CN114612358A - 基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及虚拟服装穿戴技术领域，公开了一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法，所述的方法包括：获取标准人体数据，所述的标准人体骨架数据包括男性骨架数据和女性骨架数据；提取所述的标准人体骨架数据，建立人体骨架三维模型；获取用户实际人体数据，所述的用户实际人体数据包括性别、身高、体重和三围；通过用户实际人体数据建立用户肌肉模型，并调取与其相匹配的人体骨架三维模型，将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；提取初始人体模型进行二次处理生成人体模型；调取服装模型，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。相比于传统建模方式，本发明更加高效。

Description

基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法

技术领域

本发明涉及虚拟服装穿戴技术领域，具体涉及一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法。

背景技术

虚拟服装，一般指的是利用计算机技术对布料进行仿真制作的数字时装。对服装样版、面料特性、形体和人的动作,以及着装时的形态及其变化等综合考虑,并通过计算机进行模拟而得到。主要应用于计算机图像处理、电子游戏制作、服装服饰设计、服装教育和电子商务等领域。

而随着电子商务的日益普及，客户更喜欢在网络上进行购物。但是在买衣服的过程中，即使同样身高和体重的客户的身材也不相同。所以在网上购买衣物的时候往往会因为商家的展示效果和实际的上身效果差别较大而发生退换货的情况。传统的产品的简单文字介绍和图形展示等等已经远远满足不了消费者的需要。因此虚拟服装被应用至电子商务行业中来，客户在网购衣服时就可以通过虚拟试穿查看效果，而无需亲身前往服饰门店或进行实际穿戴以评估实际试穿效果。

而虚拟服装试穿过程中，最为重要的就是建立客户人体的三维模型。通过客户的人体三维模型作为依据，匹配相对应的服装的尺寸，来让客户参考本人穿上该服装后的实际效果，从而便于客户挑选。但是在实际应用的过程中，每位客户在进行虚拟服装试穿的过程中都需要进行相应的三维建模，而又因为每个人的身材差别较大，而无法使用通用的人体模型来替代，所以需要耗费较多的时间来进行建模，效率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法，以解决上述背景技术中所提出常规虚拟服装试穿系统中需要耗费较多时间进行三维建模，效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系方法，所述的方法包括：

获取标准人体数据，所述的标准人体数据为不同身高下的标准人体骨架数据，所述的标准人体骨架数据包括男性骨架数据和女性骨架数据；

提取所述的标准人体骨架数据，建立人体骨架三维模型，所述的人体骨架三位模型包括若干个骨骼模型；

获取用户实际人体数据，所述的用户实际人体数据包括性别、身高、体重和三围；

通过用户实际人体数据建立用户肌肉模型，并调取与其相匹配的人体骨架三维模型，将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

提取初始人体模型进行二次处理生成人体模型；

调取服装模型，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

作为本发明进一步的方案，所述的方法还包括姿态调整步骤，用于调整人体模型的姿态，其具体步骤如下所示：

获取姿态请求，检索姿态库，所述的姿态库中存储有不同姿态下的人体骨架三维模型；

调取与所述的姿态请求相匹配的人体骨架三维模型；

用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型。

作为本发明进一步的方案，所述的姿态库的搭建的具体步骤如下所示：

获取人体姿态图像；

提取所述的人体姿态图像中的关键节点坐标，所述的关键节点坐标为所述的人体姿态图像下各个骨骼位置的坐标信息；

按照所述的关键节点坐标信息调整所述的人体骨架三维模型中各个骨骼模型的位置，生成所述的姿态下的人体骨骼三维模型；

若干个不同姿态的人体三维模型存储至数据库中生成姿态库。

作为本发明进一步的方案，提取所述的关键节点坐标的具体步骤包括：

在所述的人体姿态图像上建立坐标系；

标记所述的人体姿态图像中不同骨骼的位置；

选取骨骼中两端和拐点作为关键节点，获取所述的关键节点的坐标信息。

作为本发明进一步的方案，述的人体姿态图像有若干张，包括该姿态下不同角度的图像。

作为本发明进一步的方案，同一个所述的骨骼在不同的姿态图像中都拥有与其相匹配的关键节点坐标，因此同一所述的骨骼拥有多组关键节点坐标，提取所述的关键节点坐标进行二次处理，获取所述的骨骼的关键节点的三维坐标。

基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统，所述的系统包括：

标准人体骨架库，用于存储不同身高的人体骨架三维模型；

肌肉模型搭建模块，用户获取用户人体数据，建立用户肌肉模型；

人体模型搭建模块，获取用户肌肉模型和与其相匹配的人体骨架三维模型，组合后二次处理生成人体模型；

虚拟服装试穿模块，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

作为本发明进一步的方案，还包括姿态库，所述的姿态库用于存储有不同姿态下的人体骨架三维模型。

作为本发明进一步的方案，所述的人体模型搭建模块具体包括：

组合单元，用于将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

二次处理模块，将初始人体模型进行二次处理生成人体模型。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：在本发明中，通过将不同人群中相似度最高的骨架数据作为人体模型的基本框架，来进行建模，按照不同身高来区分不同的用户应该使用什么类型的人体骨架三维模型，而通过实时采集的用户实际人体数据可以获知用户的肌肉的发达程度和脂肪的堆积程度，并通过这两项来建立包含有用户的肌肉和脂肪两部分的用户肌肉模型；并且通过改变人体骨架三维模型中不同骨骼模型的位置来达到改变人体姿态的目的，而依附于所述的人体骨架模型的用户肌肉模型在做出相应调整之后，即可获得不同姿态下的人体模型，相比于传统建模方式，本发明更加高效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中的一些实施例。

图1为本发明一种实施例提供的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法的流程示意图。

图2为本发明另一种优选的实施例提供的一种姿态调整步骤的流程示意图。

图3为本发明一种优选的实施例中提供的生成所述的姿态库的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，若本发明实施例中有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后......)，则其仅用于解释在某一特定姿态下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，若在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述，则其仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其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至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

虚拟服装，一般指的是利用计算机技术对布料进行仿真制作的数字时装。对服装样版、面料特性、形体和人的动作,以及着装时的形态及其变化等综合考虑,并通过计算机进行模拟而得到。主要应用于计算机图像处理、电子游戏制作、服装服饰设计、服装教育和电子商务等领域。

随着电子商务的日益普及，客户更喜欢在网络上进行购物。但是在买衣服的过程中，即使同样身高和体重的客户的身材也不相同。所以在网上购买衣物的时候往往会因为商家的展示效果和实际的上身效果差别较大而发生退换货的情况。传统的产品的简单文字介绍和图形展示等等已经远远满足不了消费者的需要。因此虚拟服装被应用至电子商务行业中来，客户在网购衣服时就可以通过虚拟试穿查看效果，而无需亲身前往服饰门店或进行实际穿戴以评估实际试穿效果。

而虚拟服装试穿过程中，最为重要的就是建立客户人体的三维模型。通过客户的人体三维模型作为依据，匹配相对应的服装的尺寸，来让客户参考本人穿上该服装后的实际效果，从而便于客户挑选。但是在实际应用的过程中，每位客户在进行虚拟服装试穿的过程中都需要进行相应的三维建模，而又因为每个人的身材差别较大，而无法使用通用的人体模型来替代，所以需要耗费较多的时间来进行建模，效率较低。

在本发明中，通过将不同人群中相似度最高的骨架数据作为人体模型的基本框架，来进行建模，按照不同身高来区分不同的用户应该使用什么类型的人体骨架三维模型，而通过实时采集的用户实际人体数据可以获知用户的肌肉的发达程度和脂肪的堆积程度，并通过这两项来建立包含有用户的肌肉和脂肪两部分的用户肌肉模型；并且通过改变人体骨架三维模型中不同骨骼模型的位置来达到改变人体姿态的目的，而依附于所述的人体骨架模型的用户肌肉模型在做出相应调整之后，即可获得不同姿态下的人体模型，相比于传统建模方式，本发明更加高效。

以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：

图1示出了本发明中的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法应用于能够实时连接互联网的设备，该设备可以是手机、平板电脑和计算机等可以通信的设备，此处不做具体限定，所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法详述如下：

获取标准人体数据，所述的标准人体数据为不同身高下的标准人体骨架数据，所述的标准人体骨架数据包括男性骨架数据和女性骨架数据；

提取所述的标准人体骨架数据，建立人体骨架三维模型，所述的人体骨架三位模型包括若干个骨骼模型；

获取用户实际人体数据，所述的用户实际人体数据包括性别、身高、体重和三围；

通过用户实际人体数据建立用户肌肉模型，并调取与其相匹配的人体骨架三维模型，将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

提取初始人体模型进行二次处理生成人体模型；

调取服装模型，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

能够想象的到的是，不同的人因为高矮胖瘦不同，在外形上有着非常大的差异，这些差异也是造成同样的衣服穿在不同人身上效果不尽相同的根本原因。虽然不同的人的外形差异较大，但是骨骼的形状却是非常相似的，这里排除先天骨骼类疾病和后天事故所对应的人群，当然，男女骨骼差异也是非常大的，需要分开建模。因为骨骼的形状相似，因此相同身高的人群的骨架模型也是非常相似的，所以本发明在这里先建立不同身高的人体骨架模型来作为人体模型的初始模板。

而通过提取用户的体重、三围等数据可以获知用户的胖瘦程度，或者说是人体的生长状况，其主要指标是肌肉的发达程度和脂肪的堆积程度，因此通过用户实际人体数据可以获得这两项指标的大概水平，从而建立所述的用户肌肉模型，值得注意的是，这里所指的用户肌肉模型包括肌肉和脂肪两部分，而将所述的用户肌肉模型和与其相匹配的人体骨架模型相组合即可获得所述的初始人体模型，可以理解的是，此时的初始人体模型外形比较丑陋，因此需要进行二次处理，比如模拟出皮肤的质感和增加头发和五官等部件，从而生成人体模型，与系统中事先准备好的服装模型进行融合，从而获取试穿服装的人体效果图。

另外，如图2中所示，在本发明另一种优选的实施例中，所述的方法还包括姿态调整步骤，用于调整人体模型的姿态，其具体步骤如下所示：

获取姿态请求，检索姿态库，所述的姿态库中存储有不同姿态下的人体骨架三维模型；

调取与所述的姿态请求相匹配的人体骨架三维模型；

用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型。

在上一实施例中，可以建立所述的人体模型，从而配合服装模型生成试穿服装的人体效果图，但是在这种情况下生成的人体模型姿态是固定的，或者说取决于人体挂架三维模型的初始姿态。但是在实际试穿过程中，不同用户的需求肯定是不同的，单一姿态难以满足不同用户的口味，因此通过获取姿态请求并从所述的姿态库中获取与其相匹配的人体骨架模型来达到上述目的，而所述的用户肌肉模型是依附于所述的人体骨架模型的，所以当人体骨架模型的姿态转换时，用户肌肉模型也应跟随相应改变。

可以理解的是，如图3所示，在本实施例另一种情况中，所述的姿态库的搭建的具体步骤如下所示：

获取人体姿态图像；

提取所述的人体姿态图像中的关键节点坐标，所述的关键节点坐标为所述的人体姿态图像下各个骨骼位置的坐标信息；

按照所述的关键节点坐标信息调整所述的人体骨架三维模型中各个骨骼模型的位置，生成所述的姿态下的人体骨骼三维模型；

若干个不同姿态的人体三维模型存储至数据库中生成姿态库。

在本实施例另一种情况中，提取所述的关键节点坐标的具体步骤包括：

在所述的人体姿态图像上建立坐标系；

标记所述的人体姿态图像中不同骨骼的位置；

选取骨骼中两端和拐点作为关键节点，获取所述的关键节点的坐标信息。

在本发明其中一个优选的实施例中，所述的人体姿态图像有若干张，包括该姿态下不同角度的图像。

可以理解的是，对于一些较为简单的姿态，比如立正和大字型展开，只需要获取用户的正面图像即可，通过正面图像就能够获知该姿态下不同骨骼模型应该摆放的位置，但是对于一些较为复杂的姿态，比如金鸡独立等，则需要从不同角度拍摄多张姿态图像进行组合分析，从而获取不同骨骼的三维坐标，从而调整人体骨骼三维模型。

在本实施例的一种情况中，建立坐标系的过程中，以人体姿态图像中人体的某一点作为原点来建立坐标系。

在本实施例的另一种情况中，同一个所述的骨骼在不同的姿态图像中都拥有与其相匹配的关键节点坐标，因此同一所述的骨骼拥有多组关键节点坐标，提取所述的关键节点坐标进行二次处理，获取所述的骨骼的关键节点的三维坐标。

基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统，所述的系统包括：

标准人体骨架库，用于存储不同身高的人体骨架三维模型；

肌肉模型搭建模块，用户获取用户人体数据，建立用户肌肉模型；

人体模型搭建模块，获取用户肌肉模型和与其相匹配的人体骨架三维模型，组合后二次处理生成人体模型；

虚拟服装试穿模块，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

并且，可以理解的是，所述的系统还包括姿态库，所述的姿态库用于存储有不同姿态下的人体骨架三维模型。

在本实施例的另一种情况中，所述的人体模型搭建模块具体包括：

组合单元，用于将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

二次处理模块，将初始人体模型进行二次处理生成人体模型。

所述一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述用于一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统及方法的功能。

处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，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，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在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，实现上述终端设备的各种功能。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(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)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。

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系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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 AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，所述的方法包括：

获取标准人体数据，所述的标准人体数据为不同身高下的标准人体骨架数据，所述的标准人体骨架数据包括男性骨架数据和女性骨架数据；

提取所述的标准人体骨架数据，建立人体骨架三维模型，所述的人体骨架三位模型包括若干个骨骼模型；

获取用户实际人体数据，所述的用户实际人体数据包括性别、身高、体重和三围；

通过用户实际人体数据建立用户肌肉模型，并调取与其相匹配的人体骨架三维模型，将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

提取初始人体模型进行二次处理生成人体模型；

调取服装模型，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，所述的方法还包括姿态调整步骤，用于调整人体模型的姿态，其具体步骤如下所示：

获取姿态请求，检索姿态库，所述的姿态库中存储有不同姿态下的人体骨架三维模型；

调取与所述的姿态请求相匹配的人体骨架三维模型；

用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，所述的姿态库的搭建的具体步骤如下所示：

获取人体姿态图像；

提取所述的人体姿态图像中的关键节点坐标，所述的关键节点坐标为所述的人体姿态图像下各个骨骼位置的坐标信息；

按照所述的关键节点坐标信息调整所述的人体骨架三维模型中各个骨骼模型的位置，生成所述的姿态下的人体骨骼三维模型；

若干个不同姿态的人体三维模型存储至数据库中生成姿态库。

4.根据权利要求3所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，提取所述的关键节点坐标的具体步骤包括：

在所述的人体姿态图像上建立坐标系；

标记所述的人体姿态图像中不同骨骼的位置；

选取骨骼中两端和拐点作为关键节点，获取所述的关键节点的坐标信息。

5.根据权利要求3所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，所述的人体姿态图像有若干张，包括该姿态下不同角度的图像。

6.根据权利要求3所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，在建立坐标系的过程中，以人体姿态图像中人体的某一点作为原点来建立坐标系。

7.根据权利要求5所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿方法，其特征在于，同一个所述的骨骼在不同的姿态图像中都拥有与其相匹配的关键节点坐标，因此同一所述的骨骼拥有多组关键节点坐标，提取所述的关键节点坐标进行二次处理，获取所述的骨骼的关键节点的三维坐标。

8.基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统，其特征在于，所述的系统包括：

标准人体骨架库，用于存储不同身高的人体骨架三维模型；

肌肉模型搭建模块，用户获取用户人体数据，建立用户肌肉模型；

人体模型搭建模块，获取用户肌肉模型和与其相匹配的人体骨架三维模型，组合后二次处理生成人体模型；

虚拟服装试穿模块，将服装模型与人体模型进行融合，生成试穿服装的人体效果图。

9.根据权利要求8所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统，其特征在于，还包括姿态库，所述的姿态库用于存储有不同姿态下的人体骨架三维模型。

10.根据权利要求8所述的一种基于用户图像信息采集的虚拟服装试穿系统，其特征在于，所述的人体模型搭建模块具体包括：

组合单元，用于将用户肌肉模型和人体骨架三维模型进行组合生成初始人体模型；

二次处理模块，将初始人体模型进行二次处理生成人体模型。

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