CN115357958A - 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115357958A
CN115357958A CN202211283258.8A CN202211283258A CN115357958A CN 115357958 A CN115357958 A CN 115357958A CN 202211283258 A CN202211283258 A CN 202211283258A CN 115357958 A CN115357958 A CN 115357958A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
shoe body
target
design data
matching
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
CN202211283258.8A
Other languages
English (en)
Inventor
林子森
吴昊
谢子立
林冠宇
谢巧琳
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.)
Guangdong Shidi Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangdong Shidi Intelligent Technology Co Ltd
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 Guangdong Shidi Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Guangdong Shidi Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202211283258.8A priority Critical patent/CN115357958A/zh
Publication of CN115357958A publication Critical patent/CN115357958A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本申请公开了一种基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及存储介质,本申请属于物联网技术领域。包括:响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;将待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;接收目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。本技术方案,通过获取目标图像实现将目标鞋体的设计参数自动配置到用户设计鞋体中,高效的满足用户的鞋体参数获取请求。用户能自行选择元素设置到鞋体上,对元素大小及位置进行更改,丰富了用户选择性,提升了灵活性。

Description

基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质
技术领域
本申请属于物联网技术领域,具体涉及一种基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着社会与科技的进步,人们对鞋类技术的期望越来越高,除了对舒适性的要求外,还有对鞋体外观的要求。出于人们对时尚的要求,越来越多的用户选择自己设计鞋体。而在设计过程中可能想加入个人喜爱鞋体的某些元素,但是由于用户只掌握喜爱鞋体的图片从而无法对鞋体进行详细设计,只能通过目测设计元素的位置、图案以及颜色的方式对鞋体进行设计,这样做无疑降低了最终的设计效果。这就需要获得此鞋体具体的设计数据,使用户可以将此鞋体所喜爱的元素快速且完整的放入自己的设计中。
如今获得目标鞋体设计数据的方法是将用户上传的鞋体图片与数据库中的图片使用感知哈希算法进行比对。感知哈希算法作用是对每张图片生成一个"指纹"字符串,然后比较不同图片的指纹,结果越接近,就说明图片越相似。在比对成功后,可以在鞋体图像库中调用此鞋体的设计数据,用户再根据此设计数据对鞋体进行设计。
但如今的技术只能在获得目标鞋体设计数据后,用户手动根据此设计数据对鞋体进行设计,在增加用户设计时间的同时还提高了用户在鞋体设计过程中的复杂度,降低了用户设计鞋体的效率。同时由于用户的操作水平不一致,可能存在无法完全还原某元素而降低最终设计效果的问题。因此,如何在获得目标鞋体数据后,将目标鞋体中用户喜爱的元素自动设置到用户所设计的鞋体上是本领域亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及存储介质,目的在于解决以往用户无法将目标鞋体喜爱元素自动设置到所设计鞋体中而降低设计效率的问题。在用户需要对目标鞋体的设计参数进行配置的过程中,至需要获取目标鞋体的图像就可以实现,从而可以高效的满足用户的鞋体参数获取请求。同时用户可以自行选择元素设置到鞋体上,还能对元素的大小及位置进行更改,丰富了用户选择性的同时提升了灵活性。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于图像的鞋体设计数据的匹配方法,所述方法包括:
响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;
将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;
接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
进一步的,将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库在的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像,包括:
根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度;
根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据;
根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于图像的鞋体设计数据的匹配装置,所述装置包括:
图像获取模块,用于响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;
图像对比模块,用于将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
数据获取模块,用于向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;
配置模块,用于接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
进一步的,所述装置还包括存储模块,所述存储模块用于:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,存储模块,具体用于:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,所述图像对比模块,具体用于:
根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度;
根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据;
根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种芯片,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和所述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令,实现如第一方面所述的方法。
在本申请实施例中,响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。在用户需要对目标鞋体的设计参数进行配置的过程中,至需要获取目标鞋体的图像就可以实现,从而可以高效的满足用户的鞋体参数获取请求。同时用户可以自行选择元素设置到鞋体上,还能对元素的大小及位置进行更改,丰富了用户选择性的同时提升了灵活性。
附图说明
图1是本申请实施例一提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的流程示意图;
图2是本申请实施例二提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的流程示意图;
图3是本申请实施例三提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配装置的结构示意图;
图4是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请,而非对本申请的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施,且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类,并不限定对象的个数,例如第一对象可以是一个,也可以是多个。此外,说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一,字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图,通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及存储介质进行详细地说明。
实施例一
图1是本申请实施例一提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的流程示意图。如图1所示,具体包括如下步骤:
S101,响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像。
首先,本方案的使用场景可以是在通过智能终端,例如智能手机、平板电脑或者台式电脑上,拍摄到鞋体图片后,对鞋体的设计参数进行快速获取的场景。其中,用户可以是穿着用户,也可以是鞋体设计人员。通过快速获取鞋体的设计参数,可以帮助用户或者设计人员快速的了解到所喜欢的鞋体的设计参数,并与为后续的鞋体选择或者是设计提供数据基础。
基于上述使用场景,可以理解的,本申请的执行主体可以是该智能终端,还可以是在智能终端中的鞋体设计软件或者编辑页面的处理器,此处不做过多的限定。
本方案中,目标鞋体可以是用户在设计鞋体时所参考的鞋体,具体的,可以是用户在生活中看到的橱窗中展示的鞋体,或者其他人员所穿着的鞋体。
匹配请求可以是HTTP请求,即客户端发起的请求。本方案中,匹配请求可以是用户将目标鞋体图像上传到浏览器后点击搜索向服务器发出的请求。其中,待识别图像可以是目标鞋体的整体图片,也可以是目标鞋体的局部图片。本方案中,待识别图像可以是用户拍摄的喜爱鞋体的整体或局部图片,也可以是用户在互联网下载的喜爱鞋体的整体或局部图片。
响应可以是通过浏览器向服务器发送请求的操作。匹配请求可以是由穿着用户或者设计人员发出的。可以理解的,智能终端对匹配请求进行处理的第一步就是需要获取到待识别图像。本方案中,具体可以采用拍摄目标鞋体的图像的方式来获取。
S102,将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像。
鞋体图像库可以是基于预先共享得到的共享范围内所有鞋体图像的数据库。此数据库可以包含鞋体的整体图像和/或局部图像。可以理解的,此处的共享操作可以是基于鞋体的设计人员发出的。所有的鞋体可以采用相同的方式进行图像数据的采集,和采用相同的数据格式对鞋体图像进行共享。
参考图像可以是鞋体图像库中某鞋体的图像。例如,在该鞋体设计成功后,会将此鞋体的整体图以及从不同角度拍摄的局部图放入鞋体图像库中作为参考图像。在上传一张鞋体图像时,可以按照预先设定好的角度顺序来进行上传。例如第一张是鞋体正上方的图像,第二张是鞋体正前方的图像,等等。
匹配图像可以是将用户上传的待识别图像与鞋体图像库中所有的参考图像作对比后匹配度最高的图像。在用户发出匹配请求后,服务器会在鞋体图像库中的参考图像中查找与待识别图像具有相同的细节特征的图像,匹配成功后即可定位目标鞋体,匹配失败则可以反馈匹配结果为空。例如图像库中有10000张鞋体参考图像,用户上传一张鞋体图像后,服务器要将此图像与这10000张图像进行对比,若第10张图像与用户上传的待识别图像细节特征一致,则第10张图像即为匹配图像。其中,细节特征可以包括纹理特征、颜色特征、图案特征以及分区特征等。
对比操作可以是将用户上传的鞋体图像与鞋体图像库中的图像从特征上判断是否一致的过程,若两张图像特征一致,即为对比成功,进行下一步获取目标鞋体设计数据的步骤;若两张图像特征不一致,即为对比失败,失败后继续下一步将用户上传图像与下一张参考图像进行对比的步骤,直到对比成功。可以从纹理、颜色以及图案作为判断特征是否一致的标准,例如这三项相似度均达到90%以上视为两图像特征一致,即对比成功。
确定匹配图像的操作,可以是当用户上传的鞋体图像与参考图像对比成功后,服务器调用此参考图像作为匹配图像的过程。
S103,向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据。
设计数据服务器可以是与前文提到的服务器向分离的服务器,其可以是用来存储鞋体所有设计数据的服务器。服务器分类有文件服务器、数据库服务器、邮件服务器、网页服务器以及FTP服务器(File Transfer Protocol Server),FTP服务器是在互联网上提供文件存储和访问服务的计算机,它们依照FTP协议提供服务。设计数据服务器属于数据库服务器,主要作用是为应用程序提供数据服务。
设计数据可以包括鞋体颜色、图案、纹理以及分区信息等,可以是用户进行自主设计所参考的数据。
请求信息可以是客户端发送到设计数据服务器的消息。本方案中,请求信息可以是在确定匹配图像对应的目标鞋体后,向设计数据服务器发出的获得此鞋体设计数据请求所产生的消息。HTTP请求信息由请求行,请求头部,空行和请求体4个部分组成。
发出动作可以是在确定匹配图像后,通过Javascript以及Java等向设计数据服务器获得目标鞋体设计数据的过程。可以理解的,发出的目标鞋体设计数据请求信息中,可以包括目标鞋体的唯一标识。具体的,可以基于匹配图像确定目标鞋体的唯一标识,并基于得到的目标鞋体的唯一标识,向设计数据服务器来发送设计数据的请求信息。值得说明的是,设计数据服务器可以是与前文所述的存储图像数据的服务器关联的。具体的,前文所述的存储图像数据的服务器中如果存储有某一鞋体的图像,则可以通过设计数据服务器来读取到该鞋体的设计数据。
得到目标鞋体设计数据,可以是设计数据服务器接受请求后,通过数据库调用目标鞋体设计数据并向客户端反馈目标鞋体设计数据的过程。
S104,接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
鞋体设计软件可以是用户在进行自主设计时所使用的软件,此软件可以包含用户手动对鞋体进行设计以及将用户目标鞋体某元素自动配置到用户所设计鞋体上的功能。
待设计鞋体可以是用户进行自主设计的鞋体。
设计元素可以是目标鞋体所包含的全部或者部分鞋体图案、鞋体色彩以及鞋体纹理等元素。
接收可以是客户端收到服务器发送的目标鞋体的设计数据的过程,有轮询拉取、建立长连接以及Http长轮询的方式。本方案中,可以采取Http长轮询的方式接收目标鞋体的设计数据,优点是能够做到消息的实时性到达,提高目标鞋体设计数据传输的效率。
唤醒可以是当客户端成功接收到目标鞋体设计数据后,打开鞋体设计软件的过程。具体的,可以通过URL Scheme协议打开鞋体设计软件。URL Scheme是一种页面内跳转协议,通过这个协议可以比较方便的跳转到app某一个页面。当客户端接收到目标鞋体设计数据后,会询问客户是否打开鞋体设计软件,当客户选择“是”后,会根据锚点具体跳转路径APP端跳转具体的页面。
配置设计元素可以是将用户所喜爱的鞋体某元素设置到用户所设计鞋体的过程。本方案中,可以询问用户是否将此鞋体所有元素全部配置,若用户选择全部配置,则将此鞋体元素全部设置到用户所设计鞋体中;若用户不选择全部配置,则进入到用户自主选择页面,在此页面用户可以选择部分元素设置到用户所设计鞋体中。当元素设置完成后,用户还可以手动对元素位置以及大小等进行更改。
本实施例所提供的技术方案,通过在获得鞋体设计数据后自动配置到用户设计鞋体中,在用户需要对目标鞋体的设计参数进行配置的过程中,至需要获取目标鞋体的图像就可以实现,从而可以高效的满足用户的鞋体参数获取请求。同时用户可以自行选择元素设置到鞋体上,还能对元素的大小及位置进行更改,丰富了用户选择性的同时提升了灵活性。
在上述各技术方案的基础上,可选的,所述将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
本方案中,参考鞋体可以是设计完成后即将存入鞋体图像库的鞋体,要符合一定的标准才能存入鞋体图像库中。
候选参考图像可以是待存入鞋体图像库的图像,当候选参考图像经过判断符合标准后才能存入鞋体图像库中,从两方面进行判断,颜色特征和纹理特征。
相距可以是在对参考鞋体进行拍摄时照相机距离鞋体的距离。本方案中,可以将10厘米作为一个相距,那么在对参考鞋体从上下左右前后的角度进行拍摄时,可以分别以距离鞋体20厘米的距离和距离鞋体50厘米的距离进行拍摄。
颜色特征可以是参考鞋体的参考图像在颜色方面的特点,可以包括清晰度、明度以及饱和度。颜色特征是判断候选参考图像是否可以存入鞋体图像库的标准之一。
纹理特征可以是参考鞋体的候选参考图像在纹理方面的特点。纹理是指存在于图像中某一范围内的形状很小的、半周期性或有规律地排列的图案。而纹理特征可以包括纹理的清晰度以及均匀度,是判断候选参考图像是否可以存入鞋体图像库的另一个标准。具体的,可以利用灰度共生矩阵判断纹理特征是否符合标准。
识别结果即对参考图像的颜色特征和纹理特征判断是否可以存储在鞋体图像库的结果。具体的,可以有“符合”以及“不符合”两个结果,当结果为“符合”时,进行下一步存储的操作;当结果为“不符合”时,系统提示“此图像不符合存储结果,请重新上传”。
预设条件可以是在判断参考鞋体的候选参考图像是否可以存入鞋体图像库所设置的条件。具体的,可以将颜色特征以及纹理特征综合后设置为预设条件。例如将颜色和纹理的清晰度达到130万像素,颜色明度的高调色在配色中占比60%以上,颜色饱和度在0-100的范围内且通过灰度共生矩阵计算后符合纹理细致的条件,就判断为为符合预设条件。
存储条件可以是预设条件,即判断参考鞋体的候选参考图像是否可以存入鞋体图像库所设置的条件。
拍摄可以是对参考鞋体进行六个角度拍照的过程,具体的,可以通过数码相机、手机以及单反相机等进行拍摄。
特征识别可以是判断参考图像的颜色特征和纹理特征是否符合预设条件的过程。经过识别符合条件后才能将图像存储在鞋体图像库中,不符合条件则不能将图像存储在鞋体图像库中。
关联可以是将六个角度拍摄的鞋体候选参考图像拼接为完整鞋体参考图像的过程,也可以是将六张候选参考图像连接后作为此鞋体的局部参考图像的过程。
存储可以是将六张鞋体局部参考图像存储在鞋体图像库的过程,也可以是将完整鞋体参考图像存储在鞋体图像库的过程。
本方案通过从多角度且不同距离拍摄参考鞋体图像的方式,增加了鞋体图像的多样性,由于用户拍摄时所采用的角度和拍摄距离可能性是多样的,所以采用此方式拍摄的图像可以增加识别的精准度。同时对拍摄图像进行特征识别可以筛选某些不清晰的或者纹理过于粗糙的图像,提高存储图像的质量。
在上述各技术方案的基础上,可选的,所述将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库在的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
立体图像可以是使用户可以感觉到立体效果的鞋体参考平面图像,鞋体立体图像可以使用户看到鞋体的多个平面。
视觉图像可以是人的眼睛能看到的包含鞋体图案、结构、颜色以及纹理的图像。
格式转换规则可以是将立体图像转换为统一格式的方法,立体图像格式一般格式为*.stl,而鞋体图像库所接收的图像格式一般为*.jpg、*.jpeg、*.png,所以要将立体图像格式转换为鞋体图像库所能接收的格式才能进行存储。
转换可以是将鞋体的立体图像格式转变为静态图像格式的过程,具体的,可以通过格式转换器进行图像格式的转换。
本方案通过将立体图像转换为静态图像的方式将鞋体的参考图像格式进行了统一后再存储的方式,加快了存储和读取的速度,从而提高了存储和读取的效率。
在本申请实施例中,响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。通过上述基于图像的鞋体设计数据的匹配方法,在用户需要对目标鞋体的设计参数进行配置的过程中,至需要获取目标鞋体的图像就可以实现,从而可以高效的满足用户的鞋体参数获取请求。同时用户可以自行选择元素设置到鞋体上,还能对元素的大小及位置进行更改,丰富了用户选择性的同时提升了灵活性。
实施例二
图2是本申请实施例二提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的流程示意图。如图2所示,具体包括如下步骤:
将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像,包括:
S201,对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像。
S202,将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像。
S203,将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
S204,根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度。
成像信息可以是待识别图像中所包含的信息,具体的,可以包含鞋体区域信息,例如图像中包含鞋头和左鞋面。还可以包含鞋体图案所占的比例以及位置。
拍摄角度可以是形容拍摄者持相机对鞋体进行拍照时的方位,具体的,可以建立平面直角坐标系后,将拍摄者相对于鞋体的位置以及角度综合后作为对拍摄角度的形容词。例如,拍摄角度为左前方60度,即为拍摄者站在鞋体北偏西60度的方向。
目标角度可以是在鞋体图像库中进行搜索时使用的角度。由于一个鞋体对应了许多角度的参考图像,所以在搜索时要使用角度一致的图像,这样可以提升搜索的准确度以及效率。
识别可以是确定拍摄角度的过程,具体的,可以从图像中包含的鞋体区域、鞋体图案所占的比例以及位置进行确定。例如图像中包含鞋头和左鞋面,即可判断拍摄位置大概在鞋体左前方。而鞋体某图案在左鞋面正面拍摄时处于鞋体左鞋面正中间的位置,所占比例为左鞋面的20%,但在图片中的位置偏右,所占比例也缩小为10%,综合后即可判断拍摄角度。
S205,根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据。
图像数据可以是目标鞋体在此角度下包含的鞋体颜色、图案、纹理以及分区信息,是确定匹配图像时要进行对比的数据。
读取可以是查找鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据的过程,具体的,可以通过python、java以及javascript从鞋体图像库中进行查找。
S206,根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
对比结果可以是将待识别图像的鞋体颜色、图案、纹理以及分区信息与鞋体图像库中各参考图像在目标角度的鞋体颜色、图案、纹理以及分区信息进行一一对应,对应后是否一致的结果。可以将以上四部分相似度均大于或等于90%视为对比成功,不足90%则视为对比失败。
本实施例提供的技术方案,通过对拍摄角度进行识别,以及在鞋体图像库中将目标角度图像数据与待识别图像对比从而确定匹配图像的方式,降低了确定匹配图像的复杂度。以往要将待识别图像与鞋体图像库中所有的图像进行一一对比后才能确定匹配图像,如今首先确定了搜索的角度,缩小了搜索范围,从而增加了搜索的速度,提高了确定匹配图像的效率。
实施例三
图3是本申请实施例三提供的基于图像的鞋体设计数据的匹配装置的结构示意图。如图3所示,具体包括如下:
图像获取模块301,用于响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;
图像对比模块302,用于将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
数据获取模块303,用于向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;
配置模块304,用于接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
进一步的,所述装置还包括存储模块,所述存储模块用于:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,存储模块,具体用于:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
进一步的,所述图像对比模块,具体用于:
根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度;
根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据;
根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
在本申请实施例中,图像获取模块301,用于响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;图像对比模块302,用于将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;数据获取模块303,用于向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;配置模块304,用于接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。通过上述基于图像的鞋体设计数据的匹配装置,在用户需要对目标鞋体的设计参数进行配置的过程中,至需要获取目标鞋体的图像就可以实现,从而可以高效的满足用户的鞋体参数获取请求。同时用户可以自行选择元素设置到鞋体上,还能对元素的大小及位置进行更改,丰富了用户选择性的同时提升了灵活性。
本实施例所提供的一种基于图像的鞋体设计数据的匹配装置,与上述各实施例所提供的方法对应且有与之相应的执行过程和有益效果,此处不再赘述。
实施例四
如图4所示,本申请实施例还提供一种电子设备400,包括处理器401,存储器402,存储在存储器402上并可在所述处理器401上运行的程序或指令,该程序或指令被处理器401执行时实现上述基于图像的鞋体设计数据的匹配方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
需要说明的是,本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
实施例五
本申请实施例还提供一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有程序或指令,该程序或指令被处理器执行时实现上述基于图像的鞋体设计数据的匹配方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
其中,所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质,包括计算机可读存储介质,如计算机只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等。
实施例六
本申请实施例另提供了一种芯片,所述芯片包括处理器和通信接口,所述通信接口和所述处理器耦合,所述处理器用于运行程序或指令,实现上述基于图像的鞋体设计数据的匹配方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
应理解,本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
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。此外,需要指出的是,本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能,还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能,例如,可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法,并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外,参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述,但是本申请并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本申请的启示下,在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,均属于本申请的保护之内。
上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明,但是本申请不仅仅限于以上实施例,在不脱离本申请构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本申请的范围由权利要求的范围决定。

Claims (10)

1.一种基于图像的鞋体设计数据的匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;
将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;
接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将参考图像存储至所述预先设置的鞋体图像库在的过程,包括:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像,包括:
根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度;
根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据;
根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
5.一种基于图像的鞋体设计数据的匹配装置,其特征在于,所述装置包括:
图像获取模块,用于响应于目标鞋体的匹配请求,获取待识别图像;
图像对比模块,用于将所述待识别图像与预先设置的鞋体图像库中的参考图像进行对比,确定匹配图像;
数据获取模块,用于向设计数据服务器发出匹配图像对应的目标鞋体设计数据请求信息,得到目标鞋体设计数据;
配置模块,用于接收所述目标鞋体设计数据,唤醒鞋体设计软件,并在所述鞋体设计软件中对当前展示的待设计鞋体进行设计元素的配置。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括存储模块,所述存储模块用于:
对于设计完成的参考鞋体,采用至少六个角度且每个角度至少两个相距进行拍摄,得到候选参考图像;
对所述候选参考图像进行特征识别,若所述候选参考图像的颜色特征和纹理特征的识别结果符合预设条件,则确定所述候选参考图像符合存储条件;
将所述参考鞋体的候选参考图像进行关联,并作为参考图像存储至鞋体图像库中。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,存储模块,具体用于:
对于设计完成的参考鞋体,获取所述参考鞋体的立体图像;其中,所述立体图像包括从任意角度朝向所述参考鞋体进行拍摄的视觉图像;
将所述立体图像按照预设的格式转换规则进行转换,得到参考图像;
将所述参考图像存储至鞋体图像库中。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述图像对比模块,具体用于:
根据所述待识别图像的成像信息,对所述待识别图像的拍摄角度进行识别,得到目标角度;
根据所述目标角度,读取所述鞋体图像库中各参考图像在目标角度的图像数据;
根据所述待识别图像与所述目标角度的图像数据的对比结果,确定匹配图像。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器,存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令,所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的步骤。
10.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储程序或指令,所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于图像的鞋体设计数据的匹配方法的步骤。
CN202211283258.8A 2022-10-20 2022-10-20 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质 Pending CN115357958A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211283258.8A CN115357958A (zh) 2022-10-20 2022-10-20 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211283258.8A CN115357958A (zh) 2022-10-20 2022-10-20 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115357958A true CN115357958A (zh) 2022-11-18

Family

ID=84007946

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211283258.8A Pending CN115357958A (zh) 2022-10-20 2022-10-20 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115357958A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008041035A (ja) * 2006-08-10 2008-02-21 Fujitsu Ltd デザイン配信方法およびデザイン配信装置
US9171195B1 (en) * 2014-06-16 2015-10-27 Amazon Technologies, Inc. Recognizing three-dimensional objects
CN114287712A (zh) * 2021-12-23 2022-04-08 浙江星链数据科技有限公司 一种基于足型匹配的鞋子制作系统
CN115024559A (zh) * 2022-05-30 2022-09-09 广东时谛智能科技有限公司 一种基于用户定制信息的定制鞋体模型设计方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008041035A (ja) * 2006-08-10 2008-02-21 Fujitsu Ltd デザイン配信方法およびデザイン配信装置
US9171195B1 (en) * 2014-06-16 2015-10-27 Amazon Technologies, Inc. Recognizing three-dimensional objects
CN114287712A (zh) * 2021-12-23 2022-04-08 浙江星链数据科技有限公司 一种基于足型匹配的鞋子制作系统
CN115024559A (zh) * 2022-05-30 2022-09-09 广东时谛智能科技有限公司 一种基于用户定制信息的定制鞋体模型设计方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110543578B (zh) 物体识别方法及装置
CN110110118B (zh) 妆容推荐方法、装置、存储介质及移动终端
US20210056701A1 (en) Method of image processing using a neural network
WO2021114814A1 (zh) 人体属性识别方法、装置、电子设备以及存储介质
EP3673409B1 (en) Electronic device and method for reliability-based object recognition
CN106203286B (zh) 一种增强现实的内容获取方法、装置及移动终端
JP2017531950A (ja) 撮影テンプレートデータベースを構築し、且つ撮影推薦情報を提供するための方法及び装置
US9536285B2 (en) Image processing method, client, and image processing system
EP1770554B1 (en) Image analysis apparatus and image analysis program storage medium
CN106815803B (zh) 图片的处理方法及装置
US9230328B1 (en) Providing image parameters
WO2023131090A1 (zh) 一种增强现实系统、多设备构建三维地图的方法及设备
CN112306829A (zh) 性能信息的确定方法及装置、存储介质、终端
CN114697539A (zh) 拍照推荐方法、装置、电子设备以及存储介质
WO2016082470A1 (zh) 一种图片处理方法、装置及计算机存储介质
US10631022B2 (en) Method to insert ad content into a video scene
CN110047115B (zh) 星辰图像拍摄方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113793252B (zh) 图像处理方法、装置、芯片及其模组设备
CN115357958A (zh) 基于图像的鞋体设计数据的匹配方法、装置、设备及介质
CN110868543A (zh) 一种智能拍照方法、装置和计算机可读存储介质
WO2023066724A1 (en) Image processing method and system for correcting colors of an input image representing a scene illuminated by multiple illuminants
CN116600190A (zh) 手机的拍照控制方法、设备及计算机可读存储介质
CN115623313A (zh) 图像处理方法、图像处理装置、电子设备、存储介质
CN109842757B (zh) 图像处理方法及装置
CN108062403B (zh) 旧景检测方法及终端

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20221118