CN113424098B - 构造眼镜所需参数的自动确立 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于自动确定参数以便对用于眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化的方法，包括以下步骤：‑从不同视角获取框架的图像；‑基于预限定的初始参数的集合在参考系统中限定框架的初始模型，将感兴趣区域投影到图像中；‑比较投影并评估所述投影之间的相似度；‑修改模型的参数中的至少一个并重复进行所述步骤直至获得投影之间的最大相似度；‑由与具有最大相似程度的投影相关联的模型推导参数中的至少一个参数。

Description

构造眼镜所需参数的自动确立

技术领域

本发明涉及通常由配镜师为了个性化矫正眼镜镜片并将它们组装在框架上的目的而进行的的测量的领域。更准确地说，本发明涉及光学计量(即构造眼镜所需的不同参数的测量)的领域。

背景技术

为了构造眼镜，尤其是构造视力矫正眼镜，需要根据与佩戴该眼镜的对象以及该眼镜的框架相关的各种参数来切割矫正镜片。

如已知的，框架通常由意在各自容纳一个有边矫正镜片的两个半框架或者两个环圈构成。这两个环圈通过桥部彼此连接，并且各自支承通过凸耳附接的侧部。每个环圈都具有沿着其内部面延伸的凹陷，通常称为凹槽。

框架的参数通常以根据ISO 8624标准的“围框”系统给出，其对应于包围(或围框)矫正镜片的外部切口的矩形(因此，当框架是全框的时，其在框架的凹槽的底部处)。术语“D尺寸”指的是给定框架的两个围框矩形之间的距离，“A尺寸”指的是每个围框矩形的宽度，“B尺寸”指的是它们的高度，并且“镜面弯(galbe)”指的是形成在包括框架的左围框矩形和右围框矩形的鼻部部段(基本上竖向的部段，且最靠近鼻部)的平面与围框矩形中的一个围框矩形之间的角。也可以使用框架的外倾角(cambrure)(所称的框架基础)的值以及镜片的曲率(所称的镜片基础)的值。

通常，配镜师直接使用量尺来测量与对象有关的参数和限定框架上的围框矩形的参数。

这种方法不是很精确，在文献FR 2719463中提出了使用摄像机获取佩戴框架的对象的图像，然后通过分析亮度梯度并提取框架的轮廓，在图像上自动确定与矫正镜片相切的水平线和竖直线(与围框矩形的侧部对齐)的位置。为此，该文献提出了在所述图像中限定窗口并且在该窗口中确定亮度梯度的范数大于阈值的点，以获得框架的内部轮廓和外部轮廓。在所述轮廓的基础上，在该窗口中，进一步确定框架的形状，接着确定该框架的内部轮廓的切线。

然而，可以看出，用于确定围框矩形的参数的相关轮廓不一定是对比强烈和/或连续和/或可见和/或同质的(特别是由于图像上的反射、边沿的颜色，并且尤其是凹槽的轮廓复杂且在图像上难以显现)。其结果是，在图像上，期望的轮廓通常是部分不可见的或边界模糊的，并且经常存在许多干扰轮廓，这些干扰轮廓非常接近，并且有时比期望的轮廓更明显，这使得难以检测这些轮廓，并且因此难以确定限定围框矩形的参数。

文献US2015/015848描述了一种在视图中自动确定参数的方法，包括以下步骤：

获取框架的第一图像和与第一图像分离的第二图像；

识别每个图像中的参考标记；

修改先前限定的模型的至少一个参数；

在每个图像中，针对给定参数(例如，眼睛至镜片的距离)模拟多个值；然后确定该参数的哪个值最接近真实参数，并重复进行该步骤，直至迭代给出结果。

然而，该文献并未教导如何在图像上定位围框(其是框架参数)。

文献WO 2006/092479描述了一种自动确定解剖结构部段(手臂、腿等)的几何特征的方法，包括以下步骤：

获取第一图像和与第一图像分离的第二图像，

限定第一图像中的感兴趣区域，

通过解剖结构点的实际坐标的相关性和推导，在感兴趣区域中识别期望的解剖结构点，并在其他图像上确定感兴趣的解剖结构点的多个坐标。

该文献的目的是测量解剖结构长度，而不是确定佩戴者的视力参数。

发明内容

本发明的一个目的是提出一种替代方法，使得可以自动地提供对所有或部分必要参数的更可重复的、可靠的、独立的和更稳定的测量，以便于眼镜的个性化和制造，比如特别是限定该眼镜的矫正镜片的围框矩形、边沿的形状、框架基础、玻璃基础的参数，框架中矫正镜片的定心参数(半瞳孔距离和眼睛中心高度)，或矫正镜片的个性化的参数(顶点距离、眼睛的旋转中心相对于矫正镜片的位置、朝向角、前倾角、玻璃的形状等)，所述参数比现有技术更稳定和更精确，并且不需要提前检测镜片的形状。

为此，本发明提供了一种自动确定参数以用于眼镜的矫正镜片的定心和/或个性化的方法，所述眼镜包括框架，并且该方法包括以下步骤：

S1：从第一视角获取框架的第一图像；

S2：从第二视角获取框架的第二图像，第一视角不同于第二视角；

S3：在第一图像和第二图像中识别视觉标记，并推导与这些视觉标记相关的参考系统；

S4：确定框架的元素；

S5：基于一组预限定的初始参数在参考系统中限定框架的初始模型；

S6：在初始模型中限定围框框架的元素的感兴趣区域；

S7：将感兴趣区域投影到第一图像和第二图像中；

S8：比较感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度；

S9：修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数；

S10：重复进行步骤S6至S9，直到获得感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影之间的最大相似度；

S11：推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数。

上文限定的自动确定方法的某些优选但非限制性的特征如下，所述特征单独或组合使用：

-通过比较每个投影中的梯度来执行比较步骤S8。

-使用Sobel滤波器来比较梯度，以便获得两个过滤后的图像，然后通过取逐点差异的平方和或者通过取逐点积计算相关性来比较两个过滤后的图像。

-框架的元素包括桥部，并且在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着基本上正交于对象的头部的矢平面的轴线或者沿着基本上正交于所述对象的头部的冠平面的轴线的平移。

-在步骤S1和S2期间，通过图像获取装置来获取第一图像和第二图像，所述图像获取装置的光学轴线都与框架的对称平面形成非零角度，例如分别为+10°和-10°的角度。

-当在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着正交于矢平面的轴线的平移时，该方法在比较步骤S8之前还包括，通过对感兴趣区域在第二图像中的投影相对于矢平面(正交于第二图像并穿过第二图像的中心的平面)应用轴对称而对感兴趣区域在第二图像中的投影进行变换，以获得镜面投影的步骤，比较步骤S8应用于所述镜面投影。

-视觉标记包括目标，所述目标附接至与框架连结的附件，并且在步骤S9期间，修改单个参数，所述参数对应于沿着参考系统的轴线之一的平移。

-框架的元素包括左凸耳或右凸耳，并且选择在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数，以便修改感兴趣区域相对于与矫正镜片之一的围框矩形的竖向部段相切的平面的倾斜度。

-第一图像在S1期间由图像获取装置获取，其光学轴线基本上被包含在对象的头部的矢平面中，并且第二图像在步骤S2期间由图像获取装置获取，其光学轴线与对称平面形成非零角度，例如10°的角度。

-获取第二图像的图像获取装置相对于对称平面定位，以便比框架的另一凸耳更靠近在步骤S4中被确定为框架的元素的凸耳。

-步骤S1至S11首先在框架的包括框架的桥部的元素上实施，在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着基本上正交于对象的头部的矢平面的轴线或者沿着基本上正交于所述对象的头部的冠平面的轴线的平移，然后

-步骤S1至S11在框架的包括框架的凸耳的元素上实施，选择在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数，以便修改感兴趣区域相对于与矫正镜片之一的围框矩形的竖向部段相切的平面的倾斜度。

-在步骤S11之后，该方法还包括检测感兴趣区域的在第一图像和第二图像中的投影中的框架的轮廓的步骤，以便确定镜片的至少一个围框矩形的参数。

–相应地使用第一图像获取装置和第二图像获取装置来获取第一图像和第二图像，第一图像获取装置和第二图像获取装置各自与框架的对称平面形成不同的角度，第一图像获取装置更靠近框架的左凸耳，而第二图像获取装置更靠近所述框架的右凸耳，并且检测轮廓的步骤包括在感兴趣区域在第一图像中的投影中检测框架的右内部轮廓的子步骤和在感兴趣区域在第二图像中的投影中检测框架的左内部轮廓的子步骤。

-在检测框架的右内部轮廓和左内部轮廓之后，该方法还包括推导矫正镜片的围框矩形的内部竖向部段在参考系统中的位置的步骤。

-分别使用第一图像获取装置和第二图像获取装置获取第一图像和第二图像，第一图像获取装置和第二图像获取装置各自与框架的对称平面形成不同的角度，第一图像获取装置更靠近框架的左凸耳，而第二图像获取装置更靠近所述框架的右凸耳，并且检测轮廓的步骤包括在感兴趣区域在第一图像中的投影中检测框架的右外部轮廓的子步骤和在感兴趣区域在第二图像中的投影中检测框架的左外部轮廓的子步骤。

-在检测镜片的外部轮廓和内部轮廓之后，该方法还包括推导矫正镜片的围框矩形的内部竖向部段和外部竖向部段在参考系统中的位置的步骤。

-该方法还包括在比较步骤S8之前矫正第一图像和第二图像中的透视的步骤。

-该方法还包括在步骤S3之前的额外步骤，在该额外步骤期间获取该框架的至少第三图像，然后在第一图像、第二图像和第三图像或更多图像上实施步骤S3至S11。

-从与第一图像和/或第二图像相同的视点获取第三图像或更多图像。

-从与第一图像和/或第二图像不同的视点获取第三图像或更多图像。

-在步骤S8期间，通过对可用的第一图像、第二图像和第三图像或更多图像的集合中的任何一对图像取成对差异的平方和来评估相似度。

-通过在步骤S10的每次迭代中改变图像对来执行步骤S9至S11，步骤S1至S3之前针对每个图像至少执行一次。

-使用第一图像获取装置获取第一图像，使用第二图像获取装置获取第二图像，第一图像获取装置和第二图像获取装置中的一者比所述图像获取装置中的另一者更靠近地面。

根据第二方面，本发明还提出了一种确定用于框架的镜片的轮廓的形状的方法，所述方法包括以下步骤：

-根据根据第一方面的方法自动确定限定框架的围框矩形的参数，以及

-基于这样确定的框架参数确定镜片的形状。

上面限定的确定轮廓的形状的方法的某些优选但非限制性的特征如下，所述特征单独或组合使用：

-确定镜片的形状的步骤包括以下子步骤：基于限定镜片的围框矩形的参数对镜片的形状进行归一化，以及限定镜片的归一化形状的参数模型。

-限定参数模型的步骤通过使用以下方法中的至少一种来执行：主成分分析、确定Fournier变换、样条、B样条、非均匀有理B样条。

-该方法还包括以下步骤：

对应于由参数模型限定的全部或部分轮廓的感兴趣区域在第一图像和/或第二图像中的投影；

评估感兴趣区域在第一图像和/或第二图像中的投影的每个点与所述图像中的轮廓之间的相似度；

修改参数模型的至少一个参数；

重复进行投影和评估步骤，直到获得感兴趣区域在第一图像和/或第二图像中的投影与轮廓之间的最大相似度；以及

推导对应于镜片的轮廓的参数模型的一个或更多个参数。

-评估相似度的步骤包括以下方法中的至少一个：

为第一图像和/或第二图像确立评分，以指示感兴趣区域在图像中的投影的每个点是否对应于所述图像中的轮廓，

梯度的比较。

根据第三方面，本发明提出了一种用于自动确定参数以对眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化的设备，所述眼镜包括框架，所述设备包括用于实施如上所述的确定的方法的装置，包括：

从第一视角获取框架的第一图像的装置；

从第二视角获取框架的第二图像的装置，第一视角不同于第二视角；

在第一图像和第二图像中识别视觉标记并针对每个图像推导与这些视觉标记相关的参考系统的装置；

确定框架的元素的装置；

基于一组预限定的初始参数在参考系统中限定框架的初始模型的装置；

在初始模型中限定围框框架的元素的感兴趣区域的装置；

将感兴趣区域投影到第一图像和第二图像中的装置；

比较感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度的装置；

修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数的装置；

重复进行步骤S6至S9直到获得感兴趣区域(9)在第一图像和第二图像中的投影之间的最大相似度的装置；

推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数的装置。

可选地，第一图像获取装置和第二图像获取装置中的至少一个比第一图像获取装置和第二图像获取装置中的另一个更靠近地面。

根据第四方面，本发明提出了一种自动确定参数以对眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化的系统，所述眼镜包括框架，该系统包括如上所述的确定设备和附接到与框架连结的附件的目标，所述视觉标记包括目标。

根据第五方面，本发明还提出了一种自动确定眼镜镜片的轮廓的方法，所述方法包括以下步骤：

(i)获取镜片的至少一个图像；

(ii)确定镜片在所述图像中的围框矩形，所述围框矩形包括对应于围框矩形的宽度的至少一个尺寸和对应于围框矩形的高度的一个尺寸；

(iii)限定镜片的轮廓的参数模型；

(iv)在图像中投影对应于由参数模型限定的轮廓的全部或部分的感兴趣区域；

(v)评估感兴趣区域在图像中的投影的每个点与所述图像中的轮廓之间的相似度；

(vi)修改参数模型的至少一个参数；

(vii)重复进行投影(iv)和评估(v)步骤，直到获得感兴趣区域的投影与轮廓之间的最大相似度；以及

(viii)推导对应于镜片的轮廓的参数模型的一个或更多个参数。

上面限定的自动限定轮廓的方法的某些优选但非限制性的特征如下，所述特征单独或组合使用：

-限定参数模型的步骤使用以下方法中的至少一种来执行：主成分分析、确定Fournier变换、样条、B样条、非均匀有理B样条(NURBS)。

-评估相似度的步骤(v)包括以下方法中的至少一个：

为第一图像和/或第二图像确立评分，其指示图像中感兴趣区域的投影的每个点是否对应于所述图像中的轮廓，

梯度的比较。

-在限定参数模型的步骤(iii)之前，该方法还包括基于限定镜片的围框矩形的参数，对镜片的轮廓进行归一化的先前步骤。

-由操作者通过在图像上定位围框矩形的部段来执行确定镜片的围框矩形的步骤(ii)。

-在获取步骤(i)期间获取两个图像，并且其中对每幅图像实施投影步骤(iv)、评估步骤(v)、修改步骤(vi)和重复进行步骤(vii)。

-基于镜片的至少两个图像自动执行确定镜片的围框矩形的步骤(ii)。

-确定围框矩形的步骤(ii)包括以下子步骤：

S1：从第一视角获取框架的第一图像；

S2：从第二视角获取框架的第二图像，第一视角不同于第二视角；

S3：在第一图像和第二图像中识别视觉标记并针对每个图像推导与这些视觉标记相关的参考系统；

S4：确定框架的元素；

S5：基于一组预限定的初始参数在参考系统中限定框架的初始模型；

S6：在初始模型中限定围框框架的元素的新的感兴趣区域；

S7：将感兴趣区域投影到第一图像和第二图像中；

S8：比较感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度；

S9：修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数；

S10：重复进行步骤S6至S9，直到获得新的感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影之间的最大相似度；

S11：推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数。

-在步骤S11之后，该方法还包括检测新的感兴趣区域在第一图像和第二图像中的投影中的框架的轮廓，以便确定对应于镜片的围框矩形的宽度和高度的尺寸的步骤。

-在获取步骤(I)期间，分别使用第一图像获取装置获取第一图像和第二图像，第一图像获取装置和第二图像获取装置各自与框架的对称平面形成不同的角度，第一图像获取装置更靠近框架的左凸耳，而第二图像获取装置更靠近所述框架的右凸耳，检测轮廓的步骤包括在感兴趣区域在第一图像中的投影中检测镜片的外部轮廓和内部轮廓的子步骤，并且该方法还在检测镜片的外部轮廓和内部轮廓之后包括推导镜片的围框矩形的外部竖向部段和内部竖向部段在参考系统中的位置以及对应于所述围框矩形的宽度的尺寸的步骤。

-检测轮廓的步骤包括在感兴趣区域在第一图像和第二图像中的至少一个图像中的投影中检测上部水平轮廓和下部水平轮廓的子步骤，并且该方法还在检测所述水平轮廓之后包括推导围框镜片的矩形的水平部段在参考系统中的位置和对应于所述围框矩形的高度的尺寸的步骤。

本发明可以以下面具有三个或更多图像获取的方式进行概括：

-在步骤S1至S8期间，可以使用第三图像获取或更多图像获取，其具有与前面两个图像相同或不同的视角。以与针对另外两个图像相同的方式对该图像/更多图像执行步骤S3，并且步骤S8使用额外信息以进行由额外的图像产生的相似度计算。例如，感兴趣区域的逐点差异可以由来自可用图像组中的任何一对图像的成对差异的平方和来代替。

-此外，步骤S9至S11可以通过在步骤S10的每次迭代中改变图像对(第一图像和第二图像)来执行，步骤S1/S2和S3之前针对每个图像至少执行一次。

可选地，在没有设置在框架上的附件而执行测量的情况下，该设备还包括比其他照相机更靠近地面的额外的照相机，以便允许测量对象的框架的前倾角。这尤其使得可以提高该角度的测量的质量。

附图说明

本发明的其他特征、目的和优点将通过阅读以下详细描述并参考通过非限制性示例给出的附图而变得明显，在附图中：

图1是示意性示出了可以用于实施根据本发明的方法的一种设备的示例性实施例的透视图。

图2a示出了佩戴框架的对象的第一图像和第二图像的示例，该框架上附接有示例性附件，在所述图像上已经显示了感兴趣区域的投影的界限，这里在框架的桥部的水平处。第一图像中的投影和与第二图像相关联的镜面投影以及它们的比较也从右向左显示在第一图像和第二图像下方。

图2b示出了在附件的参考系统中沿着框架的模型的轴线X修改坐标之后的图2a的第一图像和第二图像的示例。第一图像中的对应投影和与第二图像相关联的镜面投影以及它们的比较也从右向左显示在第一图像和第二图像下方。

图3a是在前视图中看到的可以在根据本发明的方法中使用的框架模型的示例。应该注意的是，为了简化该模型，对象的眼睛已经被示意化了，尽管如此，这些对于方法的实施不是必需的。

图3b以俯视图示出了图3a的框架模型的示例。

图4是说明根据本发明的方法的步骤的示例的流程图。

具体实施方式

为了以自动且可重复的方式确定矫正眼镜镜片的定心和/或对其进行个性化，本发明提出了一种自动确定的方法，在所述自动确定期间，从不同的视角获取框架的两个图像，并且基于这些图像，通过优化框架的模型，确定框架在参考系统中的位置，所述参考系统基于在这些图像上的可识别的视觉标记来限定。

可以使用所述方法确定的、允许矫正镜片的定心和个性化的参数包括但不限于：限定镜片的围框矩形8的尺寸(A和B尺寸)、它们的相对位置的尺寸(D尺寸和镜面弯)、它们相对于针对参考姿势(例如，对于远视姿势，前倾角和朝向角)的注视方向的位置的参数，包括半瞳孔距离和高度的定心参数。可以用于个性化玻璃的参数是顶点距离或眼睛的旋转中心相对于玻璃的位置、前倾角、镜面弯和朝向角。可选地，也可以使用描述框架的边沿的形状的参数，例如结合定心参数来最小化玻璃的厚度，特别是对于远视佩戴者的正矫正镜片而言。在这种情况下，框架的形状的描述必须足够精确，以便在切割玻璃用于组装在框架边沿中时知晓可以具有的玻璃的边缘处的最小厚度。

在图像获取期间，框架优选地由对象佩戴。此外，优选地同时拍摄所述图像。

该检测方法可以通过任何合适的设备1来实施。

例如，一种可以使用的设备1包括柱2，其包括至少两个被构造为获取图像的图像获取装置2、3、4。图像获取装置2、3、4可以具体地包括摄像机、红外照相机、数码照相机、扫描仪或任何其他装置。

在一种实施例中，一种设备1包括两个图像获取装置4、5。所述两个图像获取装置定位在柱2的两侧上，使得它们的光学轴线与柱2的对称平面形成非零角度。然后，对象面向柱2定位，因此，在获取第一图像和第二图像期间，两个图像获取装置4、5位于框架的两侧上。

例如，图像获取装置4、5可以相对于该对称平面形成+10°和-10°的角度。

在替代实施例中，所述设备1进一步包括第三图像获取装置3，其居中地放置在柱2中，即在柱2的对称平面中，以便获取框架的前部的图像。第三图像获取装置3可以例如容纳在柱2中，并由单向镜遮蔽，使得佩戴眼镜的对象可以在图像获取期间(例如用于远视)在镜中看到自己，而照相机不会妨碍他的行为和影响测量。

以本身已知的方式，视觉标记可以包括附接到与框架连结的附件7的目标和/或面部的奇点。

例如，在获取第一图像和第二图像时，可以在框架上放置夹具类型的附件。在附图所示的示例性实施例中，附件例如包括被构造为放置在框架的上部边沿上的细长水平支撑件、从支撑件竖直延伸的杆和垂直于支撑件和杆水平延伸的突出部分。

它包括至少三个目标，例如四个目标：附接在支撑件的左端部和右端部中的每一个的水平处的目标，附接至杆的中心目标和附接至突出部分的端部的前方目标。在适用的情况下，附件可以进一步包括两个柔性弯曲杆，所述柔性弯曲杆被构造成支承在框架的下部边沿上，所述杆能够各自在其自由端部的水平处配备有额外的目标。

所述目标可以包括彩色标记(其颜色具有清楚限定的光谱(例如亮绿色))和/或几何形状(例如黑白或红绿棋盘)。附件还可以包括夹持件，该夹持件被构造成将支撑件稳定地钩在框架上。

因此，当目标在附件上的相对位置已知时，对图像中的目标的识别使得可以限定参考系统。然后，该参考系统包括：基本平行于框架的上部边沿的第一轴线X，其对应于与定位在支撑件的右端部和左端部的水平处的目标关联的轴线；正交于轴线X并平行于突出部分的第二轴线Z；以及正交于轴线X和轴线Z的第三轴线Y。这三个轴线在附件的中心处，在杆与突出部分的结合部的水平处交叉，其因此对应于参考原点。

当然，可以基于图像中的目标的识别或者基于其他参考点来限定任何其他参考系统。因此，如上面已经看到的，本发明也适用于视觉标记包括面部的奇点的情况，其代替并且取代配备有视觉目标的附件。在这种情况下，参考系统可以例如通过确定对象的注视轴线来限定，例如基于由对象的两个眼睛的旋转中心形成的部段的中点以及基于对象注视的目标。参考系统然后可以包括：第一轴线，其穿过眼睛的旋转中心；第二轴线，其为注视轴线，该注视轴线被限定为穿过联结眼睛的旋转中心的部段的中点并限定参考原点；以及第三轴线，其对应于重力并穿过原点。在适用的情况下，可以使参考系统正交。在第二示例中，参考系统可以包括穿过眼睛的旋转中心的第一轴线、对应于重力并穿过联结眼睛的旋转中心的部段的中点的第二轴线和正交于第一轴线和第二轴线并穿过原点的第三轴线。

在下文中，并且仅为了简化描述，参考系统包括上述的轴线X、Y、Z和中心O。

所述设备1还包括处理单元6，该处理单元包括处理装置，例如具有处理装置的计算机或服务器，其适于执行将在下文中更详细描述的方法。处理装置例如可以包括处理器、微处理器、微控制器等类型的ECU。所述设备1还包括控制装置(触摸屏、键盘、鼠标、按钮等)。

自动检测方法则包括以下子步骤：

-S1：从第一视角获取框架的第一图像；

-S2：从第二视角获取框架的第二图像，第一视角不同于第二视角；

-S3：在第一图像和第二图像中识别视觉标记并针对每个图像推导与这些视觉标记相关的参考系统，参考系统包括三个轴线；

-S4：确定框架的元素；

-S5：基于一组预限定的初始参数在参考系统中限定框架的初始模型；

-S6：在初始模型中限定围框框架的元素的感兴趣区域9；

-S7：将感兴趣区域9投影到第一图像和第二图像中；

-S8：比较感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度；

-S9：修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数；

-S10：重复进行步骤S6至S9，直到在感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影之间获得最大相似度；

-S11：推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数。

术语“投影”在这里被理解为表示感兴趣区域的点与图像的点的匹配。

在第一实施例中，初始模型包括两个围框矩形和它们在参考系统中的位置，根据它们的预限定平均值来设定它们的初始参数。更准确地说，每个围框矩形包括两个竖向部段和两个水平部段，所述竖向部段对应于框架的边沿之一的鼻部部段和颞部部段，所述水平部段相应地对应于框架的上部边沿和下部边沿。初始参数的限定可以包括A、B和D尺寸、镜面弯和/或框架在参考系统中的位置。这些参数相当于在参考系统中定位鼻部部段、上部和下部。可以估计或测量框架基础和/或镜片基础，以改进框架的模型。具体地说，框架是弯曲的，框架的边沿不在一平面上。结果是水平部段与竖向部段不在同一平面上。当照相机的获取结果与围框矩形的平面上的一致投影不对应时，不考虑这种偏移可能会引起误差。因此，考虑框架基础和/或玻璃基础，可以更好地定位围框矩形的部段。

应当注意，根据本申请，限定线而不是部段(鼻部线、颞部线、上部线或下部线)可能就足够了。例如，获得沿着水平下部线的定心参数(半瞳孔距离和眼睛中心高度)和颞部部段的中间参数(换句话说，基本上是框架在参考系统的轴线X上的位置)可能就足够了。

替代地，当框架的尺寸(A、B和D)已知并且例如由制造商提供时，可根据框架的尺寸(A、B和D)限定初始模型。

然后，在第一步骤期间，可以基于在步骤S1和S2期间由图像获取装置3、4、5获取的第一图像和第二图像来确定框架模型的第一参数。

在一种实施例中，第一图像和第二图像由第一图像获取装置和第二图像获取装置3、4、5获取，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置位于柱2的两侧上，与柱的对称平面形成非零角度。图像获取装置3、4、5的这种构造特别地可以减小由两个装置获取的图像之间观察到的透视上的差异。例如，两个图像获取装置3、4、5的光学轴线可以与柱2的对称平面形成10°的角度。

替代地，可以使用包含在柱2的对称平面中的第三图像获取装置3来获取第一图像，而使用另外两个图像获取装置4、5中的一个来获取第二图像。

在步骤S7期间，感兴趣区域9被投影到第一图像和第二图像中。

在对象佩戴在框架上的配备有目标的附件的情况下，第一图像和第二图像复制这些目标。当夹具上每个目标的距离和相应的位置已知时，因此可以在每个图像中确定附件的位置和取向，并由此推导参考系统的位置和取向。由于初始模型，在参考系统中确定了感兴趣区域9的坐标，因此可以将其投影到第一图像和第二图像的平面中。

可选地，可以实施被称作对在第一图像和第二图像的投影的透视的矫正的步骤，以便于在步骤S8期间在所述投影之间搜索最大相似度。特别地，因为照相机的外在参数和内在参数是已知的，所以感兴趣区域9的每个点在每个图像上的位置也是已知的。因此，可以变换每个点在第一图像和第二图像上的投影，使得感兴趣区域9的相对距离在每个投影之间保持不变。为了方便起见，这种变换将被称为透视矫正。这种变换使得可以在步骤S8期间通过考虑感兴趣区域的每个点的接近(例如梯度的计算、轮廓的提取或到最近轮廓的距离的映射)来进行比较，而不考虑与照相机的视点相关的变形。如果感兴趣区域9是矩形，用于进行这种透视矫正的一种可能的变换是将在第一图像和第二图像上的投影再次投影到与感兴趣区域9具有相同尺寸的矩形上。如果由照相机获得的图像没有任何实质性失真(或者如果这些失真已经被矫正)，接下来就可以进行简单的仿射变换，将在每个图像上获得的表示感兴趣区域9的梯形变换成具有感兴趣区域9的比例的矩形。然后，待比较的两个重投影是具有感兴趣区域9的尺寸的两个矩形图像。感兴趣区域9的散射由照相机可见的光的任何点将具有相同的光强度，并且将在这两个矩形图像上处于与感兴趣区域9相同的位置。结果，如果框架的表面散射光并且确实存在于感兴趣区域9上，那么如此矫正的两个矩形图像将具有非常小的差异，并且因此在步骤S8期间具有最大的相似度。

可选地，在将感兴趣区域9投影到每个图像上的期间，可以为感兴趣区域9的每个点记录关于投影到每个图像上的点的亮度信息。因此，步骤S8的比较等同于比较在感兴趣区域9的3D空间中直接记录的信息。这种方法更通用，并且适用于各种形状的感兴趣区域，但可能需要比上述投影更多的计算。

可选地，在相似度计算之前，梯度的图像可以被转换成距离映射图(传统的所称的距离变换操作)，以便于模型参数的优化。具体地，由于距离映射图，当框架参数改进时，相似度标准将逐渐增加，这使得可以知道如何修改该参数。

在步骤S8期间，然后对感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影进行比较，以便评估它们的相似度。

比较步骤S8具体可以通过比较每个投影中的梯度来执行。为此，在示例性实施例中，为了寻找框架在参考系统的X轴线或Z轴线上的位置或框架的镜面弯，使用Sobel滤波器来计算竖直梯度，然后可以例如通过取逐点差异的平方和来比较从这些滤波器得到的两个图像，或者通过取逐点积来计算相关性来进行所述比较。可以使用用于评估图像的相似度的其他方法，比如计算每个图像上的距离映射图和轮廓检测。

当在步骤S8期间已经估计了投影的相似度时，修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数，然后重复进行步骤S6至S9，直到感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影具有最大相似度。

应当注意，当投影的相似度较低时，这意味着在步骤S4中选择的框架的元素在模型中假设的位置上找不到，因为视角不同。这就是要修改模型的至少一个参数直到投影相似的原因。

然而，当投影的相似度最大时，这意味着框架的元素确实位于模型假设的位置。然后，模型的被选择来执行这些投影的一个或更多个参数与框架的实际参数相匹配。

在额外的步骤期间，然后可以通过重复进行步骤S5至S6并通过连续修改不同的参数来优化模型的所有或部分其他参数，直到优化了操作者所需的所有参数。例如，当操作者仅寻求确定瞳孔距离(或半瞳孔距离)和定心高度时，操作者仅需要确定(i)框架沿着正交于对象的头部的矢平面的轴线的位置和(ii)围框矩形的下部线的位置。因此，没有必要优化模型的其他参数。

术语“对象的头部的矢平面”被理解为是指将对象的头部的左半部和右半部分开的概念平面。此外，术语“冠平面”被理解为指垂直于矢平面并且将对象的面部分成前部部分和后部部分的概念平面。

接下来，将针对框架元素包括框架的桥部(即，框架的联结其两个边沿的鼻部部分)的情况更加具体地描述本发明。然而，这不是限制性的，框架元素能够包括框架的任何其他部分，尤其包括凸耳、鼻部部段、上部边沿等。

首先使初始模型相对于参考系统的原点对称地定位在参考系统中，并且平行于轴线X对准围框矩形的上部元素。

感兴趣区域9是基于模型限定的三维表面，使得其在第一图像和第二图像中的投影围框框架的桥部。在实践中，为了保证每个投影确实围框框架的桥部(尽管实际上初始参数还没有被调整至框架的实际参数)，感兴趣区域9被限定为大于模型中预先限定的D测量值，同时保持足够小以不会在图像中围框太多的外来元素(眼角、睫毛等)。

例如，感兴趣区域9可以是整体矩形形状的表面，并且相对于参考系统的轴线Y对称放置。假设，由于操作者必须以相对于框架并且因此相对于桥部居中的方式将附件放置在框架上，那么如果模型的参数与框架的实际参数匹配，则感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影也应该相对于框架居中。因此，该假设使得可以限制感兴趣区域9的大小。

应该注意的是，根据限定，附件由框架的上部边沿支撑，并且如果可能的话，由其下部边沿支撑(由于可选的弯曲杆)，可以基于附件在空间中的位置的确定来容易地直接确定某些参数。这些参数包括：

-前倾角(l’angle pantoscopique)，其对应于矫正镜片的中间平面围绕轴线X以及相对于竖向的倾斜度的测量值。这是反映这样的情况的倾斜角度，即当对象看着其正前方的物体时，对象倾向于使他的面部或多或少地抬高或降低。

-朝向角(l’angle de cap)，其对应于由两个鼻部部段形成的平面绕轴线Y的旋转的角度的测量值。例如，当注视轴线正交于该平面时，可以限定零度的朝向。朝向是反映这样的情况的倾斜角度，即当对象看着其正前方的物体时，其倾向于使其面部或多或少转向左或向右。可以认为框架的朝向角与附件的朝向角相同。在适用的情况下，可以在确定框架沿轴线X的位置和框架的镜面弯的值之后调节朝向角的值。

-姿态，其对应于矫正镜片的中间平面绕着轴线Z的倾斜的测量值。就如同朝向角的那样，可以认为框架的姿态与附件的姿态相同。在适用的情况下，可以在确定围框矩形的竖向部段的位置之后，通过优化左右对应来调节姿态的数值。

-框架沿着轴线Y的位置。该位置具体是通过框架上的附件的支承点来约束的。剩下要做的就是根据框架厚度调节该参数，以确定围框矩形的上部水平部段的准确位置。

因此，其余的待确定的变量是桥部(并且尤其是其中心)在参考系统中沿着轴线X和Z的位置。然后，当该位置已知时，就可以确定限定框架的围框矩形的所有或部分参数。

为此，申请人已经注意到，优选的是通过设置其他参数并利用框架的对称性来一个接一个地确定剩余的参数。

此外，确定参数的次序使得可以简化确定框架和对象的不同参数的算法。优选地，当基于由附件携带的视觉标记来限定参考系统时，算法在首次确立沿着轴线X和Z的坐标时被简化。然后可以更容易地确定镜面弯、鼻部部段和颞部部段或者沿着Y轴线的坐标。

然而，如上所述，可以使用任何其他参考系统。在这种情况下，优选地修改参数，以便在该参考系统中确定桥部的中心沿着正交于矢平面的轴线和沿着正交于冠平面的轴线的坐标，然后，一旦在模型中设定了这些参数，就可以确定其他参数。为此，在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型的参考系统中沿着基本上正交于对象的头部的矢平面的轴线或者沿着基本上正交于所述对象的头部的冠平面的轴线的平移。

因此，在上述参考系统(基于附件目标的位置由轴线X、Y、Z和原点O限定)的情况下，可以首先在步骤S5期间优化的所述至少一个参数对应于框架模型在参考系统中沿着轴线X或轴线Z的坐标。这种修改具有改变感兴趣区域9沿着该轴线的位置的结果，因为后者是根据模型参数来限定的。

可选地，为了便于比较步骤S8，在该步骤之前，感兴趣区域9的投影之一，例如在第二图像中的投影，通过相对于正交于轴线X并穿过该图像的中心的平面应用轴对称来变换，以便获得镜面投影。然后将该镜面投影与感兴趣区域9在第一图像中的投影进行比较。通过考虑框架的对称性和图像获取装置3、4、5的对称观察角度，该变换尤其使得可以增加投影之间的相似度。

例如，图2a示出了感兴趣区域9的示例在第一图像I1中的投影，以及对应于所述感兴趣区域9在第二图像I2中的投影的变换的镜面投影。这里，图像I1、I2是利用装置4、5获取的，所述装置4、5相对于柱2的对称平面对称放置，使得它们的光学轴线相对于该平面形成+10°或-10°的角度。基于参考系统中的初始模型限定的感兴趣区域9的中心的坐标等于(-6.013；-0.557；5.878)mm。如在图2a中可以看到的，这两个投影P1、P2未对准。这也可以从它们的比较中看出，这里使用了Sobel滤波器然后通过取逐点差异的平方的归一化和进行了比较，并且该比较给出了等于0.655的差异。然而，当应用这种比较的方法时，差异越接近1，图像越不相似。

图2b还示出了，在沿着轴线X偏移模型6.431mm使得感兴趣区域9的中心沿着轴线X、Y和Z的坐标现在等于(0.418；-0.557；5.878)mm之后，该同一感兴趣区域9在第一图像I1中的投影P1’和其与第二图像I2相关联的镜像投影P2’。从他们的比较中可以看出(其给出了0.175的差异)，这两个投影P1’和P2’非常相似。由此推导出，该参数(感兴趣区域9的中心的沿着轴线X的坐标，其对应于框架的桥部的中心)非常接近于桥部的中心在第一图像I1和第二图像I2中的实际坐标。因此，桥部的中心沿着轴线X的坐标基本上等于0.418mm。

然后可以重复进行步骤S5至S9，以便确定桥部的中心沿着轴线Z的坐标，这一次通过修改框架模型沿着该轴线的坐标，直到获得感兴趣区域9的具有最大相似度的投影。

然而，应当理解，在优化沿着轴线Z的坐标的情况下，比较的是感兴趣区域9的未变换投影，框架相对于正交于轴线Z的平面不对称。

模型的D尺寸也可以优化。为此，使用步骤S8的相似度评估来优化模型的围框矩形的鼻部部段(或鼻部线)的位置，首先在第二图像中在框架的桥部的水平处检测框架的竖向轮廓。

注意，为了精确地识别框架的竖向轮廓的位置，优选的是，感兴趣区域9在第一图像和第二图像中的投影非常相似。这就是在确定框架桥部的中心的X和Z坐标之后，优选地在模型中优化D尺寸的参数的原因。另一方面，由于镜面弯对于获得该参数不是必需的，所以它可以在D尺寸之前或之后进行确定(或者替代地，如果操作员不需要，不确定)。然而，应该注意的是，由于D尺寸给出了包含镜片的围框矩形的鼻部部段的线的位置，所以这些线可以有利地用作旋转的轴线，以在随后确定镜面弯。

为了确定D尺寸，需要优化镜片的围框矩形的鼻部线的位置。为此，该方法包括在对应于桥部的感兴趣区域9在第一图像和在第二图像中的投影中检测框架的内部竖向轮廓的步骤，这从沿着轴线X和轴线Z的坐标已经被预先优化的模型开始。

在一种实施例中，为了简化对框架的竖向边缘的轮廓的检测，可以有利地通过以下来使用框架的对称性，即通过在来自由最靠近框架的左凸耳的装置获取的第一图像和第二图像的图像中检测框架的右内部边沿，并且通过在来自由最靠近框架的右凸耳的装置获取的第一图像和第二图像的图像中检测框架的左内部边沿。例如，当第一图像和第二图像已经由与对称平面形成非零角度的图像获取装置3、4、5获取时，可以在由柱2的左侧上的图像获取装置5获取的第一图像中检测到框架的右内部边沿，并且可以在由柱2的右侧上的图像获取装置4获取的第二图像中检测框架的左内部边沿。

具体而言，在从左侧部获取的图像中，右内部边沿更清晰，因为凹槽和鼻部支撑件都不可见，而在该图像中，由于各种外来元素的存在，左内部边沿更难辨别。出于同样的原因，在从右侧部获取的图像上，左内部边沿更清晰。此外，由于沿着模型的轴线X和Z的坐标已经被优化，所以对应于模型中的桥部的感兴趣区域9的投影非常相似，这使得可以通过确定第一图像中的竖向轮廓来搜索鼻部部段中的一个，并且通过在第二图像中检测竖向轮廓来搜索鼻部部段中的另一个。

因为轮廓检测技术是常规的，所以这里不再进一步描述。例如，可以使用Canny滤波器并选择基本竖向的轮廓元素。

由于框架沿着轴线X的位置是已知的，所以只可以检测到一个鼻部部段，另一个鼻部部段能够用作确认，或者使用其上的轮廓最明显的侧部来定位该部段。

一旦检测到框架的右内部竖向轮廓或左内部竖向轮廓，则可以：由此推导鼻部部段(或者，在适用的情况下，鼻部线)在参考系统中的位置，该鼻部部段在内部界定了镜片的两个围框矩形；以及由此推导这两个部段之间的最短距离。这个距离对应于D尺寸。

以与先前的在镜面弯之前确定框架沿着轴线Z的位置的参数相同的方式，然后可以重复进行步骤S5至S9，以便确定框架的镜面弯，这一次是通过在模型中修改围框矩形和与框架模型的围框矩形的鼻部部段(即位于桥部附近的围框矩形的分段)相切的平面之间的角度。

正如优化框架的中心沿着轴线Z的坐标一样，为了确定镜面弯，比较的是感兴趣区域9的未通过轴对称(镜像效应)进行变换的投影。

为了优化镜面弯测量，可以使用凸耳(右或左)之一作为框架的元素(代替并替换桥部)来应用步骤S1至S11。这是因为与桥部的水平处相比，在框架的该部分中，镜面弯角的测量更精确。

此外，为了减小图像之间的透视中的差异，可以基于图像来优化镜面弯，所述图像可以不同于用于优化桥部的中心沿着轴线X和Z的坐标的图像。为此，可以使用图像获取装置4、5中的一个图像获取装置来获取图像(侧部图像)之一，所述一个图像获取装置的光学轴线与柱2的对称平面形成一定角度，而另一图像(前部图像)由被放置成使得其光学轴线被包含在该平面中的图像获取装置获取。结果，可以从第一图像或第二图像中选择侧部图像，而前部图像可以由上述的第三图像获取装置3获取。优选地，两个图像同时获取。

此外，还是为了优化镜面弯的确定，从第一图像和第二图像中选择侧部图像是根据在镜面弯确定算法中用作框架元素的凸耳来确定的。例如，当框架元素是左凸耳时，用于获取侧部图像的图像获取装置5是最接近该左凸耳的图像获取装置，即位于对称平面的左侧的图像获取装置。具体地，在由该装置获取的图像上，框架的左边沿更容易被检测到，因为其更清楚，因为在该图像上，对象的面部的左边界(或者他的头发或者对象后面的环境)是不可见的，并且凹槽几乎不可见或者根本不可见。然而，这些元素使得轮廓的检测模糊不清。相反，如果被选择用于实施算法的框架的元素是右凸耳，则用于获取侧部图像的图像获取装置4是最靠近该右凸耳的图像获取装置。

可选地，可以实施矫正第三图像和第四图像中的透视的步骤。当镜面弯相当大时，该步骤对于镜面弯参数特别有利，因为在这种情况下，围框矩形的平面相对于图像平面急剧倾斜，因此透视效果在那里非常明显。

然后，出于优化框架模型的镜面弯的目的，可以根据以下子步骤实施该方法的步骤S1至S11：

-S1：获取侧部图像；

-S2：获取前部图像，优选与步骤S1同时进行；

-S3：在侧部图像和前部图像中识别视觉标记并针对每个图像推导与这些视觉标记相关的参考系统；

-S4：确定框架元素，例如当位于对称平面的左侧的图像获取装置5已经获取到侧部图像时，为左凸耳；

-S5：基于一组预限定的初始参数在参考系统中限定框架模型，沿着轴线X和Z的坐标与先前在该方法的迭代期间获得的坐标相对应；

-S6：确定参考系统中感兴趣区域9的坐标，所述感兴趣区域9围框步骤S5中限定的模型中的框架元素；

-S7：将感兴趣区域9投影到侧部图像和前部图像中；

-S8：比较感兴趣区域9在侧部图像和前部图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度；

-S9：修改在步骤S5中限定的模型中的围框矩形和相切平面之间的角度；

-S10：重复进行步骤S6至S9，直到获得感兴趣区域9在侧部图像中的投影和在前部图像中的投影之间的最大相似度；

-S11：推导框架的镜面弯，所述镜面弯与模型中对应于具有最大相似度的感兴趣区域9的围框矩形和相切平面之间的角度相对应。

模型的A尺寸也可以优化。为此，通过在框架的凸耳的水平处检测框架的竖向轮廓来优化模型的围框矩形的颞部部段的位置。

以类似于针对鼻部部段的优化已经描述的方式，优选地，图像中感兴趣区域9的投影非常相似。这就是在确定框架的桥部的中心的X和Z坐标之后，优选地在模型中优化A尺寸的参数的原因。另一方面，由于A尺寸和镜面弯对于获得某些定心或个性化参数不是必需的，如果操作员不需要它们，它们就可以不用确定。

为了确定A尺寸，需要优化镜片的围框矩形的颞部部段在模型中的位置。为此，该方法包括在对应于右凸耳然后对应于左凸耳的感兴趣区域9的在以不同视角获取的两个图像中的投影中检测镜片的外部竖向轮廓的步骤，其从沿着X轴线和Z轴线(以及如果适用的话，镜面弯)的坐标已经被预先优化的模型开始。

正如镜面弯一样，框架在凸耳的水平处的轮廓的检测可以基于图像来优化，所述图像可以不同于用于优化桥部的中心沿着轴线X和Z的坐标的图像。为此，可以在感兴趣区域9在前部图像和侧部图像(其可以对应于第一图像或第二图像)中的投影中进行轮廓的检测。

此外，还是为了优化轮廓的检测，从第一图像和第二图像中选择侧部图像是根据在感兴趣区域9中被围框的凸耳(右凸耳或左凸耳)来确定的。例如，当感兴趣区域9围框左凸耳时，使用的是通过最靠近该左凸耳的图像获取装置(即位于对称平面的左侧的图像获取装置)获取的图像。相反，当感兴趣区域9围框右凸耳时，所使用的是另一图像。

替代地，轮廓的检测当然可以使用第一图像和第二图像来完成，这两个图像都是侧部图像。由于两个图像之间的透视上的差异更大，所以检测更加复杂。

然后，该方法包括在对应于右凸耳然后对应于左凸耳(或相反)的感兴趣区域9的两个图像中的投影中检测镜片的外部竖向轮廓(在所述凸耳的水平处)的步骤，所述图像以不同的视角获取。

一旦在所述图像中检测到右外部竖向轮廓和左外部竖向轮廓，就可以在参考系统中优化外部地界定镜片的两个围框矩形的颞部部段(或者，在适用的情况下，颞部线)的位置。然后，A尺寸对应于围框矩形的鼻部部段和颞部部段之间的距离。

模型的B尺寸也可以优化。

为此，在初步步骤中，可以优化框架模型沿着参考系统中的Y轴线的坐标。

这种优化可以根据上述轮廓检测方法之一来完成。也可以考虑框架的厚度，以便更好地定位期望的轮廓。

一旦模型沿着轴线Y的坐标被优化，则模型的B尺寸可以通过在框架的矫正镜片之一(例如右镜片)的水平处检测框架的上部水平轮廓和下部水平轮廓来优化。水平轮廓和竖向轮廓的这种检测可以在所述图像之一(例如，第一图像、第二图像或前部图像)中进行。一旦检测到这些水平轮廓，就可以优化在其上检测到轮廓的矫正镜片(在本示例中为右镜片)的围框矩形的上部分段和下部分段在参考系统中的位置，并由此推导这两个分段之间的最短距离。然后B尺寸与这个距离相对应。

在适用的情况下，可以利用框架的对称性，以便通过对另一矫正镜片(在本示例中为左镜片)的上部水平轮廓和下部水平轮廓重复进行轮廓的检测来确认B尺寸的测量。如果在左镜片的水平处进行检测期间获得的上部分段和下部分段之间的距离不同于针对右镜片获得的距离，这意味着模型的至少一个参数不是最佳的并且必须进行修改。然后，按照上述步骤，再次优化该参数。

确定围框矩形的框架模型的参数组(A尺寸、B尺寸、D尺寸、镜面弯和框架在参考系统中的位置)现在被优化。

基于这些参数，就可以确定矫正镜片的形状，并在参考系统中精确定位它们的轮廓。具体来说，由于矫正镜片的框架限定的围框矩形，所以它们限制了矫正镜片的高度和宽度以及它们的位置。这意味着，通过在为镜片的围框矩形确定的A尺寸和B尺寸的基础上标准化镜片的形状，并且通过限定每个镜片的标准化形状的参数模型，可以简化矫正镜片的形状的确定。

更准确地说，由于镜片的围框矩形的分段已经被定位，边沿的轮廓实际上被定位，并且已知每个分段接触每个边沿的轮廓的至少一个点。因此，确定眼镜边沿的轮廓等同于将迄今为止用于确定镜片的围框矩形的框架模型扩展成形状参数，使得描述框架的边沿的形状成为可能。

因此，在第一步骤期间，限定了每个镜片的参数模型，以便使用至少一个参数来描述标准化轮廓的形状。

例如，在一种实施例中，参数模型可以例如通过执行PCA(主成分分析)来限定。

为此，预先限定了包括框架边沿的多个轮廓的基础，其大而完整，足以表示可以被检测到的形状的多样性。每个边沿的轮廓由给定参考系统中的点的集合来描述，所述给定参考系统例如与围框矩形相关的笛卡尔参考系统，其包括平行于顶部部段和底部部段的水平轴线X’和平行于前部分段和颞部部段的竖直轴线Y’。可选地，为了提高精度，参考系统可以进一步包括轴线Z’，以考虑框架基础或者通常考虑边沿的轮廓没有恰好地适配到一个平面中的情况。

然后，对于基础的每个边沿轮廓，应用相应地具有沿着轴线X’和Y’的坐标的系数x1和y1，以便赋予所有的轮廓相同的A和B尺寸，从而获得所称的“归一化”轮廓。例如，归一化轮廓可以通过将基础的每个边缘轮廓的点沿着轴线X’和轴Y’的坐标除以框架的A尺寸和B尺寸来获得。这样获得的归一化轮廓然后沿着侧部适配到到尺寸为1的正方形内。注意，归一化轮廓的原始形状可以通过使用框架的A尺寸和B尺寸的逆操作来恢复。

然后可以限定每个镜片的归一化框架的参数模型(第三步)，例如通过将PCA应用于归一化轮廓的点的集合。这产生了一系列主成分，使得可以基本上描述任何形状的归一化轮廓。这些成分构成描述轮廓的形状的多维空间，并且所述多维空间的原点是轮廓基础的“平均形状”，即最接近于基础的所有形状，同时最小化基础的归一化轮廓的每个点和平均形状的轮廓之间的距离的形状。通过调节PCA的第一个成分，平均形状将整体修改，以接近最多数量的最不常见的边沿形状。通过添加额外的成分，可以详细地调整平均形状，从而允许具有更稀有形状的变型。

针对给定的框架或更罕见的框架，使用的成分的数量越多，所描述的形状就能够具有的细节就越多。

请注意，通过少许主要的成分(例如前五个成分)，已经可以以很好的准确性描述市场上可获得的大多数框架边沿的形状。

使用PCA的优点是，成分是按照相关性的次序确立的，以尽可能地以最小化的成分值接近轮廓的实际形状。要优化的成分的数量可以根据希望获得的执行速度和精确度来动态调整。

根据本发明要优化的第一形状参数可以是包括PCA的少量成分的向量，例如前三个成分。一旦该参数被优化，如果用第一参数获得的精确度不令人满意，就可以保持所获得的形状以作为新优化的起点，并且采用包括更多成分的第二参数来细化边沿的形状。

替代地，限定参数模型的第一步骤可以通过确定Fournier变换来执行，该变换的参数用于限定任何形状的轮廓、样条、B样条或更常规的NURBS(非均匀有理基样条)，或任何数值插值方法，使得可以基于有限数量的点或值来限定轮廓。

然后，为了确定边沿的形状，该方法包括第二步骤，在第二步骤期间，将与由参数模型限定的轮廓的全部或部分相对应的感兴趣区域9投影到第一图像和/或第二图像中。例如，在边沿的内部边缘的形状被优化的情况下，感兴趣区域9可以在该内部边缘的附近。

感兴趣区域9在第一图像和/或第二图像中的投影可以容易地执行，只要镜片的围框矩形的每个图像中的形状和位置已经被预先确定，并且镜片的轮廓需要邻近围框矩形的分段(一旦该模型已经通过执行反转归一化的操作被缩放到围框矩形的比例)。

在第三步骤期间，然后确定感兴趣区域9在第一图像和/或第二图像中的投影的每个点与第一图像和/或第二图像中的框架的轮廓之间的相似度。例如，可以通过为每个图像确立评分来评估这种相似度，从而指示感兴趣区域9在图像中的投影的每个点是否对应于所述图像中的轮廓。感兴趣区域9的投影的点越靠近图像上标记的轮廓，评分越高。对于每个可用的图像，该评分可以最大化。

根据如此确立的评分，参数模型的形状参数之一然后可以在第四步骤期间被修改，然后参数模型的感兴趣区域9的投影和相似度的确定的步骤可以被重复进行，直到获得最大评分。

当获得的评分最大时，这使得感兴趣区域9在图像中的投影非常接近于框架的对应的实际轮廓。然后，被选择来执行这些投影的参数模型的一个或更多个参数匹配镜片的轮廓的实际参数。

替代地，关于围框矩形参数，确定相似度的第四步骤可以依赖于每幅图像上的距离映射图、轮廓检测和梯度计算。

当然，将可以理解的是，矫正镜片的形状的检测和它们的轮廓的定位可以基于根据与上述自动检测方法不同的方法确定的围框矩形来进行。通常，围框矩形可以以传统方式预先确定，例如通过手动地将鼻部、颞部和水平部段放置在由操作者使用照相机获取的图像(围框矩形的二维确定)上，或者放置在两个图像上(围框矩形的三维确定)，并由此推断围框矩形的位置以及A尺寸和B尺寸。从该数据开始，然后使用如上所述的一个或更多个形状参数，并最大化相似度，由此推导矫正镜片的轮廓就足够了。

此外，从如此确定的围框矩形的测量和镜面弯开始，操作者也可以以自动方式执行框架的定心。

为此，可以如下地使用框架的优化模型以自动方式确定半瞳孔距离：

-当对象为远视时，在图像上识别对象的每个瞳孔的中心，所述图像例如第一图像、第二图像或前部图像中的一者(在单向镜后面获取)。

-确定瞳孔的中心在参考系中的位置。

-推导进入参考系统(围框系统)的瞳孔的位置。

注意，只要已经优化了模型的参数，就可以容易地确定瞳孔的中心在参考系统中的位置。特别地，在与附件相关的参考系统中，沿着轴线X、Y和Z的坐标已经被优化，使得容易在参考系统中定位瞳孔的中心。

同时，相应地对应于右(或左)围框矩形的下部分段和右(或左)瞳孔的中心之间的距离的右(或左)高度可以基于框架的优化模型、基于围框矩形的下部分段和瞳孔的中心在参考系统中的位置来容易地确定。

此外，从如此确定的围框矩形的尺寸和镜面弯开始，操作者也可以以自动方式个性化眼镜的矫正镜片，其对应于与模型相关联的框架。

为此，可以使用框架的优化模型以自动方式确定朝向角、前倾角和顶点距离。

如果参考系统是通过检测对象佩戴的附件上的目标而获得的，则可以通过检测附件在图像之一上的位置来容易地确定朝向角和前倾角。

如果不同地获得了参考系统，例如通过识别面部的奇点，则这些角度可以根据形成了申请人的名义下的文件WO2011/161087或FR 2 860 887的主题的方法来确定。

Claims (17)

1.一种自动确定参数的方法，用于对眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化，所述眼镜包括框架，并且所述方法包括以下步骤：

-S1：从第一视角获取所述框架的第一图像，

-S2：从第二视角获取所述框架的第二图像，所述第一视角不同于所述第二视角，

-S3：在所述第一图像和第二图像中识别视觉标记，并推导与这些视觉标记相关的参考系统，

-S4：确定所述框架的元素，

-S5：基于一组预限定的初始参数在所述参考系统中限定所述框架的初始模型，

-S6：在所述初始模型中限定包括框架的元素的感兴趣区域(9)，

-S7：将所述感兴趣区域(9)投影到所述第一图像和第二图像中，

-S8：比较所述感兴趣区域(9)在所述第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度，

-S9：修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数，

-S10：重复进行步骤S6至S9，直到在所述感兴趣区域(9)在所述第一图像和第二图像中的投影之间获得最大相似度，

-S11：推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，比较步骤S8是通过比较每个投影中的梯度来执行的，其中使用滤波器以便获得两个过滤后图像，然后通过取逐点差异的平方的和，或者通过取逐点乘积计算相关性，来比较两个过滤后图像。

3.根据权利要求1和2中的一项所述的方法，其中，所述框架的元素包括桥部，并且在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着基本上正交于对象的头部的矢平面的轴线或者沿着基本上正交于所述对象的头部的冠平面的轴线的平移，其中，在步骤S1和S2期间，通过图像获取装置来获取所述第一图像和第二图像，所述图像获取装置的光学轴线都与所述框架的对称平面形成非零角度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，当在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着正交于矢平面的轴线的平移时，所述方法在比较步骤S8之前还包括，通过对感兴趣区域(9)在第二图像中的投影应用相对于正交于第二图像并穿过第二图像的中心的平面的轴对称而对感兴趣区域(9)在第二图像中的所述投影进行变换，以获得镜面投影的步骤，比较步骤S8应用于所述镜面投影。

5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述视觉标记包括目标，所述目标附接至与所述框架连结的附件，并且在步骤S9期间，修改单个参数，所述参数对应于沿着所述参考系统的轴线之一的平移。

6.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中，所述框架的元素包括左凸耳或右凸耳，并且选择在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数，以便修改感兴趣区域(9)相对于与所述矫正镜片中的一个矫正镜片的围框矩形(8)的竖向部段相切的平面的倾斜度，

其中，在步骤S1期间，通过图像获取装置(3)获取第一图像，所述图像获取装置(3)的光学轴线基本上包含在对象的头部的矢平面中，并且在步骤S2期间，通过光学轴线与对称平面形成的非零角度的图像获取装置(4，5)获取第二图像。

7.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中：

-步骤S1至S11首先在所述框架的包括框架的桥部的元素上实施，在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数对应于在步骤S5中限定的模型在参考系统中沿着基本上正交于对象的头部的矢平面的轴线或者沿着基本上正交于所述对象的头部的冠平面的轴线的平移，然后

-步骤S1至S11在所述框架的包括框架的凸耳的元素上实施，选择在步骤S9中修改的模型的一个或更多个参数，以便修改感兴趣区域(9)相对于与矫正镜片中的一个矫正镜片的围框矩形(8)的竖向部段相切的平面的倾斜度。

8.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，还包括在所述感兴趣区域(9)在所述第一图像和第二图像中的投影中检测框架的轮廓，以便确定镜片的至少一个围框矩形(8)的参数的步骤。

9.根据权利要求8所述的方法，其中：

-分别使用第一图像获取装置(3，4，5)和第二图像获取装置(3，4，5)获取所述第一图像和第二图像，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置各自与所述框架的对称平面形成不同的角度，所述第一图像获取装置更靠近框架的左凸耳，而所述第二图像获取装置更靠近所述框架的右凸耳，并且

-检测轮廓的步骤包括相应地在所述感兴趣区域(9)在第一图像中的投影中检测框架的右内部轮廓和框架的右外部轮廓中的至少一者的子步骤，以及在所述感兴趣区域(9)在第二图像中的投影中检测框架的左内部轮廓和左外部轮廓中的至少一者的子步骤。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括，在检测轮廓的步骤之后，推导矫正镜片的围框矩形(8)的内部竖向部段和外部竖向部段中的至少一者在参考系统中的位置的步骤。

11.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，还包括在步骤S3之前的额外步骤，在所述额外步骤期间获取框架的至少一第三图像，其中，框架的所述至少一个第三图像能够从与所述第一图像和第二图像中的至少一者相同的视点，或者从与所述第一图像和所述第二图像不同的视点获取，然后在第一图像、第二图像和所述至少一个第三图像上实施步骤S3至S11。

12.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，使用第一图像获取装置(3，4，5)获取所述第一图像，使用第二图像获取装置(3，4，5)获取所述第二图像，所述第一图像获取装置和第二图像获取装置(3，4，5)中的一个比所述图像获取装置(3，4，5)中的另一个更靠近地面。

13.一种确定用于框架的镜片的轮廓的形状的方法，所述方法包括以下步骤：

通过使用权利要求1至12中任一项所述的方法来自动确定限定框架的围框矩形(8)的框架参数，以及

基于这样确定的框架参数，确定镜片的形状。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，确定镜片的形状的步骤包括以下子步骤：

-基于限定镜片的围框矩形(8)的参数对镜片的形状进行归一化，以及

-限定镜片的归一化形状的参数模型，其中，所述参数模型能够通过使用下列方法中的至少一种来进行：主成分分析、Fournier变换的确定、样条、B样条、非均匀有理B样条，其中，镜片的形状能够通过以下子步骤来确定：

-使对应于由参数模型限定的轮廓的全部或部分的感兴趣区域(9)投影到第一图像和第二图像中，

-评估感兴趣区域(9)在第一图像和第二图像中的投影的每个点与所述图像中的轮廓之间的相似度，通过为第一图像和第二图像确立指示感兴趣区域(9)在第一图像和第二图像中的投影的每个点是否相应地对应于所述第一图像和第二图像中的轮廓的评分，以及比较梯度，

-修改参数模型的至少一个参数，

-重复进行投影和评估步骤，直到获得感兴趣区域(9)在第一图像和第二图像中的投影与轮廓之间的最大相似度，以及

-推导对应于镜片的轮廓的参数模型的一个或更多个参数。

15.一种自动确定参数的设备，用于对眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化，所述眼镜包括框架，所述设备包括用于实施根据权利要求1至14中任一项所述的方法的装置，包括：

-从第一视角获取框架的第一图像的装置，

-从第二视角获取框架的第二图像的装置，第一视角不同于第二视角，

-在第一图像和第二图像中识别视觉标记并针对每个图像推导与这些视觉标记相关的参考系统的装置，

-确定框架的元素的装置，

-基于一组预限定的初始参数限定框架在参考系统中的初始模型的装置，

-在所述初始模型中限定包括框架的元素的感兴趣区域(9)的装置，

-将感兴趣区域(9)投影到第一图像和第二图像中的装置，

-比较感兴趣区域(9)在第一图像和第二图像中的投影，并评估所述投影之间的相似度的装置，

-修改在步骤S5中限定的模型的至少一个参数的装置，

-重复进行步骤S6至S9，直到在感兴趣区域(9)在所述第一图像和第二图像中的投影之间获得最大相似度的装置，

-推导与具有最大相似度的投影相关联的模型的至少一个参数的装置。

16.一种自动确定参数的系统，用于对眼镜的矫正镜片进行定心和/或个性化，所述眼镜包括框架，所述系统包括根据权利要求15所述的自动确定参数的设备并且包括附接到与框架连结的附件的目标，所述视觉标记包括所述目标。

17.一种自动确定眼镜镜片的轮廓的方法，所述方法包括以下步骤：

(i)获取镜片的至少一个图像，

(ii)根据权利要求1至14中的任一项所述的方法确定镜片在所述图像中的围框矩形，所述围框矩形包括对应于围框矩形的宽度的至少一个尺寸和对应于围框矩形的高度的一个尺寸，

(iii)限定镜片的轮廓的参数模型，

(iv)在图像中投影对应于由参数模型限定的轮廓的全部或部分的感兴趣区域，

(v)评估感兴趣区域在图像中的投影的每个点与所述图像中的轮廓之间的相似度，

(vi)修改参数模型的至少一个参数，

(vii)重复进行投影的步骤(iv)和评估的步骤(v)，直到在感兴趣区域的投影和轮廓之间获得最大相似度，以及

(viii)推导对应于镜片的轮廓的参数模型的一个或更多个参数。

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