CN111145246B - 一种足型扫描的方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种足型扫描的方法，包括，步骤一S1，设定足部承载区，环绕所述承载区设置一个或多个标识单元和定位单元；步骤二S2，从至少覆盖一个定位单元的位置进行拍摄，得到足部图形；步骤三S3，从所述足部图形中提取足型轮廓线；步骤四S4，重复步骤二S2至步骤三S3，获得多个足型轮廓线图；步骤五S5，根据各所述足部图形中的标识单元，确定拍摄角度和距离；步骤六S6，根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；步骤七S7，将凸包边缘点进行曲线拟合，得到第一足型模型。本发明减少了无效图像或者无效数据的产生；多个足型轮廓线图整合对位更准确，精确度和获取速度都有显著的提高。

Description

一种足型扫描的方法和系统

技术领域

本发明总体涉及制鞋领域，更具体地，涉及一种足型扫描的方法和系统。

背景技术

目前，随着用户个性化需求的增加，量脚定制(made-to-measure)的重要性逐渐凸显。与此同时，为了实现量脚定制，需要低成本、高精度地获取大量消费者三维脚型数据，这对于优化产品设计、实现规模化定制，将会提供精准的数据基础。

常用的设备为大型光学扫描仪，大型光学扫描仪通过投射结构光到被测量目标，或者依赖高度可靠的深度摄像头，以及摄像头位置信息，从而计算得到高精度的扫描结果。当前全球市场上规模化投入使用的运营商主要包括volumental(瑞典公司)，saftsize(荷兰公司)，意礴数字科技(百丽集团)。但是由于以上设备造价高昂，使得用户只能在有限的范围内才能有机会获得相应服务。而且，数据采集的排他性，阻碍了通用型方案的推广。与此同时，设备的复杂性高，维护成本高，终端使用的积极性难以保证。

为了解决上述问题，基于手机摄像头进行采集的方案成为当前便携式足型采集的主流开发方向。目前可以方便获取的基于手机测量足型信息的app包括RightShoes,3Davatar Feet,FeetfitZ,Nike fit,等。这些技术方案中，都需要依赖所提供参照物和足部结构的先验知识。例如，参照物通常使用已知边长面积信息的平面，如A4纸或者身份证。实际操作中，拍摄角度，光源，站立方案可能会与理想状态存在差距，且没有可靠的后续方案修正这些差距造成的影响。所以，虽然这些方案具有便携和低成本的优点，但其测量结果的不稳定也是长久存在的问题。

在保证应用级测量精度的前提下，提供一种低成本，易于操作，便于携带的扫描方案是亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种足型扫描的方法，包括，步骤一S1，设定足部承载区1，环绕所述承载区1设置一个或多个标识单元3和定位单元2；步骤二S2，从至少覆盖一个定位单元2的位置进行拍摄，得到足部图形；步骤三S3，从所述足部图形中提取足型轮廓线；步骤四S4，重复步骤二S2至步骤三S3，获得多个足型轮廓线图；步骤五S5，根据各所述足部图形中的标识单元3，确定拍摄角度和距离；步骤六S6，根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；步骤七S7，将凸包边缘点进行曲线拟合，得到第一足型模型。

根据本发明的一个实施方式，每个所述标识单元3具有可区分编码。

根据本发明的一个实施方式，步骤一S1还包括，预先设定标识单元3的中心点坐标；步骤六S6还包括，调整多个足型轮廓线图，使多个足型轮廓线图中对应的标识单元3的坐标一致。

根据本发明的一个实施方式，预先设定所述定位单元2的位置，使其定位的拍摄方位分布至少包括前、后、左、右、左前、右前、左后、右后中任选的六个方位。

根据本发明的一个实施方式，所述标识单元3为多种颜色拼接的二维环形。

根据本发明的一个实施方式，所述标识单元3为可区分的三维标识。

根据本发明的一个实施方式，所述承载区1设置有足部定位点和方向指示线，用于限定待测足部的方向和位置。

根据本发明的一个实施方式，所述的方法，还包括，根据历史足型模型，得到拟合曲线参数；以所述拟合曲线参数为输入，以对应足型的维度数值为输出，构建机器学习训练数据集；对所述机器学习训练数据集进行回归分析建模，选取拟合最优模型；利用所述拟合最优模型修正所述第一足型模型。

根据本发明的另一个方面，提供了一种足型扫描的系统，包括参照设定模块100、拍摄模块101、提取模块102、运算模块103、凸包构建模块104、曲线拟合模块105，所述参照设定模块100，用于设定足部承载区1，环绕所述承载区1设置一个或多个标识单元3和定位单元2；所述拍摄模块101，用于从至少覆盖一个定位单元2的位置进行拍摄，得到足部图形；所述提取模块102，用于从所述足部图形中提取足型轮廓线；所述运算模块103，用于根据各所述足部图形中的标识单元3，确定拍摄角度和距离；所述凸包构建模块104，用于根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；所述曲线拟合模块105，将凸包边缘点进行曲线拟合，得到第一足型模型。

根据本发明的一个实施方式，所述足型扫描的系统，还包括机器学习模块和修正模块，所述机器学习模块，用于根据历史足型模型，构建拟合最优模型；所述修正模块，用于利用所述拟合最优模型修正所述第一足型模型。

本发明中所述第一足型模型的获得过程由于采用了定位点进行足型图像获取过程的筛选，减少了无效图像或者无效数据的产生；采用了标识点进行拍摄终端的精确定位，采用了标识点作为多个足型轮廓线图整合对位时的标记点而使其整合对位更准确。因此，相对于现有技术中所获取的模型来说，所述第一足型模型的精确度和获取速度都有显著的提高。

附图说明

图1是一种足型扫描的方法的步骤示意图；

图2是承载区、标识单元和定位单元的俯视示意图；

图3是两个方向上进行拍摄的示意图；

图4是两个方向上的足型图形构建凸包的示意图；以及

图5是一种足型扫描的系统的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，参考标号是指本发明中的组件、技术，以便本发明的优点和特征在适合的环境下实现能更易于被理解。下面的描述是对本发明权利要求的具体化，并且与权利要求相关的其它没有明确说明的具体实现也属于权利要求的范围。

图1示出了一种足型扫描的方法的步骤示意图。

如图1所示，一种足型扫描的方法，包括，步骤一S1，设定足部承载区1，环绕所述承载区1设置一个或多个标识单元3和定位单元2；步骤二S2，从至少覆盖一个定位单元2的位置进行拍摄，得到足部图形；步骤三S3，从所述足部图形中提取足型轮廓线；步骤四S4，重复步骤二S2至步骤三S3，获得多个足型轮廓线图；步骤五S5，根据各所述足部图形中的标识单元3，确定拍摄角度和距离；步骤六S6，根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；步骤七S7，将凸包边缘点进行曲线拟合，得到第一足型模型。

所述足部承载区1用于承载待测足部，所述标识单元3环绕所述承载区1设置，形成识别单元阵列。

所述定位单元2穿插于所述识别单元阵列中，标示出拍摄较好的角度和位置。通常，在对三维物体采集图像后进行还原的过程中，所采集的图像的数量越丰富、采集图像的拍摄角度分布越广，还原的三维物体失真度越小，反之失真度越大，例如采集无穷多图像，且采集图像的拍摄角度遍布环绕被拍摄对象的整个球面时，根据这些获取的图像还原被拍摄对象几乎不失真。但是，在实际应用中，对于足型的拍摄，通常由采集图像的数量有限，角度也有限，尤其是手机用户对自己的足型进行拍摄时，只能提供有限数量的照片。为了利用有限数量的照片最大限度的保真还原出真实的足型数据，就需要使这些有限数量的照片尽可能的涵盖更多的有关足型的信息。本发明设定定位单元2，对能够涵盖更多足型信息的拍摄角度和位置进行标示，使用户尤其是非专业用户在采集足型图像时，能够根据所述定位单元2的标示，采集得到承载足型信息较多的图像，避免无效图像进入后续工序，从而提高足型扫描的精度。

所述定位单元2可以采用堆叠的三角形、方形、圆形或相交的平面构成，便于在对足型图形进行处理时，区分拍摄方向。

根据本发明的一个实施方式，每个所述标识单元3具有可区分编码。在拍摄得到的足型图像中，每一个所述标识单元3都可以被区分识别，根据足型图像中两个标识单元3所在的位置以及角度，即可判断拍摄终端所在的位置和角度，当足型图像中包括两个以上标识单元3时，对拍摄角度和位置的判断将会更加准确。

本发明中标识单元3的设置，使得对拍摄角度和位置的判断更加准确，进而使后续的将各足型轮廓线在同一坐标系下反投影更加精确的相互匹配。

所述提取所述足型轮廓线图，即将足型轮廓与承载区1的背景相分离，例如人脚站立的位置的承载区1设置为纯色背景(绿色或蓝色等)，利用在色度空间的二值化操作，可以将脚的轮廓与背景分离开。

当通过采集获取了多个角度和位置的足型轮廓线图之后，需要在统一坐标系下将多个足型轮廓线图进行整合对位还原，本发明利用预先设定的标识单元3确定了各足型轮廓线图所对应的拍摄坐标，可以便捷的整合对位还原。

根据本发明的一个实施方式，步骤一S1还包括，预先设定标识单元3的中心点坐标；步骤六S6还包括，调整多个足型轮廓线图，使多个足型轮廓线图中对应的标识单元3的坐标一致。

所述标识单元3的坐标点预先设定，所以标识单元3之间的距离也随之确定，在调整足型轮廓线图在同一个坐标系的过程中，除了利用拍摄角度和位置进行定位之外，还可以利用足型轮廓线图周边的标识单元3的坐标、相互之间的相对位置进行定位，从而使各足型轮廓线图之间比例协调、精准对位，避免造成反投影数据误差。

所述构建三维凸包是将足型图形向三维模型转换的计算过程，例如，在每个位置，使用拍摄终端的空间坐标位置和俯仰角度参数，将足型脚轮廓线图进行反投影，将其与空间中不同高度的切片相交，计算得到不同高度不同角度切片的重叠区域，计算不同高度重叠区域的凸多边形表示，多个高度组合起来，计算得到空间凸包。不同高度空间凸包边缘点使用傅里叶椭圆曲线拟合，保存为拟合参数用于后续计算，得到了第一足型模型，

所述第一足型模型的获得过程由于采用了定位点进行足型图像获取过程的筛选，减少了无效图像或者无效数据的产生；采用了标识点进行拍摄终端的精确定位，采用了标识点作为多个足型轮廓线图整合对位时的标记点而使其整合对位更准确。因此，相对于现有技术中所获取的模型来说，所述第一足型模型的精确度和获取速度都有显著的提高。

图2示出了承载区、标识单元和定位单元的俯视示意图。

根据本发明的一个实施方式，预先设定所述定位单元2的位置，使其定位的拍摄方位分布至少包括前、后、左、右、左前、右前、左后、右后中任选的六个方位。

如图2所示，所述标识单元3为多种颜色拼接的二维环形。多种颜色构成可分辨、可区分的二维环形，加工简单，识别误码率低，减少数据获取的错误，提高识别精度和准确度。

根据本发明的一个实施方式，所述标识单元3为可区分的三维标识。识别单元还可以采用其他可识别可区分的形式，本发明不予限定。

如图2所示，所述承载区1设置有足部定位点和方向指示线，用于限定待测足部的方向和位置。定位点和方向指示线使待测足部所在的位置相对稳定，获取图像的随机因素减少，进一步增加足型扫描的精度。

图3示出了两个方向上进行拍摄的示意图。

如图3所示，本发明可以采用在承载区1的四个角的位置设定定位单元2，以双排布设标识单元3，在获取足型图像时，用户可以在前后左右等方向上进行拍摄，例如获取6个方位的照片。在本发明限定的这几个基本方位拍摄获取的图形，都覆盖足够数量的标识单元3，并能获取具有代表性的足型信息。

图4示出了两个方向上的足型图形构建凸包的示意图。

如图4所示，利用拍摄终端的空间坐标位置和俯仰角度参数，将足型脚轮廓线图进行反投影，将其与空间中不同高度的切片相交，计算得到不同高度不同角度切片的重叠区域，计算不同高度重叠区域的凸多边形表示，多个高度组合起来，计算得到空间凸包。不同高度空间凸包边缘点使用傅里叶椭圆曲线拟合，保存为拟合参数用于后续计算，得到了第一足型模型，

根据本发明的一个实施方式，还包括，建立拟合最优模型：根据历史足型模型，得到拟合曲线参数；以所述拟合曲线参数为输入，以对应足型的维度数值为输出，构建机器学习训练数据集；对所述机器学习训练数据集进行回归分析建模，选取拟合最优模型。利用所述拟合最优模型修正所述第一足型模型。

本发明在建立第一足型模型的基础上，通过机器学习的方式，建立拟合最优模型对所述第一足型模型进行修正，使最终的足型模型更加贴近于实体。

图5示出了一种足型扫描的系统的示意图。

如图5所示，一种足型扫描的系统，包括参照设定模块100、拍摄模块101、提取模块102、运算模块103、凸包构建模块104、曲线拟合模块105，所述参照设定模块100，用于设定足部承载区1，环绕所述承载区1设置一个或多个标识单元3和定位单元2；所述拍摄模块101，用于从至少覆盖一个定位单元2的位置进行拍摄，得到足部图形；所述提取模块102，用于从所述足部图形中提取足型轮廓线；所述运算模块103，用于根据各所述足部图形中的标识单元3，确定拍摄角度和距离；所述凸包构建模块104，用于根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；所述曲线拟合模块105，将凸包边缘点进行曲线拟合，得到第一足型模型。

所述参照设定模块100可以在待测足部周围临时设定承载区1和构建参照体系(标识单元3和定位单元2等)，也可以是预先设定好承载区1和参照体系，只需将待测足部放置于承载区1即可。

所述拍摄模块101可以采用手机、相机等设备，例如，本发明可以将提取模块102、运算模块103、凸包构建模块104、曲线拟合模块105等整合设置在手机内部，并与手机摄像头连接，用户直接调用手机中与本发明相关的应用，即可实现精确扫描足型，得到足型数据。

所述提取模块102、运算模块103、凸包构建模块104、曲线拟合模块105可以是具有图像提取、运算、建模、拟合等功能的硬件组合。

本系统的工作过程如下：以带有摄像头的手机为例，参照设定模块100确定承载区1和参照系之后，用户将待测足部放置在承载区1，启动手机摄像头，拍摄6张或以上照片，并将照片传输到提取模块102，提取足型轮廓线，同时，所述运算模块103识别照片中的识别单元，并确定每张照片拍摄时候手机摄像头所在的角度和位置。所述凸包构建模块104分别从运算模块103和提取模块102获取足型轮廓线图和对应的摄像头位置和角度数据，并基于此进行足型轮廓线图的整合，构建凸包，再由曲线拟合模块105对凸包边缘线进行拟合，从而得到第一足型模型。

本发明通过定位单元2进行拍摄位置的限定，减少无效数据的产生。通过标识单元3进行拍摄位置的定位，并限定整合时各图形的比例和坐标，使获得的第一足型模型更精确。

根据本发明的一个实施方式，所述足型扫描的系统，还包括机器学习模块和修正模块，所述机器学习模块，用于根据历史足型模型，构建拟合最优模型；所述修正模块，用于利用所述拟合最优模型修正所述第一足型模型。

本发明中所述第一足型模型的获得过程由于采用了定位点进行足型图像获取过程的筛选，减少了无效图像或者无效数据的产生；采用了标识点进行拍摄终端的精确定位，采用了标识点作为多个足型轮廓线图整合对位时的标记点而使其整合对位更准确。因此，相对于现有技术中所获取的模型来说，所述第一足型模型的精确度和获取速度都有显著的提高。

本发明利用机器学习构建拟合最优模型，对所述第一足型模型进行修正，使最终的足型模型更加贴近于实体。

应该注意的是，上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。

Claims (7)

1.一种足型扫描的方法，其特征在于：包括，

步骤一（S1），设定足部承载区（1），环绕所述承载区（1）设置一个或多个标识单元（3）和多个形状不同的定位单元（2）；

步骤二（S2），从至少覆盖一个所述定位单元（2）的位置进行拍摄，得到足部图形；

步骤三（S3），从所述足部图形中提取足型轮廓线；

步骤四（S4），重复步骤二（S2）至步骤三（S3），获得多个足型轮廓线图；

步骤五（S5），根据各所述足部图形中的标识单元（3），确定拍摄角度和距离；

步骤六（S6），调整所述多个足型轮廓线图，使多个足型轮廓线图中对应的标识单元（3）的坐标一致，根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；

步骤七（S7），通过建模将凸包边缘点进行曲线拟合成足型模型，所述建模的构建方法为，

根据历史足型模型，得到拟合曲线参数；

以所述拟合曲线参数为输入，以对应足型的维度数值为输出，构建机器学习训练数据集；

对所述机器学习训练数据集进行回归分析建模，选取拟合最优的模型作为建模。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

每个所述标识单元（3）具有可区分编码。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：包括，所述足部承载区（1）为矩形，在四个顶角分别设定四个形状不同的所述定位单元（2），使包括前、后、左、右、左前、右前、左后、右后中的任何方位拍摄时，均能拍到至少一个所述定位单元（2）。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述标识单元（3）为多种颜色拼接的二维环形。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述标识单元（3）为具有不同形状的三维标识。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述承载区（1）设置有足部定位点和方向指示线，用于限定待测足部的方向和位置。

7.一种足型扫描的系统，其特征在于：包括参照设定模块（100）、拍摄模块（101）、提取模块（102）、运算模块（103）、凸包构建模块（104）、曲线拟合模块（105），

所述参照设定模块（100），用于设定足部承载区（1），环绕所述承载区（1）设置一个或多个标识单元（3）和多个形状不同的定位单元（2）；

所述拍摄模块（101），用于从至少覆盖一个定位单元（2）的位置进行拍摄，得到足部图形；

所述提取模块（102），用于从所述足部图形中提取足型轮廓线；

所述运算模块（103），用于根据各所述足部图形中的标识单元3，确定拍摄角度和距离；

所述凸包构建模块（104），用于调整所述多个足型轮廓线图，使多个足型轮廓线图中对应的标识单元（3）的坐标一致，并根据所述拍摄角度和距离，将多个所述足型轮廓线图在同一坐标系下反投影，构建三维凸包；

所述曲线拟合模块（105），通过建模将凸包边缘点进行曲线拟合成足型模型，

所述建模的构建方法为，

根据历史足型模型，得到拟合曲线参数；

以所述拟合曲线参数为输入，以对应足型的维度数值为输出，构建机器学习训练数据集；

对所述机器学习训练数据集进行回归分析建模，选取拟合最优的模型作为建模。