CN112270254A - 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置 - Google Patents

一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112270254A
CN112270254A CN202011159983.5A CN202011159983A CN112270254A CN 112270254 A CN112270254 A CN 112270254A CN 202011159983 A CN202011159983 A CN 202011159983A CN 112270254 A CN112270254 A CN 112270254A
Authority
CN
China
Prior art keywords
human body
image
joints
body part
color
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011159983.5A
Other languages
English (en)
Inventor
李广生
季晓枫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
MOTION MAGIC DIGITAL ENTERTAINMENT Inc
Original Assignee
MOTION MAGIC DIGITAL ENTERTAINMENT Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by MOTION MAGIC DIGITAL ENTERTAINMENT Inc filed Critical MOTION MAGIC DIGITAL ENTERTAINMENT Inc
Priority to CN202011159983.5A priority Critical patent/CN112270254A/zh
Publication of CN112270254A publication Critical patent/CN112270254A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour

Abstract

本发明涉及一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置，其中方法包括：获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。与现有技术相比，本发明通过人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，可以准确获取上身部分图像，进而进行脸部元素的准确匹配，提高匹配速度和匹配精度。

Description

一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置
技术领域
本发明涉及一种元素匹配方法，尤其是涉及一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置。
背景技术
随着信息技术的发展，很多行业对于人体色彩识别的要求越来越专业、越来越广泛，专业的人体骨骼感应识别公司从事着人体关节点构成的色彩像素收集、过滤等基本工作，再提供给需要这些互动应用程序，并且这些技术在商场、场馆、ar互动等场景被广泛运用。
在一些场合，需要通过色彩匹配的方式来选择脸部的妆容，其目的是匹配和用户穿搭最为接近的颜色，因此需要获得用户的服装色彩而现有技术中，目前应用层很难获得准确的服装颜色，因此导致匹配不准确。
发明内容
本发明的目的就是为了提供一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置，通过人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，可以准确获取上身部分图像，进而进行脸部元素的准确匹配，提高匹配速度和匹配精度。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，包括：
获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；
选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在所述人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；
解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。
所述获取人体图像，具体包括：
连续拍摄多张图像，并判断所有图像的差异，若为方差小于设定阈值，，则选择其中一张图像作为人体图像。
所述解析上身部分图像中的颜色的过程中采用色彩模型为hsv色彩模型。
所述方法还包括：应用模块根据所述色彩信息匹配颜色最接近的元素。
一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理装置，包括处理器、存储器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；
选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在所述人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；
解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)通过人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，可以准确获取上身部分图像，进而进行脸部元素的准确匹配，提高匹配速度和匹配精度。
2)确保人体图像来自于静止不动状态，提高匹配精度。
3)采用hsv色彩模型，响应速度快。
附图说明
图1为本发明方法的主要步骤流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，该方法以计算机程序的形式实现，如图1所示，包括：
获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；
选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；
解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。
其中，人体图像需要在用户静止状态下拍摄，对此，在本实施例中，获取人体图像的过程可以具体包括：连续拍摄多张图像，并判断所有图像的差异，若为方差小于设定阈值，则选择其中一张图像作为人体图像。反之，则提示重新拍新拍摄解析上身部分图像中的颜色的过程中采用色彩模型为hsv色彩模型。
最后，应用模块根据色彩信息匹配颜色最接近的元素。
本申请采用更加简单、简洁的方法来实现人体部分色彩颜色拾取和分析，解决了在拾取颜色色彩分析不够准确等问题。
经过测试，在1000个样本中的测试中，根据本申请方法得到的程序在匹配妆容颜色的准确率为99.8％。

Claims (8)

1.一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，其特征在于，包括：
获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；
选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在所述人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；
解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，其特征在于，所述获取人体图像，具体包括：
连续拍摄多张图像，并判断所有图像的差异，若为方差小于设定阈值，，则选择其中一张图像作为人体图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，其特征在于，所述解析上身部分图像中的颜色的过程中采用色彩模型为hsv色彩模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：应用模块根据所述色彩信息匹配颜色最接近的元素。
5.一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理装置，其特征在于，包括处理器、存储器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
获取人体图像，将获取的人体图像输入至kinect设备，接收由kinect返回的人体骨骼关节点；
选择所有人体骨骼关节点中的左右肩胛骨关节和左右髋关节，并在所述人体图像中提取出由左右肩胛骨关节和左右髋关节围成的上身部分图像；
解析上身部分图像中的颜色，得到色彩信息，并将该色彩信息发送至应用模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理装置，其特征在于，所述获取人体图像，具体包括：
连续拍摄多张图像，并判断所有图像的差异，若为方差小于设定阈值，，则选择其中一张图像作为人体图像。
7.根据权利要求5所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理装置，其特征在于，所述解析上身部分图像中的颜色的过程中采用色彩模型为hsv色彩模型。
8.根据权利要求5所述的一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理装置，其特征在于，所述处理器执行所述程序时还实现以下步骤：
应用模块根据所述色彩信息匹配颜色最接近的元素。
CN202011159983.5A 2020-10-27 2020-10-27 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置 Pending CN112270254A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011159983.5A CN112270254A (zh) 2020-10-27 2020-10-27 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011159983.5A CN112270254A (zh) 2020-10-27 2020-10-27 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112270254A true CN112270254A (zh) 2021-01-26

Family

ID=74341167

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011159983.5A Pending CN112270254A (zh) 2020-10-27 2020-10-27 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112270254A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111163575A (zh) * 2020-01-02 2020-05-15 杭州涂鸦信息技术有限公司 一种五路彩灯支持远程控制的方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010262425A (ja) * 2009-05-01 2010-11-18 Palo Alto Research Center Inc 衣服を認識および分類するためのコンピュータ実行方法
KR20140124087A (ko) * 2013-04-16 2014-10-24 허명구 사용자 단말기를 이용한 개인 스타일 추천 시스템과 방법 및 그 방법을 컴퓨터로 실행시키기 위한 프로그램 코드를 저장한 기록매체
CN106303234A (zh) * 2016-08-11 2017-01-04 广东小天才科技有限公司 拍照处理方法及装置
CN108876881A (zh) * 2018-06-04 2018-11-23 浙江大学 基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法及动画系统
CN109086754A (zh) * 2018-10-11 2018-12-25 天津科技大学 一种基于深度学习的人体姿态识别方法
CN109086706A (zh) * 2018-07-24 2018-12-25 西北工业大学 应用于人机协作中的基于分割人体模型的动作识别方法
JP2020013368A (ja) * 2018-07-19 2020-01-23 桂子 向山 メイクアップ支援システム、メイクアップ支援プログラム及びメイクアップ支援方法
KR20200025181A (ko) * 2018-08-29 2020-03-10 서울과학기술대학교 산학협력단 가상 의상 피팅 장치 및 방법

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010262425A (ja) * 2009-05-01 2010-11-18 Palo Alto Research Center Inc 衣服を認識および分類するためのコンピュータ実行方法
KR20140124087A (ko) * 2013-04-16 2014-10-24 허명구 사용자 단말기를 이용한 개인 스타일 추천 시스템과 방법 및 그 방법을 컴퓨터로 실행시키기 위한 프로그램 코드를 저장한 기록매체
CN106303234A (zh) * 2016-08-11 2017-01-04 广东小天才科技有限公司 拍照处理方法及装置
CN108876881A (zh) * 2018-06-04 2018-11-23 浙江大学 基于Kinect的体型自适应三维虚拟人体模型构建方法及动画系统
JP2020013368A (ja) * 2018-07-19 2020-01-23 桂子 向山 メイクアップ支援システム、メイクアップ支援プログラム及びメイクアップ支援方法
CN109086706A (zh) * 2018-07-24 2018-12-25 西北工业大学 应用于人机协作中的基于分割人体模型的动作识别方法
KR20200025181A (ko) * 2018-08-29 2020-03-10 서울과학기술대학교 산학협력단 가상 의상 피팅 장치 및 방법
CN109086754A (zh) * 2018-10-11 2018-12-25 天津科技大学 一种基于深度学习的人体姿态识别方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111163575A (zh) * 2020-01-02 2020-05-15 杭州涂鸦信息技术有限公司 一种五路彩灯支持远程控制的方法及系统
CN111163575B (zh) * 2020-01-02 2021-08-20 杭州涂鸦信息技术有限公司 一种五路彩灯支持远程控制的方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Delving into egocentric actions
US10395091B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium identifying cell candidate area
CN110837580A (zh) 一种行人图片标注方法、装置、存储介质和智能设备
CN112052186A (zh) 目标检测方法、装置、设备以及存储介质
US8315457B2 (en) System and method for performing multi-image training for pattern recognition and registration
CN110866977A (zh) 增强现实处理方法及装置、系统、存储介质和电子设备
CN109325408A (zh) 一种手势判断方法及存储介质
CN109063598A (zh) 人脸毛孔检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112270254A (zh) 一种基于摄像头视觉的元素匹配信息处理方法及装置
CN207752527U (zh) 一种机器人动态抓取系统
CN110991292A (zh) 动作识别比对方法、系统、计算机存储介质和电子装置
CN113657339A (zh) 一种基于机器视觉的仪表指针计数读取方法及介质
CN112101060B (zh) 基于平移不变性和小区域模板匹配的二维码定位方法
CN111435429A (zh) 一种基于双目立体数据动态认知的手势识别方法及系统
CN109271845A (zh) 基于计算机视觉的人体动作分析与评价方法
CN116108391B (zh) 一种基于无监督学习的人体姿态分类识别系统
Batliner et al. Automated areas of interest analysis for usability studies of tangible screen-based user interfaces using mobile eye tracking
Cai et al. Hybrid silhouette-skeleton body representation for gait recognition
CN113592789A (zh) 暗光图像识别方法、装置、设备及存储介质
CN107527011A (zh) 一种非接触式皮肤电阻变化趋势检测方法、装置及设备
Zhang et al. An approach of region of interest detection based on visual attention and gaze tracking
Bykowski et al. Feature matching and ArUco markers application in mobile eye tracking studies
CN112861854A (zh) 指甲语义分割中训练样本的生成方法、装置、设备及介质
CN112348112A (zh) 图像识别模型的训练方法、训练装置及终端设备
Shen et al. Design and implementation of PCB detection and classification system based on machine vision

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: No.13, Lane 777, Guangzhong West Road, Jing'an District, Shanghai 200072

Applicant after: Shanghai magic Digital Creative Technology Co.,Ltd.

Address before: No.13, Lane 777, Guangzhong West Road, Jing'an District, Shanghai 200072

Applicant before: MOTION MAGIC DIGITAL ENTERTAINMENT Inc.

CB02 Change of applicant information