CN115631322B - 面向用户的虚拟三维试衣方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向用户的虚拟三维试衣方法，包括：获取并加载标准人体模型和服装标准版点云数据；将标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，将服装标准版划分为多个服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面和标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；获取标准人体模型和用户的量体数据，计算用户人体模型和标准人体模型的点之间的变化率，得用户人体模型与标准人体模型点云数据之间的变换方程，推算用户人体模型的点云数据；推算与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；加载用户人体模型和服装放码版的点云数据。本发明通过用户在线提供量体数据以及选择服装款式，即可在线构建与用户体型匹配的服装，且能在线展示用户试穿效果。

Description

面向用户的虚拟三维试衣方法和系统

技术领域

本发明涉及数字化服装领域。更具体地说，本发明涉及一种面向用户的虚拟三维试衣方法和系统。

背景技术

服装定制指根据用户具体个人情况量体裁衣，单件制作服装，大多数服装定制衣店即为这种经营方式，在国外定制服装的营业方式也叫做个性化服装设计，通常需要根据用户个人的形体、职业、气质、爱好等来选择服装款式造型，然而，在国内很多顾客仅是因为体型等一些特殊原因才定制服装。但是随着生活水平的提高，以及年轻人对服装个性化的需求，越来越多的人倾向服装定制，而传统的定制服装需要服装设计师线下量体裁剪制作，过程较为繁琐，且不能对服装样式进行选择，也不能预览到定制后的服装的穿着效果，故不利于服装定制化的推广和深化。

随着网络的发展，一些服装商认识到上述问题后，开始尝试使用网络购物、虚拟试衣的方式来满足消费者需求。但是现存的方案或者仅有平面效果，没有3D效果，或者不能根据客户自身的体型尺寸试穿，无法判断是否合身，或者缺乏品种多样、细节丰富的服装模型，试穿效果都不甚理想。如，申请号为200610081514.X的专利中公开了一种通过网络虚拟试衣进行服饰广告推广的方法，可以使客户在线进行各种品牌服装搭配，达到一种广告的效果，但是没有3D服装、3D人物模型、缺乏真实的试穿效果，客户也不能根据自己的身材确定服装的尺寸；申请号为201110255564.6的专利中公开了一种三维虚拟试衣的方法、装置及系统，可以进行3D人体模型进行服装试穿，但建立的3D人体模型是标准人体模型，与客户人体模型存在差距，服装模型也不是3D的，缺乏真实感；申请号为201110081203.4的专利中公开了一种增强现实实时虚拟试衣系统及方法，其中人体模型建立需要依靠深度摄像机采集数据，不适合普通用户方便使用，服装也是根据标准人体模型建立，无法确定客户所需的服装尺寸。另外，在应用于商业领域的相关技术中，H&M公司的虚拟试穿网站，提供其公司生产的各种服装模型，客户可以选择接近自己的人体模型进行在线搭配，是目前世界领先的应用于商业化的面相消费者的虚拟试衣系统，但次系统缺乏客户自身的人体模型，无法达到试穿效果确定服装尺寸，所采用的人体、服装模型也不是3D结构。上述行业中的难点、痛点，则是目前我们急需解决的问题。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种面向用户的虚拟三维试衣方法和系统，通过用户在线提供量体数据以及选择服装款式，即可在线构建与用户体型匹配的服装，且能在线展示用户试穿效果。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种面向用户的虚拟三维试衣方法，包括以下步骤：

S1、获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上；

S2、将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

S3、获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

S4、根据用户人体模型的点云数据和步骤S2中的函数关系推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

S5、加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上。

优选的是，S3中，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和和标准人体模型的点之间的变化率的方法包括：

对标准人体模型采用部分关键截面划分为多个不同的人体部位，所述关键截面为采集量体数据时使用的截面；

计算用户量体数据和标准人体模型量体数据中同一参数的比率K_i；

对于每一人体部位，根据标准人体模型上的点分别和与该点相邻的关键截面的距离，以及与该点相邻的关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率K，K＝[H₁/(H₁+H₂)]*K₂+[H₂/(H₁+H₂)]*K₁，H₁为标准人体模型上的点距相邻第一关键截面的距离，H₂为标准人体模型上的点距相邻第二关键截面的距离，K₁为与该点相邻第一关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，K₂为与该点相邻第二关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率。

优选的是，所述量体数据包括身高、颈椎点高、肩峰点高、腋下高、胸点高、腰高、臀高、会阴高、膝高、踝高、大臂长、小臂长、手长、头围、上颈围、下颈围、肩宽、背宽、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚、大腿围、小腿围、踝围、大臂围、小臂围、腕围。

优选的是，所述关键截面包括量取头围时的头围截面、量取上颈围时的上颈围截面、量取下颈围时的下颈围截面、量取胸宽和胸厚时的胸围截面、量取腰宽和腰厚时的腰围截面、量取臀宽和臀厚时的臀围截面、量取左大臂围时的左大臂围截面、量取左小臂围时的左小臂围截面、量取左腕围时的左腕围截面、量取右大臂围时的右大臂围截面、量取右小臂围时的左小臂围截面、量取右腕围时的右腕围截面、量取左大腿围时的左大腿围截面、量取左小腿围时的左小腿围截面、量取左踝围时的左踝围截面、量取右大腿围时的右大腿围截面、量取右小腿围时的右小腿围截面、量取右踝围时的右踝围截面；

通过所述上颈围截面、下颈围截面、胸围截面、腰围截面、臀围截面、左大臂围截面、右大臂围截面、左大腿围截面和右大腿围截面，将标准人体模型划分为头、颈、肩、胸、腰、臀、左右上肢、左右下肢10个部位。

优选的是，S2中将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面的方法包括：

对标准人体模型中头、颈任一部位包含的所有点，按上中下三等分、左中右三等分、前中后三等分，划分成多个点群，由各个点群组成的头、颈任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中肩、胸、腰、臀任一部位包含的所有点，按上中下三等分、前中后三等分、左₁左₂中右₁右₂五等分，划分成多个点群，由各个点群组成的肩、胸、腰、臀任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中左右上肢、左右下肢任一部位包含的所有点，按肢体长度方向等分成多个节段点群，对各个节段点群组成的左右上肢、左右下肢任一部位的标准人模局部曲面。

本发明还提供一种面向用户的虚拟三维试衣系统，其包括：

加载模块，其用于获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上；

函数关系建立模块，其用于将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

用户人体模型构建模块，其用于获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

服装放码版数据推算模块，其用于根据用户人体模型的点云数据，以及服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系，推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

试穿显示模块，其用于加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上。

本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的面向用户的虚拟三维试衣方法。

本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述的面向用户的虚拟三维试衣方法。

本发明至少包括以下有益效果：1、通过用户提供的量体数据即可推算出用户人体模型的点云数据，无需采用3D扫描收集用户人模的点云数据，因此更加简单、有效；2、通过对标准人体模型和服装标准版的曲面划分，使得用户人体模型的推算和服装放码版数据的推算均在单个曲面范围内，由于人体及服装的曲面繁多，曲面划分后不仅使单个曲面形状更加规则，还减少了曲面点云的数据计算量，提高了运算效率，同时也提高了计算结果的精确度；3、相比于现有的人体三围尺寸量体，本申请根据服装穿着时与人体的贴合情况设计了更精确的量体数据，大大提高了服装的合体性。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

附图说明

图1为本发明实施例所述面向用户的虚拟三维试衣方法的流程图；

图2为本发明实施例所述面向用户的虚拟三维试衣系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1所示，本发明提供一种面向用户的虚拟三维试衣方法，包括以下步骤：

S1、获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上；

具体的，标准人体模型的点云数据和服装标准版的点云数据预先导入到数据库中并保存，数据库中保存有多种服装款式的标准版的点云数据，用户在线选择其喜欢的服装款式后，由计算机于数据库中读取该服装款式的点云数据和标准人体模型的点云数据，再加载显示，这样用户就能在线查看该服装在标准人体模型上的穿着效果；

这里标准人体模型包括国标175-96-A的男性人体模型、国标165-84-A的女性人体模型和国标120-64的儿童人体模型，相应的，服装标准版是指与标准人体模型匹配的服装款式版型。

S2、将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

具体的，可以先将采集量体数据时使用的截面定义为关键截面，通过部分关键截面将标准人体模型划分为不同的人体部分，再针对每一单个人体部分划分成若干标准人模局部曲面。

更具体的，所述量体数据可以包括身高、颈椎点高、肩峰点高、腋下高、胸点高、腰高、臀高、会阴高、膝高、踝高、大臂长、小臂长、手长、头围、上颈围、下颈围、肩宽、背宽、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚、大腿围、小腿围、踝围、大臂围、小臂围、腕围。

这里胸点高、胸宽、胸厚是指在传统量体方法中量取胸围的截面的高度，及该截面上量取的胸宽值和胸厚值，腰高、腰宽、腰厚是指在传统量体方法中量取腰围的截面的高度，及该截面上量取的腰宽值和腰厚值，臀高、臀宽、臀厚是指在传统量体方法中量取臀围的截面的高度，及该截面上量取的臀宽值和臀厚值。

所述关键截面包括量取头围时的头围截面、量取上颈围时的上颈围截面、量取下颈围时的下颈围截面、量取胸宽和胸厚时的胸围截面、量取腰宽和腰厚时的腰围截面、量取臀宽和臀厚时的臀围截面、量取左大臂围时的左大臂围截面、量取左小臂围时的左小臂围截面、量取左腕围时的左腕围截面、量取右大臂围时的右大臂围截面、量取右小臂围时的左小臂围截面、量取右腕围时的右腕围截面、量取左大腿围时的左大腿围截面、量取左小腿围时的左小腿围截面、量取左踝围时的左踝围截面、量取右大腿围时的右大腿围截面、量取右小腿围时的右小腿围截面、量取右踝围时的右踝围截面；

通过所述上颈围截面、下颈围截面、胸围截面、腰围截面、臀围截面、左大臂围截面、右大臂围截面、左大腿围截面和右大腿围截面，将标准人体模型划分为头、颈、肩、胸、腰、臀、左右上肢、左右下肢10个部分。

对标准人体模型中头、颈任一部位包含的所有点，按上中下三等分、左中右三等分、前中后三等分，划分成多个点群，由各个点群组成的头、颈任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中肩、胸、腰、臀任一部位包含的所有点，按上中下三等分、前中后三等分、左₁左₂中右₁右₂五等分，划分成多个点群，由各个点群组成的肩、胸、腰、臀任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中左右上肢、左右下肢任一部位包含的所有点，按肢体长度方向等分成多个节段点群，对各个节段点群组成的左右上肢、左右下肢任一部位的标准人模局部曲面。

标准人模局部曲面划定后，穿着于标准人体模型身上的服装标准版也可根据各个标准人模局部曲面划分为与其分别对应的多个服装标准版局部曲面，这样在单个局部曲面范围内，就可建立服装标准版和标准人体模型的点云数据之间的函数关系。

S3、获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

具体的，标准人体模型的量体数据也是预先导入并保存于数据库中，用户的量体数据可以由用户上传得到，若用户是新顾客，可以针对该用户建立账户并保存其相关信息(包括量体数据)，若用户是老顾客，可于数据库中直接获取用户以前上传的量体数据，或者用户上传了最新的量体数据，也可直接获取该最新上传的量体数据。

具体的，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率的方法包括：

对标准人体模型采用部分关键截面划分为多个不同的人体部位，这里的人体部位包括头、颈、肩、胸、腰、臀、左右上肢、左右下肢10个部位；

计算用户量体数据和标准人体模型量体数据中同一参数的比率K_i，这里的比率K_i包括用户身高/标准人体模型身高、用户颈椎点高/标准人体模型颈椎点高、用户肩峰点高/标准人体模型颈椎点高、用户腋下高/标准人体模型腋下高、用户胸点高/标准人体模型胸点高、用户腰高/标准人体模型腰高、用户臀高/标准人体模型臀高、用户会阴高/标准人体模型会阴高、用户膝高/标准人体模型膝高、用户踝高/标准人体模型踝高、用户大臂长/标准人体模型大臂长、用户小臂长/标准人体模型小臂长、用户手长/标准人体模型手长、用户头围/标准人体模型头围、用户上颈围/标准人体模型上颈围、用户下颈围/标准人体模型下颈围、用户肩宽/标准人体模型肩宽、用户背宽/标准人体模型背宽、用户胸宽/标准人体模型胸宽、用户胸厚/标准人体模型胸厚、用户腰宽/标准人体模型腰宽、用户腰厚/标准人体模型腰厚、用户臀宽/标准人体模型臀宽、用户臀厚/标准人体模型臀厚、用户大腿围/标准人体模型大腿围、用户小腿围/标准人体模型小腿围、用户踝围/标准人体模型踝围、用户大臂围/标准人体模型大臂围、用户小臂围/标准人体模型小臂围、用户腕围/标准人体模型腕围；

对于每一人体部位，根据标准人体模型上的点分别和与该点相邻的关键截面的距离，以及与该点相邻的关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率K，K＝[H₁/(H₁+H₂)]*K₂+[H₂/(H₁+H₂)]*K₁，H₁为标准人体模型上的点距相邻第一关键截面的距离，H₂为标准人体模型上的点距相邻第二关键截面的距离，K₁为与该点相邻第一关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，K₂为与该点相邻第二关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率。

具体的，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程(x₁，y₁，z₁)＝K(x₀，y₀，z₀)，包括：

其中，(x₁，y₁，z₁)为用户人体模型上的点，(x₀，y₀，z₀)为标准人体模型上的点。

这里对于头、颈、肩、胸、腰、臀部位，以人体第七节颈椎中心竖直方向为z轴，在水平面以平分人体的中轴为y轴，在水平面以垂直y轴的轴为x轴建立三维坐标系。例如，当人体部位为胸围截面和腰围截面间的躯干段，该人体部位处于用户人体模型上的点和处于标准人体模型的点之间的变化率K为包括：

k₁＝[H_胸/(H_胸+H_腰)]*K_腰宽+[H_腰/(H_胸+H_腰)]*K_胸宽；

其中，H_胸为标准人体模型躯干段上的点距胸围截面的垂直距离，H_腰为标准人体模型躯干段上的点距腰围截面的垂直距离，K_腰宽为腰围截面上用户量体腰宽与标准人体模型量体腰宽的比率，K_胸宽为胸围截面上用户量体胸宽与标准人体模型量体胸宽的比率；

特别的，当该人体部位上的点位于胸围截面上时，k₁＝K_胸宽，当该人体部位上的点位于腰围截面上时，k₁＝K_腰宽；

k₂＝[H_胸/(H_胸+H_腰)]*K_腰厚+[H_腰/(H_胸+H_腰)]*K_胸厚；

其中，K_腰厚为腰围截面上用户量体腰厚与标准人体模型量体腰厚的比率，K_胸厚为胸围截面上用户量体胸厚与标准人体模型量体胸厚的比率；

特别的，当该人体部位上的点位于胸围截面上时，k₂＝K_胸厚，当该人体部位上的点位于腰围截面上时，k₂＝K_腰厚；

k₃＝[H_胸/(H_胸+H_腰)]*K_腰高+[H_腰/(H_胸+H_腰)]*K_胸高；

其中，K腰高为腰围截面上用户量体腰高与标准人体模型量体腰高的比率，K胸高为胸围截面上用户量体胸高与标准人体模型量体胸高的比率；

特别的，当该人体部位上的点位于胸围截面上时，k₃＝K_胸高，当该人体部位上的点位于腰围截面上时，k₃＝K_腰高。

通过上述计算方法可以看出，划分相邻人体部位的关键截面上的点分别在相邻人体部位中的计算结果是相同的，因此用户人体模型点云数据的连续性好，不同人体部位相互耦合时，不会出现衔接不上的情况。

这里对于左右上肢、左右下肢部位，以沿肢体长度方向过肢体截面骨骼中心的轴为z轴，x轴和y轴在肢体截面上满足正交坐标系要求即可，左右上肢、左右下肢部位任一部位上的点的计算方式与前述头、颈、肩、胸、腰、臀部位的基本相同，故不再赘述。

由于标准人体模型的点云数据预先已知，故可通过用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程推算出用户人体模型中每一人体部位的点云数据。

S4、根据用户人体模型的点云数据和步骤S2中的函数关系推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

由于用户人体模型的点云数据已经得出，而S2中也得出了服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系，故可对用户人体模型的点云数据采取与标准人模局部曲面相同的划分方式划分为多个用户人模局部曲面，将每个用户人模局部曲面包含的点代入对应的标准人模局部曲面与服装标准版局部曲面的函数关系，即可得到与该用户人模局部曲面匹配的服装放码版局部的点云数据。

S5、加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上。

上述实施例中，通过用户提供的量体数据即可推算出用户人体模型的点云数据，无需采用3D扫描收集用户人模的点云数据，因此更加简单、有效；通过对标准人体模型和服装标准版的曲面划分，使得用户人体模型的推算和服装放码版数据的推算均在单个曲面范围内，由于人体及服装的曲面繁多，曲面划分后不仅使单个曲面形状更加规则，还减少了曲面点云的数据计算量，提高了运算效率，同时也提高了计算结果的精确度；相比于现有的人体三围尺寸量体，本申请根据服装穿着时与人体的贴合情况设计了更精确的量体数据，大大提高了服装的合体性。

基于同一发明构思，本发明还提供一种面向用户的虚拟三维试衣系统，所述面向用户的虚拟三维试衣系统可以是个人计算机、服务器，或者其他实现前述面向用户的虚拟三维试衣方法的系统。

请参见图2所示，本申请实施例提供的面向用户的虚拟三维试衣系统包括：

加载模块，其用于获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上；

函数关系建立模块，其用于将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

用户人体模型构建模块，其用于获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

服装放码版数据推算模块，其用于根据用户人体模型的点云数据，以及服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系，推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

试穿显示模块，其用于加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上。

前述的面向用户的虚拟三维试衣方法的实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到本申请实施例中的面向用户的虚拟三维试衣系统法所对应的功能模块的功能描述，在此不再赘述。

本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

本发明提供的系统实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或者多条通信总线或信号线。

本发明还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述的面向用户的虚拟三维试衣方法。该电子设备可以为包括手机、笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、PDA(PersonalDigital Assistant，个人数字助理)、POS(Point ofSales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备。

本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现上述的面向用户的虚拟三维试衣方法。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (7)

1.一种面向用户的虚拟三维试衣方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上，服装标准版是指与标准人体模型匹配的服装款式版型；

S2、将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

S3、获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

S4、根据用户人体模型的点云数据和步骤S2中的函数关系推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

S5、加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上；

S3中，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率的方法包括：

对标准人体模型采用部分关键截面划分为多个不同的人体部位，所述关键截面为采集量体数据时使用的截面；

计算用户量体数据和标准人体模型量体数据中同一参数的比率K_i；

对于每一人体部位，根据标准人体模型上的点分别和与该点相邻的关键截面的距离，以及与该点相邻的关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率K，K=[H₁/(H₁+H₂)]*K₂+[H₂/(H₁+H₂)]*K₁，H₁为标准人体模型上的点距相邻第一关键截面的距离，H₂为标准人体模型上的点距相邻第二关键截面的距离，K₁为与该点相邻第一关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，K₂为与该点相邻第二关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率。

2.如权利要求1所述的虚拟三维试衣方法，其特征在于，所述量体数据包括身高、颈椎点高、肩峰点高、腋下高、胸点高、腰高、臀高、会阴高、膝高、踝高、大臂长、小臂长、手长、头围、上颈围、下颈围、肩宽、背宽、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚、大腿围、小腿围、踝围、大臂围、小臂围、腕围。

3.如权利要求2所述的虚拟三维试衣方法，其特征在于，所述关键截面包括量取头围时的头围截面、量取上颈围时的上颈围截面、量取下颈围时的下颈围截面、量取胸宽和胸厚时的胸围截面、量取腰宽和腰厚时的腰围截面、量取臀宽和臀厚时的臀围截面、量取左大臂围时的左大臂围截面、量取左小臂围时的左小臂围截面、量取左腕围时的左腕围截面、量取右大臂围时的右大臂围截面、量取右小臂围时的左小臂围截面、量取右腕围时的右腕围截面、量取左大腿围时的左大腿围截面、量取左小腿围时的左小腿围截面、量取左踝围时的左踝围截面、量取右大腿围时的右大腿围截面、量取右小腿围时的右小腿围截面、量取右踝围时的右踝围截面；

通过所述上颈围截面、下颈围截面、胸围截面、腰围截面、臀围截面、左大臂围截面、右大臂围截面、左大腿围截面和右大腿围截面，将标准人体模型划分为头、颈、肩、胸、腰、臀、左右上肢、左右下肢10个部位。

4.如权利要求3所述的虚拟三维试衣方法，其特征在于，S2中将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面的方法包括：

对标准人体模型中头、颈任一部位包含的所有点，按上中下三等分、左中右三等分、前中后三等分，划分成多个点群，由各个点群组成的头、颈任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中肩、胸、腰、臀任一部位包含的所有点，按上中下三等分、前中后三等分、左₁左₂中右₁右₂五等分，划分成多个点群，由各个点群组成的肩、胸、腰、臀任一部位的标准人模局部曲面；

对标准人体模型中左右上肢、左右下肢任一部位包含的所有点，按肢体长度方向等分成多个节段点群，对各个节段点群组成的左右上肢、左右下肢任一部位的标准人模局部曲面。

5.一种面向用户的虚拟三维试衣系统，其特征在于，包括：

加载模块，其用于获取并加载标准人体模型的点云数据和用户选择的服装标准版点云数据，以使服装标准版显示穿着于标准人体模型上，服装标准版是指与标准人体模型匹配的服装款式版型；

函数关系建立模块，其用于将所述标准人体模型划分为多个标准人模局部曲面，并将服装标准版划分为与多个标准人模局部曲面分别一一对应的服装标准版局部曲面，建立服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系；

用户人体模型构建模块，其用于获取标准人体模型的量体数据和用户的量体数据，根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率，根据所述变化率得出用户人体模型点云数据与标准人体模型点云数据之间的变换方程，并推算出用户人体模型的点云数据；

服装放码版数据推算模块，其用于根据用户人体模型的点云数据，以及服装标准版局部曲面的点云数据和与该服装标准版局部曲面对应的标准人模局部曲面的点云数据之间的函数关系，推算出与用户人体模型匹配的服装放码版的点云数据；

试穿显示模块，其用于加载用户人体模型的点云数据和服装放码版的点云数据，以使服装放码版显示穿着于用户人体模型上；

根据标准人体模型的量体数据和用户的量体数据计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率的方法包括：

对标准人体模型采用部分关键截面划分为多个不同的人体部位，所述关键截面为采集量体数据时使用的截面；

计算用户量体数据和标准人体模型量体数据中同一参数的比率K_i；

对于每一人体部位，根据标准人体模型上的点分别和与该点相邻的关键截面的距离，以及与该点相邻的关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，计算用户人体模型的点和标准人体模型的点之间的变化率K，K=[H₁/(H₁+H₂)]*K₂+[H₂/(H₁+H₂)]*K₁，H₁为标准人体模型上的点距相邻第一关键截面的距离，H₂为标准人体模型上的点距相邻第二关键截面的距离，K₁为与该点相邻第一关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率，K₂为与该点相邻第二关键截面上同一参数在用户和标准人体模型中的比率。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1~4中任一项所述的方法。

7.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现权利要求1~4中任一项所述的方法。

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