4为实施例裁取后的肩部细节图。
图5为实施例裁取后的袖口细节图。
图6为实施例裁取后的下摆细节图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
参照图1至图6，本实施例公开了一种图像中自动裁取局部细节图的方法，至少包括以下步骤：
S1、建立标准样本库；
首先，建立标准样本库，可以具体定义服装局部细节的范围，如领口、袖口、下摆、裤头、裤脚和裤裆等部位。
建立标准样本库可以使用本领域技术人员所知的任何一种方法，例如本申请优选的是实施例可以采用利用电商平台上现有商品详情页，建立服装局部细节的标准样本库。
对标准样本库中的图像，标定了像素的前景和背景分类。前景像素置1，背景像素置0，存为二值化图，并标定两个以上的服饰关键点。
S2、提供图像，并进行预处理图像；
提供一张或者多张图像，对于图像的格式并没有特别的限定，在本实施例中，可以为RGB格式的图像。
优选地，所述的预处理图像的方法，至少包括以下步骤：
S21、基于Convolutional Pose Machines模型提取所述预处理图像中的关键点；
本申请中，所述Convolutional Pose Machines模型简称CPM。
S22、基于Faster R-CNN模型提取所述预处理图像中的目标检测框；
S23、基于Mask R-CNN模型提取所述预处理图像的前景掩码；根据服装前景掩码，前景像素置1，背景像素置0，将所述预处理图像二值化处理后保存。
S3、在所述预处理图像中确定关键点和目标检测框，确定待裁取局部细节区域；
获取当前任务类型，任务类型如“裁取袖口”、“裁取领口”等。然后在所述预处理图像中确定关键点和目标检测框，确定待裁取局部细节区域；其中，一张预处理图像可能同时输出多个目标检测框和多组关键点。若目标检测框区域包含对应的服饰关键点，则认为目标检测框的结果可信。比如袖口的目标检测框，包含了服装关键点估计模型输出的袖口关键点，则将该袖口目标检测框设置为可信的候选区域。
S4、根据待裁取局部细节区域，从标准样品库中检索得到标准样本图组；
S5、将所述标准样本图组中的每个标准样本图分别与所述待裁取局部细节区域进行如下计算：
S51、根据标准样本图与所述待裁取局部细节区域中的关键点，缩放待裁取局部细节区域，使其与标准样本图保持大小一致，并对齐方向。
S52、在所述待裁取局部细节区域中提取尺度和方向相同的初始候选矩形框，并产生245个精细候选矩形框；
S53、计算所述标准样本图与所述精细候选矩形框对应的前景背景二值化图的汉明距离，作为相似度；
S54、选取相似度最大的情况，对应的精细候选矩形框为最优结果；
对于不同的任务类型，有不同的服装关键点对。例如，裁剪领口时，则选取左领口点、右领口点作为关键点对；裁剪袖口时，选取袖口内侧点、袖口外侧点作为关键点对。
优选地，所述S51具体包括以下步骤：
S511、取标准样本图的裁剪关键点对为SA、SB；取待裁取局部细节区域的裁剪关键点对为TA、TB；
S512、计算SA与SB的欧式距离为O1，TA与TB的欧式距离为O2；
S513、缩放待裁取局部细节区域，使O1＝O2；
S514、基于标准样本图中的关键点的位置和角度，在待裁取局部细节区域中计算一个矩形区域四个角点坐标，使得待裁取局部细节区域上关键点在矩形区域中的位置和角度，等于标准样本图中的位置和角度。
由于服饰关键点本身可能存在轻微的误差，在候选矩形框周边取多个精细候选矩形框：
对候选区域缩小x％、2x％，放大x％、2x％，加上原始尺寸，共计5种尺度缩放标准。对候选区域水平方向上左移w像素、2w像素、3w像素，左移w像素、2w像素、3w像素，加上原始尺寸，共计7种水平方向候选位置。
对候选区域垂直方向上上移w像素、2w像素、3w像素，下移w像素、2w像素、3w像素，加上原始尺寸，共计7种垂直方向候选位置。
组合如上各种情况，获取得到245个精细候选矩形框。
用汉明距离计算245个精细候选矩形框和当前样本图的前景背景二值化图的相似度。取相似度最大值的情况，对应的精细候选矩形框为最优结果。
S6、汇总所有所述标准样本图下最优结果，以相似度最大值为最终结果，从高清服装图中裁取目标服装局部细节图。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种图像中自动裁取局部细节图的方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
S1、建立标准样本库；
S2、提供图像，并进行预处理图像；
S3、在所述预处理图像中确定关键点和目标检测框，确定待裁取局部细节区域；
S4、根据待裁取局部细节区域，从标准样品库中检索得到标准样本图组；
S5、将所述标准样本图组中的每个标准样本图分别与所述待裁取局部细节区域进行如下计算：
S51、根据标准样本图与所述待裁取局部细节区域中的关键点，缩放待裁取局部细节区域，使其与标准样本图保持大小一致；
S52、在所述待裁取局部细节区域中提取尺度和方向相同的初始候选矩形框，并产生245个精细候选矩形框；
S53、计算所述标准样本图与所述精细候选矩形框对应的前景背景二值化图的汉明距离，作为相似度；
S54、选取相似度最大的情况，对应的精细候选矩形框为最优结果；
S6、汇总所有所述标准样本图下最优结果，以相似度最大值为最终结果，从高清服装图中裁取目标服装局部细节图。
2.如权利要求1所述的图像中自动裁取局部细节图的方法，其特征在于，所述的预处理图像的方法，至少包括以下步骤：
S21、基于Convolutional Pose Machines模型提取所述预处理图像中的关键点；
S22、基于Faster R-CNN模型提取所述预处理图像中的目标检测框；
S23、基于Mask R-CNN模型提取所述预处理图像的前景掩码；根据服装前景掩码，前景像素置1，背景像素置0，将所述预处理图像二值化处理后保存。
3.如权利要求1所述的图像中自动裁取局部细节图的方法，其特征在于，所述S51具体包括以下步骤：
S511、取标准样本图的裁剪关键点对为SA、SB；取待裁取局部细节区域的裁剪关键点对为TA、TB；
S512、计算SA与SB的欧式距离为O1，TA与TB的欧式距离为O2；
S513、缩放待裁取局部细节区域，使O1＝O2；
S514、基于标准样本图中的关键点的位置和角度，在待裁取局部细节区域中计算一个矩形区域四个角点坐标，使得待裁取局部细节区域上关键点在矩形区域中的位置和角度，等于标准样本图中的位置和角度。
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