CN117635749A - 2d衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质 - Google Patents

2d衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN117635749A CN202311687606.2A CN202311687606A CN117635749A CN 117635749 A CN117635749 A CN 117635749A CN 202311687606 A CN202311687606 A CN 202311687606A CN 117635749 A CN117635749 A CN 117635749A
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Abstract

本发明提供了一种2D衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质，所述2D样板的生成方法应用于计算机虚拟环境中，该方法包括：构建数字人3D模型网格；在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；将所述子网格展开并转换成2D样板。本发明可以大幅简化生成2D衣物样板的流程。

Description

2D衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机图形学技术领域，具体涉及一种2D衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质。
背景技术
在当前的服装设计和制造领域，2D样板是一个基本且关键的组成部分。传统的服装样板生成主要依赖于手工绘制，而近年来，虽然有了计算机辅助设计(CAD)软件的加入，但其核心过程仍然是2D的。
基于2D样板的服装设计主要包括以下步骤：
1.设计：设计师首先在纸上或者使用CAD软件进行草图设计，创建出服装的初步形状和样式。
2.样板生成：然后，设计师需要将这些设计转化为具体的2D样板。这一步通常需要专业知识和经验，因为设计师需要考虑到如何将2D样板在实际制作过程中转变为3D的服装。
3.试制和修改：使用2D样板裁剪布料并制作出初步的服装样品，然后进行试穿和修改，直到达到满意的效果。
然而，这个过程存在一些固有的问题和挑战。首先，手动创建2D样板需要高度的技术技能和丰富的经验，而且很难得到精确和一致的结果。其次，2D样板的创建过程通常是反复迭代的，需要大量的时间和努力。最后，2D样板的创建过程很难实现自动化，因为它需要设计师对服装的形状，尺寸和风格有深入的理解和直觉。
因此，如何简化2D样板的生成过程，实现2D样板生成过程的自动化，是目前需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提出一种2D衣物样板生成方法、生成系统、电子设备及存储介质，可以大幅简化生成2D衣物样板的流程。
为了实现上述目的，本发明提供了一种2D衣物样板生成方法，所述2D样板的生成方法应用于计算机虚拟环境中，所述生成方法包括：
构建数字人3D模型网格；
在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
将所述子网格展开并转换成2D样板。
可选方案中，所述在所述3D模型网格的表面自由划线的方法包括：
根据用户的指令信息，获得起点和终点；
使用测地线算法，找出所述起点到所述终点最短路径上的所有表面点，构成一条测地线，并把所述测地线渲染出来，所述测地线代表用户在3D模型网格上画的线。
可选方案中，获得起点和终点后，使用测地线算法前，所述方法还包括：
预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格，对所述粗筛网格进行多次膨胀，以使所述测地线在膨胀后的粗筛网格内；再使用测地线算法，找到所述测地线。
可选方案中，所述预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格的方法包括：
使用A星算法找到所述起点至所述终点的近似最短路径，所述近似最短路径经过的所有面构成所述粗筛网格。
可选方案中，自动检测并识别出闭合的轮廓的方法包括：
以所述3D模型网格上的轮廓点为节点，测地线为边，建立一个图；
对所述图使用经典深度优先搜索找回向边，找出所述图里所有连通分量；
检测所述图中的每一个最小连通分量，所述最小的连通分量的组合构成一个闭合的轮廓。
可选方案中，在3D模型网格上切割出子网格的方法包括：
通过所述闭合的轮廓获取用于切割的闭合多边形；
基于所述闭合多边形获取子网格边界面集合；
寻找被所述边界面集合所包围的面集合；
结合所述闭合多边形对所述边界面集合进行裁剪，获得三角形集合；
合并所述被所述边界面集合所包围的面集合和所述三角形集合，输出为所述子网格。
可选方案中，将所述子网格展开并转换成2D样板的方法包括：
使用网格参数化算法，将所述子网格展平成2D网格；
通过对展开前后的网格的轮廓边界点集进行普氏分析，对所述2D网格进行旋转与缩放；
对旋转与缩放后的2D网格的异常弯曲的边界进行拉直操作；
之后，将所述2D网格上边界点集合和轮廓边界点集合作为2D样片轮廓参数，创建2D样片。
本发明还提供了一种2D衣物样板生成系统，包括：
3D模块，用于构建数字人3D模型网格；
划线模块，在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
识别模块，自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
子网格模块，基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
2D样板模块，用于将所述子网格展开并转换成2D样板。
本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现上述的2D衣物样板生成方法。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的2D衣物样板生成方法。
本发明的有益效果在于：
本发明允许用户直接在数字人3D模型网格上自由划线，定义出衣物的轮廓，并将其展开成2D样板，与现有的方法相比，大大简化了生成2D样板的流程，可以显著减少工作时间，并提高设计效率和质量。
进一步地，在使用测地线算法找出测地线之前，预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格，对所述粗筛网格进行多次膨胀，再使用测地线算法找到测地线，可以优化时间以满足程序实时交互的目的。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是根据本发明一实施例的2D衣物样板生成方法的流程图。
图2是根据本发明一实施例的自由画线的流程图。
图3是根据本发明一实施例的自由画线的效果图。
图4是根据本发明一实施例的检测轮廓的流程图。
图5是根据本发明一实施例的切割子网格的流程图。
图6a是根据本发明一实施例的切割子网格时被边界面集合所包围的面集合CM1的效果图。
图6b是根据本发明一实施例的切割子网格时边界面集合CM0效果图。
图7是根据本发明一实施例的对子网格展开并生成2D样片的流程图。
图8a是根据本发明一实施例的对子网格展开并生成2D样片的效果图。
图8b是对图8a生成的2D样片进行旋转和缩放操作后的效果图。
图8c是对图8b生成的2D样片进行拉直操作后的效果图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。根据下面的说明和附图，本发明的优点和特征将更清楚，然而，需说明的是，本发明技术方案的构思可按照多种不同的形式实施，并不局限于在此阐述的特定实施例。附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
应当明白，当元件或层被称为“在...上”、“与...相邻”、“连接到”或“耦合到”其它元件或层时，其可以直接地在其它元件或层上、与之相邻、连接或耦合到其它元件或层，或者可以存在居间的元件或层。相反，当元件被称为“直接在...上”、“与...直接相邻”、“直接连接到”或“直接耦合到”其它元件或层时，则不存在居间的元件或层。应当明白，尽管可使用术语第一、第二、第三等描述各种元件、部件、区、层和/或部分，这些元件、部件、区、层和/或部分不应当被这些术语限制。这些术语仅仅用来区分一个元件、部件、区、层或部分与另一个元件、部件、区、层或部分。因此，在不脱离本发明教导之下，下面讨论的第一元件、部件、区、层或部分可表示为第二元件、部件、区、层或部分。
空间关系术语例如“在...下”、“在...下面”、“下面的”、“在...之下”、“在...之上”、“上面的”等，在这里可为了方便描述而被使用从而描述图中所示的一个元件或特征与其它元件或特征的关系。应当明白，除了图中所示的取向以外，空间关系术语意图还包括使用和操作中的器件的不同取向。例如，如果附图中的器件翻转，然后，描述为“在其它元件下面”或“在其之下”或“在其下”元件或特征将取向为在其它元件或特征“上”。因此，示例性术语“在...下面”和“在...下”可包括上和下两个取向。器件可以另外地取向(旋转90度或其它取向)并且在此使用的空间描述语相应地被解释。
在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
实施例1
参照图1至图8c，本实施例提供了一种2D衣物样板生成方法，所述2D样板的生成方法应用于计算机虚拟环境中，该方法包括：
构建数字人3D模型网格；
在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
将所述子网格展开并转换成2D样板。
具体地，本实施例中，在所述3D模型网格的表面自由划线的方法包括：根据用户的指令信息，获得起点和终点；使用测地线算法，找出所述起点到所述终点最短路径上的所有表面点，构成一条测地线，并把所述测地线渲染出来，所述测地线代表用户在3D模型网格上画的线。进一步地，本实施例中，获得起点和终点后，使用测地线算法前，所述方法还包括：预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格，对所述粗筛网格进行多次膨胀，以使所述测地线在膨胀后的粗筛网格内；再使用测地线算法，找到所述测地。其中，预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格的方法为：使用A星算法找到所述起点至所述终点的近似最短路径，所述近似最短路径经过的所有面构成所述粗筛网格。
参照图2，自由画线过程包括以下步骤：
S101，执行加载模型指令，加载数字人3D模型文件，读取其中的骨骼数据与网格数据。网格数据包括三维位置组成的顶点数组和每三个顶点索引组成一个面的面数组。
设网格上任意面为Fi，若存在另一任意面Fj与面Fi共享边，则称面Fi与面Fj存在一条边E(Fi，Fj)。系统以网格面为节点，面之间边为边，建立一个图M。遍历网格每一个面：将当前遍历面Fp加入图M，检查其他任意与面Fp相连的面Fq，将相连的边E(Fp，Fq)加入图M。面Fp中心点记为Vp，对于面Fq的中心点Vq，存在一条权重边E(Vp，Vq，Wpq)。以面中心Vp为节点，E(Vp，Vq，Wpq)为边，建立一个图G。
S102，使用渲染引擎进行渲染，为用户提供一个可视化并可以操作的3D模型。用户可通过鼠标进行操作，点击屏幕时，系统在世界坐标系中(沿着渲染引擎的当前相机)发射一条射线，该射线与模型网格进行碰撞检测，并获取碰撞的三角面与射线交点在该面片上的重心坐标BC。则射线碰撞网格第i面上重心坐标BC得到一个轮廓点HP＝(Fi，BC)。
用户在鼠标按下时，系统进行检测并获取起点HPs，随后用户移动鼠标一段距离，鼠标松开时，系统检测并获取终点HPe。
S103，从起点HPs到终点HPe画一条测地线，测地线是一个表面点集。目前有多种已经被广泛使用的寻找测地线算法，然而在数十万面数的数字人模型上直接使用这些算法仍十分耗时，就算是一次简单的画线编辑也可能长达十数秒，不利于实时用户交互。本实施例在此提供一种测地线算法前的预处理，预先粗筛出路径可能经过的面，完成网格大量减面，再实施精确的测地线算法前，达成优化时间以满足程序实时交互的目的。首先，取起点HPs与终点HPe面中心点Vs与Ve，使用A星算法在图G上寻找Vs到Ve的近似最短路径，过程如下：
初始化路径表Pre；
初始化开放表Open、封闭表Close为空；
距离表G(v)表示任意顶点v到起点Vs距离，初始化为无穷大；
距离表H(v)表示估算顶点v到终点Ve距离；
距离表F(v)表示估算从起点经过v到终点距离；
将起点Vs加入开放表。
只要开放表Open非空：
从开放表Open中取出F(i)最小的i，并将i从开放表移入封闭表Close。
若i为终点Ve，跳出循环。
遍历i所有边e，若边e的另一点j不在关闭表中，则：
W(e)为边e的权重，若G(x)+W(e)小于G(y)则：
将j加入到开发表Open，
在路径表将i设为j前节点Pre(j)＝i
G(j)=G(i)+W(e)
使用欧几里得距离，估算y到终点Ve距离
F(j)＝G(j)+H(j)
通过路径表Pre回溯从起点到终点经过的所有G节点v，在另一个图M里得到v对应的面F，所有这些面F组成粗筛网格SM。粗筛网格SM如图3中红色区域所示。
S104，对粗筛网格进行N次膨胀。这里定义粗筛网格SM膨胀操作：遍历粗筛网格SM所有面Fa，查找当前遍历面F在原网格M里的邻接面Fb，若Fb不在粗筛网格SM里，在这次遍历完后加入到粗筛网格SM里。膨胀后的粗筛网格网格SM如图3中蓝色区域所示。
S105，对预处理后的粗筛网格SM实施传统测地线算法比如SVG算法，得测地线点集E，效果如图3黑色线段所示。
图4为本实施例检测轮廓的流程图。检测轮廓过程包括以下步骤：
S201，系统以轮廓点为节点，测地线为边，建立一个图MG。系统将所有轮廓点依次加入到图MG，每次添加点时设当前添加点为HPi，并遍历所有非HPi点HPj，若HPi与HPj通过测地线连接，那么在图MG里添加一条边E(HPi，HPj)，加入的边记为轮廓边。
S202，对图MG使用经典广度优先搜索找回向边，可以找出图MG里所有连通分量。
S203，系统检测图MG中的每一个最小连通分量。这里我们要确认其中最小的连通分量组合。
当对任意表面点与三角面共面时，其关系可以分为三种类型：
a)点位于三角面的中间，其在面的重心坐标W(x，y，z)三分量都不为零。
b)点恰好在三角面的边上，其重心坐标的z分量为零。
c)点恰好在三角面的端点上，其重心坐标的y和z分量为零。
复制图M到新图CM，遍历MG里每条边，并遍历边里所有表面点EPk，
根据EPk与其面关系类型分别操作：
若类型为a，则在图CM里去除对应面；
若类型为b，则在图CM里去除共享该边的所有面；
若类型为c，则在图CM里去除共享该点的所有面；
此时图CM里为一个个孤立的子图，遍历图CM所有子图CMp，获取图MG中所有与子图CMp任意网格相连的轮廓点，得轮廓点集。遍历面MG所有找出来的连通分量MGp，匹配相同轮廓点最多的连通分量，输出为一个轮廓C。这些闭合轮廓随后将高亮渲染展示给用户，供用户进行选择和确认。
图5为本实施例通过轮廓切割子网格的流程图。切割子网格过程包括以下步骤：
S301，设轮廓上任意边为Ek＝(HPk，HPk+1)，这代表从轮廓点k到点k+1测地线经过的所有表面点(设表示边Ek上第j个表面点)。将轮廓上所有轮廓边首尾相连，将其所有的表面点/>按顺序相连，系统能够获得一个贴合在网格上的、完全闭合的多边形PG。在多边形PG中，任意表面点/>都贴合在图M的某一面上。切割子网格将分为边界面集合CM0与被边界面集合所包围的面集合CM1两部分。
首先获取边界面：遍历闭合多边形PG所有表面点根据/>与其面关系类型分别操作(参照步骤S203相关内容)：
若为类型a，将对应面加入集合CM0；
若为类型b，将共享边的所有面加入集合CM0；
若为类型c，将共享点的所有面加入集合CM0；
边界面集合CM0效果如图6b中红色网格区域所示。
得到的边界面集合CM0保证是闭合的。
S302，此步骤寻找被边界面集合所包围的面集合CM1，根据边界面集合CM0是闭合的这个特性，图M将被CM0分割为两个连通分量，更小的那个连通分量将为CM1。
创建图M的可见图Vis，所有CM0的面在图Vis里不可见。遍历CM0每个面，以这个面为种子，以可见图Vis中不可见的面为障碍物，以种子填充算法找出一个连通分量放入连通分量集合CU，并在图Vis里将连通分量里所有对应的面设为不可见。去除连通分量集合CU里最大的那个分量，其余输出到CM1。被边界面集合所包围的面集合CM1效果如图6a中白色网格区域所示。
S303，边界面集合CM0里的面只有一部分在闭合多边形内，此步骤对这些面以多边形为模板进行裁剪。遍历边界面集合CM0里每一个面Fp，为Fp遍历多边形PG上每一点对PiPi+1，若PiPi+1与Fi在同一平面上，使用逐边裁剪法裁剪Fi为多变形，将多边形剖分为多个三角形加入到裁剪后三角面合集CM2。
S304，合并被边界面集合所包围的面集合CM1与三角面合集CM2，输出的就是切割子网格CM。
图7为本实施例展平子网格并生成2D样片的流程图，步骤如下：
S401，使用网格参数化算法——Least Squares Conformal Maps(LSCM)，将子网格CM展平成2D网格FM。
S402，由于展平网格的长度单位和角度可能与原始网格(图M)有所差异(如图8a)，所以需要对2D网格FM进行旋转和缩放。首先，在子网格CM中找出边界点集合{Pedge}。然后，为轮廓上的每个点Ep,q在边界点集合中找出最接近的边界点，并按顺序组成轮廓边界点集合C。因为2D网格FM的拓扑与原始网格一致，所以在2D网格FM中也能找出对应的轮廓边界点集合C'。系统会对集合C和C'进行普氏分析，计算出从C'到C的旋转和缩放，再将这个旋转和缩放应用在2D网格FM上，效果如图8b。
S403，2D网格FM可能在一些轮廓边界点区域内有较大的弯曲，这时便需要对这些区域进行拉直操作。系统会遍历集合C内的连续三点(Cl-1,Cl,Cl+1)，当原始网格(图M)中，向量和向量/>比较接近直线(通过/>判断)，则在2D网格FM中，对应的/>和/>的角度(通过/>计算)却有较大的差异，那么系统就会调整2D网格FM的这一部分。调整的方法是通过C′l-1到C′l的角度，预测C′l到C′l+1所有边界点的位置(使得Ci-1到Ci和Ci到Ci+1的朝向一致)。有了预测位置，使用As-Rigid-As-Possible(ARAP)刚体变形算法对整个2D网格FM进行变形。重复这个步骤，直到完成所有必要的拉直操作。拉直效果如图8c。
S404，系统会获取2D网格FM上的边界点集合E'，筛除所有距离相近或相邻且角度相近的点。将集合E'和轮廓边界点C'作为2D样片的外轮廓参数，提供给2D模块以创建出2D样片。
本实施例允许用户直接在数字人3D模型网格上自由划线，定义出衣物的轮廓，并将其展开成2D样板，与现有的方法相比，大大简化了生成2D样板的流程，可以显著减少工作时间，并提高设计效率和质量。进一步地，在使用测地线算法找出测地线之前，预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格，对所述粗筛网格进行多次膨胀，再使用测地线算法找到测地线，可以优化时间以满足程序实时交互的目的。
实施例2
本实施例提供了一种2D衣物样板生成系统，包括：
3D模块，用于构建数字人3D模型网格；
划线模块，在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
识别模块，自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
子网格模块，基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
2D样板模块，用于将所述子网格展开并转换成2D样板。
该系统允许用户在3D模型的表面上绘制轮廓线，定义出一个子网格。然后，将这个子网格展开到2D空间。为了尽可能保持原始形状，系统会计算并应用适当的旋转和缩放，同时进行必要的拉直操作以减少弯曲。在此基础上，系统会根据轮廓边界点从展开后的网格创建2D样片。该系统可以更方便地从3D模型生成2D样片。
实施例3
本实施例提供了一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述2D衣物样板生成方法。
根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。
该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
实施例4
本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的2D衣物样板生成方法。
根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (10)

1.一种2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述2D衣物样板的生成方法应用于计算机虚拟环境中，所述生成方法包括：
构建数字人3D模型网格；
在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
将所述子网格展开并转换成2D样板。
2.如权利要求1所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述在所述3D模型网格的表面自由划线的方法包括：
根据用户的指令信息，获得起点和终点；
使用测地线算法，找出所述起点到所述终点最短路径上的所有表面点，构成一条测地线，并把所述测地线渲染出来，所述测地线代表用户在所述3D模型网格上画的线。
3.如权利要求2所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，获得起点和终点后，使用测地线算法前，所述方法还包括：
预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格，对所述粗筛网格进行多次膨胀，以使所述测地线在膨胀后的粗筛网格内；再使用测地线算法，找到所述测地线。
4.如权利要求3所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述预先粗筛出路径可能经过的粗筛网格的方法包括：
使用A星算法找到所述起点至所述终点的近似最短路径，所述近似最短路径经过的所有面构成所述粗筛网格。
5.如权利要求1所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述自动检测并识别出闭合的轮廓的方法包括：
以所述3D模型网格上的轮廓点为节点，测地线为边，建立一个图；
对所述图使用经典深度优先搜索找回向边，找出所述图里所有连通分量；
检测所述图中的每一个最小连通分量，所述最小的连通分量的组合构成一个闭合的轮廓。
6.如权利要求1所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述在3D模型网格上切割出子网格的方法包括：
通过所述闭合的轮廓获取用于切割的闭合多边形；
基于所述闭合多边形获取子网格边界面集合；
寻找被所述边界面集合所包围的面集合；
结合所述闭合多边形对所述边界面集合进行裁剪，获得三角形集合；
合并所述被所述边界面集合所包围的面集合和所述三角形集合，得到所述子网格。
7.如权利要求1所述的2D衣物样板生成方法，其特征在于，所述将所述子网格展开并转换成2D样板的方法包括：
使用网格参数化算法，将所述子网格展平成2D网格；
通过对展开前后的网格的轮廓边界点集进行普氏分析，对所述2D网格进行旋转与缩放；
对旋转与缩放后的所述2D网格的异常弯曲的边界进行拉直操作；
之后，将所述2D网格上边界点集合和轮廓边界点集合作为2D样片轮廓参数，创建2D样片。
8.一种2D衣物样板生成系统，其特征在于，包括：
3D模块，用于构建数字人3D模型网格；
划线模块，在所述3D模型网格的表面自由划线，定义出衣物的轮廓；
识别模块，自动检测并识别出闭合的轮廓，展示给用户；
子网格模块，基于用户选定的闭合的轮廓，在所述3D模型网格上切割出子网格；
2D样板模块，用于将所述子网格展开并转换成2D样板。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1至7任一项所述的2D衣物样板生成方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的2D衣物样板生成方法。
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