一种基于深度图像的人体三围测量方法与流程

本发明涉及人体三围测量技术领域，具体涉及一种基于深度图像的人体三围测量方法。

背景技术：

一般的，随着计算机技术和互联网技术的发展，越来越多的计算机应用使用3d图形图像技术。在一些应用领域内，如网上试衣、体感游戏、三维人体重建、服装设计、游戏人物动画等等，对在线获取人体三围数据的需求也越来越多。然而由于人体差异、应用场景的复杂性等各种原因，使得能够在线、准确的计算出人体三围数据变成了一项难度很大的课题。

中国专利申请cn105222738a公开了“一种人体3d模型数据尺寸测量方法”，该方法是一种在3d扫描技术得到人体3d模型数据文件的基础上而进行的一种测量方法，先通过系统前台对应完整的人体3d模型设置了比例尺，操作员点击比例尺上需要测量三围的高度后，系统前台将高度转换为高度比例值，并将该比例值传递至服务器，服务器调取人体3d模型数据，找出文件中表示待测高度的所有点的集合；得到点集中各点的坐标后，并通过卷包裹算法得出点集中各点所绕几何图形的周长，该周长即为待测高度处人体模型的三围尺寸。该方法存在以下不足：一方面在测量三围数据前需要用3d扫描仪扫描人体获得人体的3d模型数据文件，同时也要把该数据文件放在服务器端，在常规应用场景下无法使用，而且也无法在线实时测量；另一方面该方法需要操作员和系统前台交互才能进行测量，增加了操作的复杂性，同时也会给计算结果带来潜在的误差。

中国专利申请cn103767219a公开了“非接触式人体三维尺寸测量方法”，该方法首先获取人体数码图片，然后对数码图片中人体的多个体型特征点的像素进行测量，并通过计算获得数码图片中人体的体型特征的第一尺寸组；根据第一尺寸组计算出对应于数码图片中人体的实际体型特征的第二尺寸组。该方法存在以下不足：一方面方法在获取人体数码图片后需要对数码图片的预处理，对多个图片进行比例缩放、角度调整与翻转，以使多个图片的比例与角度保持一致，这无疑增加了方法的复杂性，同时也会造成计算的误差，方法实现难度较大；另一方面该方法由于用到数码图片，必然会受到光照和环境的影响，所以会对应用场景有一定要求，这也就限制了该方法无法广泛应用。

中国专利申请cn103535960a公开了“基于数码图像的人体三维测量方法”，该方法基于人体三围横截面数据库和二维数码图像实现，首先通过数码图像制作高精度刻度数据表格，并通过人体正面和侧面的数码图像和刻度表格测量出人体平面二维数据；通过三维扫描仪获得人体三围横截面，两者进行拟合，获得人体常规测量的轮廓，进而获得了人体的三围数据。该方法存在以下不足：一方面，该方法的步骤复杂，实现起来难度较大，也无法进行在线实时测量；另一方面该方法需要使用数码相机和三围扫描仪硬件设备支持，同时也需要矢量软件和三维软件进行数据处理，处理过程中出现偏差累积，最终会导致得出的人体三围数据有较大偏差；还有该方法也使用数码图像，同样受到环境和光照的影响，也无法广泛应用。

因此，如何克服现有技术中存在的上述不足成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种基于深度图像的人体三围测量方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于深度图像的人体三围测量方法，所述方法包括：

获取预设数量的人体三围数据样本，利用线性回归方法对所述预设数量的人体三围数据样本拟合出胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程；

获取待测量用户的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息；

对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图；

基于所述人体侧面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的前后两个边缘点像素、腰的前后两个边缘点像素、以及臀的前后两个边缘点像素；根据所述胸的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸厚；根据所述腰的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰厚；根据所述臀的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀厚；

基于所述人体正面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的左右两个边缘点像素、腰的左右两个边缘点像素以及臀的左右两个边缘点像素；根据所述胸的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸宽；根据所述腰的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰宽；根据所述臀的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀宽；

将计算得到的所述人体胸厚和所述人体胸宽，带入到所述胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、将计算得到的所述人体腰厚和所述人体腰宽，带入到所述腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及将计算得到的所述人体臀厚和所述人体臀宽，带入到所述臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程，以获得人体的三围数据。

优选地，所述预设数量的人体三围数据样本包括不同年龄、不同性别和/或不同体型的人体三围数据样本。

优选地，所述胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程：

bc＝xb*bw+yb*bt+zb；以及，

所述腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程：

wc＝xw*ww+yw*wt+zw；以及，

所述臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程：

hc＝xh*hw+yh*ht+zh；

其中，所述bc为胸围尺寸，所述bw为胸宽尺寸，所述bt为胸厚尺寸，所述xb为胸围线性回归方程中胸宽的权重系数，所述yb为胸围线性回归方程中胸厚的权重系数，所述zb为胸围线性回归方程中的误差补偿常数；

所述wc为腰围尺寸，所述ww为腰宽尺寸，所述wt为腰厚尺寸，所述xw为腰围线性回归方程中腰宽的权重系数，所述yw为腰围线性回归方程中腰厚的权重系数，所述zw为腰围线性回归方程中误差补偿常数；

所述hc为臀围尺寸，所述hw为臀宽尺寸，所述ht为臀厚尺寸，所述xh为臀围线性回归方程中臀宽的权重系数，所述yh为臀围线性回归方程中臀厚的权重系数，所述zh为臀围线性回归方程中误差补偿常数。

优选地，所述人体正面深度图像包括人体正面像素和人体正面背景像素；以及，

所述人体侧面深度图像包括人体侧面像素和人体侧面背景像素；

其中，所述人体正面像素和所述人体正面背景像素的像素值为深度值，所述人体侧面像素和所述人体侧面背景像素的像素值为深度值。

优选地，所述对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图的步骤包括：

提取所述人体正面深度图像中的人体正面像素；

所述人体正面前景图满足下述公式：

其中，所述ff(xf，yf)为所述人体正面前景图，所述i(xf，yf)为所述人体正面深度图像中坐标为(xf，yf)的像素；所述hf为所述人体正面深度图像的所述人体正面像素集合；所述bf为人体正面深度图像中所述人体正面背景像素集合；以及，

提取所述人体侧面深度图像中的人体侧面像素；

所述人体侧面前景图满足下述公式：

其中，所述i(xs，ys)为所述人体侧面深度图像中坐标为(xs，ys)的像素；所述hs为所述人体侧面深度图像的所述人体侧面像素集合；所述bs为人体侧面深度图像中所述人体侧面背景像素集合。

优选地，所述基于所述人体侧面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的前后两个边缘点像素，根据所述胸的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸厚的步骤包括：

提取所述人体骨架信息的左右肩关节点在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将左肩关节点的像素坐标记为(xls，yls)，右肩关节点的像素坐标记为(xrs，yrs)；

计算所述左右肩关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述左右肩关节点的中心的像素坐标记为((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)；

提取所述人体骨架信息的脊柱中心关节在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)；

基于所述左肩关节点的像素坐标(xls，yls)、所述右关节点的像素坐标(xrs，yrs)、所述左右肩关节点的中心的像素坐标((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)以及所述脊柱中心关节的像素坐标(xsp，ysp)确定所述胸的前后两个边缘点像素，并将胸的前边缘点像素记为i(xbf，yb)，胸的后边缘点像素记为i(xbb，yb)；

根据所述胸的前边缘点像素i(xbf，yb)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbf，ywbf，zwbf)；根据所述胸的后边缘点像素i(xbb，yb)，计算得到对应世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbb，ywbb，zwbb)；

根据所述胸的前边缘点像素对应的世界坐标(xwbf，ywbf，zwbf)以及胸的后边缘点像素对应的世界坐标(xwbb，ywbb，zwbb)，得到所述人体胸厚；其中，所述人体胸厚bt满足下述公式：

以及，

所述基于所述人体侧面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体腰的前后两个边缘点像素，根据所述腰的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰厚的步骤包括：

提取所述人体骨架信息的脊柱中心关节在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)；

提取所述人体骨架信息的左右臀关节点在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将左臀关节点的像素坐标记为(xlh，ylh)，右臀关节点的像素坐标记为(xrh，yrh)；

计算所述左右臀关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述左右臀关节点的中心的像素坐标记为((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)；

基于所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)、所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述腰的前后两个边缘点像素，并将腰的前边缘点像素记为i(xwf，yw)，腰的后边缘点像素记为i(xwb，yw)；

根据所述腰的前边缘点像素i(xwf，yw)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwwf，ywwf，zwwf)；根据所述腰的后边缘点像素i(xwb，yw)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwwb，ywwb，zwwb)；

根据所述腰的前边缘点像素对应的世界坐标(xwwf，ywwf，zwwf)以及腰的后边缘点像素对应的世界坐标(xwwb，ywwb，zwwb)，得到所述人体腰厚；其中，所述人体腰厚wt满足下述公式：

以及，

所述基于所述人体侧面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体臀的前后两个边缘点像素，根据所述臀的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀厚的步骤包括：

提取所述人体骨架信息的左右臀关节点在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将左臀关节点的像素坐标记为(xlh，ylh)，右臀关节点的像素坐标记为(xrh，yrh)；

计算所述左右臀关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述左右臀关节点的中心的像素坐标记为((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)；

基于所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述臀的前后两个边缘点像素，并将臀的前边缘点像素记为i(xhf，yh)，臀的后边缘点像素记为i(xhb，yh)；

根据所述臀的前边缘点像素i(xhf，yh)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwhf，ywhf，zwhf)；根据所述臀的后边缘点像素i(xhbyh)，计算得到对应的世界坐标系的的世界坐标，并将其记为(xwhb，ywhb，zwhb)；

根据所述臀的前边缘点像素对应的世界坐标(xwhf，ywhf，zwhf)以及臀的后边缘点像素对应的世界坐标(xwhb，ywhb，zwhb)，得到所述人体臀厚；其中，所述人体臀厚ht满足下述公式：

优选地，所述基于所述左肩关节点的像素坐标(xls，yls)、所述右关节点的像素坐标(xrs，yrs)、所述左右肩关节点的中心的像素坐标((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)以及所述脊柱中心关节的像素坐标(xsp，ysp)确定所述胸的前后两个边缘点像素，并将胸的前边缘点像素记为i(xbf，yb)，胸的后边缘点像素记为i(xbb，yb)的步骤包括：

从所述人体侧面前景图的第(yls+yrs)/2行逐行扫描到第ysp行，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为胸的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yb；以及，

所述基于所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)、所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述腰的前后两个边缘点像素，并将腰的前边缘点像素记为i(xwf，yw)，腰的后边缘点像素记为i(xwb，yw)的步骤包括：

在所述人体侧面前景图的第(ysp+(ylh+yrh)/2)/2-th行与第(ysp+(ylh+yrh)/2)/2+th行之间逐行扫描，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为腰的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yw，其中，所述th为搜索行的阈值；以及，

基于所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述臀的前后两个边缘点像素，并将臀的前边缘点像素记为i(xhf，yh)，臀的后边缘点像素记为i(xhb，yh)的步骤包括：

在所述人体侧面前景图的第(ylh+yrh)/2-th行与第(ylh+yrh)/2+th行之间逐行扫描，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为臀的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yh，其中，所述th为搜索行的阈值。

优选地，所述基于所述人体正面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的左右两个边缘点像素，根据所述胸的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸宽的步骤包括：

获取所述胸的前后两个边缘点像素所处的行坐标yb；

基于所述行坐标yb，计算所述胸的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将胸的左边缘点像素坐标记为i(xbl，yb)，胸的右边缘点像素坐标记为i(xbr，yb)；

根据所述胸的左边缘点像素坐标i(xbl，yb)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbl，ywbl，zwbl)；根据所述胸的右边缘点像素坐标i(xbl，yb)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwbr，ywbr，zwbr)；

根据所述胸的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwbl，ywbl，zwbl)以及胸的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwbr，ywbr，zwbr)，得到所述人体胸宽；其中，所述人体胸宽bw满足下述公式：

以及，

所述基于所述人体正面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体腰的左右两个边缘点像素，根据所述腰的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰宽的步骤包括：

获取所述腰的前后两个边缘点像素所处的行坐标yw；

基于所述行坐标yw，计算所述腰的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将腰的左边缘点像素坐标记为i(xwl，yw)，腰的右边缘点像素坐标记为i(xwr，yw)；

根据所述腰的左边缘点像素坐标i(xwl，yw)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwwl，ywwl，zwwl)；根据所述腰的右边缘点像素坐标i(xwr，yw)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwwr，ywwr，zwwr)；

根据所述腰的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwwl，ywwl，zwwl)以及腰的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwwr，ywwr，zwwr)，得到所述人体腰宽；其中，所述人体腰宽ww满足下述公式：

以及，

所述基于所述人体正面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体臀的左右两个边缘点像素，根据所述臀的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀宽的步骤包括：

获取所述臀的前后两个边缘点像素所处的行坐标yh；

基于所述行坐标yh，计算所述臀的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将臀的左边缘点像素坐标记为i(xhl，yh)，臀的右边缘点像素坐标记为i(xhr，yh)；

根据所述臀的左边缘点像素坐标i(xhl，yh)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwhl，ywhl，zwhl)；根据所述臀的右边缘点像素坐标i(xhr，yh)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwhr，ywhr，zwhr)；

根据所述臀的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwhl，ywhl，zwhl)以及臀的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwhr，ywhr，zwhr)，得到所述人体臀宽；其中，所述人体臀宽hw满足下述公式：

优选地，所述获取待测量用户的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息的步骤包括：

利用体感设备分别获取待测量用于的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息；其中，所述体感设备包括能够获取深度图以及人体骨架信息的采集设备。

本发明的基于深度图像的人体三围测量方法，通过获取预设数量的人体三围数据样本，利用线性回归方法对所述预设数量的人体三围数据样本拟合出胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程。之后获取待测量用户的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息，并对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图，最终计算得到人体的胸宽和胸厚、腰宽和腰厚以及臀宽和臀厚，并将其分别带到相应的线性回归方程，以获得人体的三围数据。因此，本发明的基于深度图像的人体三围测量方法能够在线、准确的计算出人体三围数据，结构简单，且操作方便，该基于深度图像的人体三围测量方法并不受到光照和环境的影响，因此对应用场景基本没有限制，拓宽了该基于深度图像的人体三围测量方法的应用范围。

附图说明

附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明第一实施例中基于深度图像的人体三围测量方法的流程示意图；

图2为本发明第二实施例中利用体感设备获取待测量用户的人体侧面深度图像及人体骨架信息的结构示意图；

图3为本发明第三实施例中利用体感设备获取待测量用户的人体正面深度图像及人体骨架信息的结构示意图；

图4为本发明第四实施例中人体侧面前景图示意图；

图5为本发明第五实施例中人体正面前景图示意图。

附图标记说明

201：待测量用户；

202：体感设备；

401：左右肩关节点中心在人体侧面前景图中对应的像素；

402：脊柱中心关节在人体侧面前景图中对应的像素；

403：左右臀关节点中心在人体侧面前景图中对应的像素；

501：左肩关节点在人体正面前景图中对应的像素；

502：右肩关节点在人体正面前景图中对应的像素；

503：脊柱中心关节在人体正面前景图中对应的像素；

504：左臀关节点在人体正面前景图中对应的像素；

505：右臀关节点在人体正面前景图中对应的像素。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

参考图1至图5，本发明涉及一种基于深度图像的人体三围测量方法s100，所述方法s100包括：

s110、获取预设数量的人体三围数据样本，利用线性回归方法对所述预设数量的人体三围数据样本拟合出胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程。

在本步骤中，对于所述预设数量的人体三围数据样本并没有作出限定，为了使得利用本发明的基于深度图像的人体三围测量方法更加准确，优选地，所述人体三围数据样本应当包括不同年龄、不同性别和/或不同体型的人体三围数据样本。另外，对于样本数量的多少并没有限定，只要该样本数量能够满足利用线性回归方法拟合出胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程即可。

优选地，在本步骤中，所述胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程：

bc＝xb*bw+yb*bt+zb；以及，

所述腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程：

wc＝xw*ww+yw*wt+zw；以及，

所述臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程：

hc＝xh*hw+yh*ht+zh；

其中，所述bc为胸围尺寸，所述bw为胸宽尺寸，所述bt为胸厚尺寸，所述xb为胸围线性回归方程中胸宽的权重系数，所述yb为胸围线性回归方程中胸厚的权重系数，所述zb为胸围线性回归方程中的误差补偿常数；

所述wc为腰围尺寸，所述ww为腰宽尺寸，所述wt为腰厚尺寸，所述xw为腰围线性回归方程中腰宽的权重系数，所述yw为腰围线性回归方程中腰厚的权重系数，所述zw为腰围线性回归方程中误差补偿常数；

所述hc为臀围尺寸，所述hw为臀宽尺寸，所述ht为臀厚尺寸，所述xh为臀围线性回归方程中臀宽的权重系数，所述yh为臀围线性回归方程中臀厚的权重系数，所述zh为臀围线性回归方程中误差补偿常数。

s120、获取待测量用户201的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息。

在本步骤中，对于如何获取待测量用户201的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息并没有作出限定。

优选地，该步骤中，可以参考图2和图3，可以利用体感设备202分别获取待测量用户201的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息。其中，所述体感设备202包括能够获取深度图以及人体骨架信息的采集设备及相应的配套软件。

s130、对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图。

在本步骤中，所述人体正面深度图像可以包括人体正面像素和人体正面背景像素。相应地，

所述人体侧面深度图像包括人体侧面像素和人体侧面背景像素。

其中，所述人体正面像素和所述人体正面背景像素的像素值为深度值，所述人体侧面像素和所述人体侧面背景像素的像素值为深度值。

优选地，所述对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图的步骤包括：

提取所述人体正面深度图像中的人体正面像素；

所述人体正面前景图满足下述公式：

其中，所述ff(xf，yf)为所述人体正面前景图，所述i(xf，yf)为所述人体正面深度图像中坐标为(xf，yf)的像素；所述hf为所述人体正面深度图像的所述人体正面像素集合；所述bf为人体正面深度图像中所述人体正面背景像素集合；以及，

提取所述人体侧面深度图像中的人体侧面像素；

所述人体侧面前景图满足下述公式：

其中，所述i(xs，ys)为所述人体侧面深度图像中坐标为(xs，ys)的像素；所述hs为所述人体侧面深度图像的所述人体侧面像素集合；所述bs为人体侧面深度图像中所述人体侧面背景像素集合。

s140、基于所述人体侧面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的前后两个边缘点像素、腰的前后两个边缘点像素、以及臀的前后两个边缘点像素；根据所述胸的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸厚；根据所述腰的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰厚；根据所述臀的前后两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀厚。

在本步骤中，该步骤具体包括：

人体胸厚计算方法如下：

提取所述人体骨架信息的左右肩关节点在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将左肩关节点的像素坐标记为(xls，yls)，右肩关节点的像素坐标记为(xrs，yrs)；

如图4所示，计算所述左右肩关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素401坐标，并将所述左右肩关节点的中心的像素401坐标记为((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)；

提取所述人体骨架信息的脊柱中心关节在所述人体侧面前景图对应的像素402坐标，并将所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)；

基于所述左肩关节点的像素坐标(xls，yls)、所述右关节点的像素坐标(xrs，yrs)、所述左右肩关节点的中心的像素坐标((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)以及所述脊柱中心关节的像素坐标(xsp，ysp)确定所述胸的前后两个边缘点像素，并将胸的前边缘点像素记为i(xbf，yb)，胸的后边缘点像素记为i(xbb，yb)；

根据所述胸的前边缘点像素i(xbf，yb)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbf，ywbf，zwbf)；根据所述胸的后边缘点像素i(xbb，yb)，计算得到对应世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbb，ywbb，zwbb)；

根据所述胸的前边缘点像素对应的世界坐标(xwbf，ywbf，2wbf)以及胸的后边缘点像素对应的世界坐标(xwbb，ywbb，2wbb)，得到所述人体胸厚；其中，所述人体胸厚bt满足下述公式：

优选地，所述基于所述左肩关节点的像素坐标(xls，yls)、所述右关节点的像素坐标(xrs，yrs)、所述左右肩关节点的中心的像素坐标((xls+xrs)/2，(yls+yrs)/2)以及所述脊柱中心关节的像素坐标(xsp，ysp)确定所述胸的前后两个边缘点像素，并将胸的前边缘点像素记为i(xbf，yb)，胸的后边缘点像素记为i(xbb，yb)的步骤包括：

从所述人体侧面前景图的第(yls+yrs)/2行逐行扫描到第ysp行，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为胸的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yb。

人体腰厚计算方法如下：

提取所述人体骨架信息的脊柱中心关节在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)。

提取所述人体骨架信息的左右臀关节点在所述人体侧面前景图对应的像素403坐标，并将左臀关节点的像素坐标记为(xlh，ylh)，右臀关节点的像素坐标记为(xrh，yrh)。

计算所述左右臀关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述左右臀关节点的中心的像素坐标记为((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)。

基于所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)、所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述腰的前后两个边缘点像素，并将腰的前边缘点像素记为i(xwf，yw)，腰的后边缘点像素记为i(xwb，yw)。

根据所述腰的前边缘点像素i(xwf，yw)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwwf，ywwf，zwwf)；根据所述腰的后边缘点像素i(xwb，yw)，计算得到对应的世界坐标系的的世界坐标，并将其记为(xwwb，ywwb，zwwb)。

根据所述腰的前边缘点像素对应的世界坐标(xwwf，ywwf，zwwf)以及腰的后边缘点像素对应的世界坐标(xwwb，ywwb，zwwb)，得到所述人体腰厚；其中，所述人体腰厚wt满足下述公式：

优选地，所述基于所述脊柱中心关节的像素坐标记为(xsp，ysp)、所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述腰的前后两个边缘点像素，并将腰的前边缘点像素记为i(xwf，yw)，腰的后边缘点像素记为i(xwb，yw)的步骤包括：

在所述人体侧面前景图的第(ysp+(ylh+yrh)/2)/2-th行与第(ysp+(ylh+yrh)/2)/2+th行之间逐行扫描，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为腰的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yw，其中，所述th为搜索行的阈值。

人体臀厚计算方法如下：

提取所述人体骨架信息的左右臀关节点在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将左臀关节点的像素坐标记为(xlh，ylh)，右臀关节点的像素坐标记为(xrh，yrh)；

计算所述左右臀关节点的中心在所述人体侧面前景图对应的像素坐标，并将所述左右臀关节点的中心的像素坐标记为((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)；

基于所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述臀的前后两个边缘点像素，并将臀的前边缘点像素记为i(xhf，yh)，臀的后边缘点像素记为i(xhb，yh)；

根据所述臀的前边缘点像素i(xhf，yh)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwhf，ywhf，zwhf)；根据所述臀的后边缘点像素i(xhbyh)，计算得到对应的世界坐标系的的世界坐标，并将其记为(xwhb，ywhb，zwhb)；

根据所述臀的前边缘点像素对应的世界坐标(xwhf，ywhf，zwhf)以及臀的后边缘点像素对应的世界坐标(xwhb，ywhb，zwhb)，得到所述人体臀厚；其中，所述人体臀厚ht满足下述公式：

优选地，所述基于所述左臀关节点的像素坐标(xlh，ylh)、所述右臀关节点的像素坐标(xrh，yrh)以及所述左右臀关节点的中心的像素坐标((xlh+xrh)/2，(ylh+yrh)/2)确定所述臀的前后两个边缘点像素，并将臀的前边缘点像素记为i(xhf，yh)，臀的后边缘点像素记为i(xhb，yh)的步骤包括：

在所述人体侧面前景图的第(ylh+yrh)/2-th行与第(ylh+yrh)/2+th行之间逐行扫描，并计算每行所述人体侧面像素的左右两个边缘像素点，以确定左右两个边缘像素点距离最大的行，该行即为臀的前后两个边缘点像素所处的行，并将该行坐标记为yh，其中，所述th为搜索行的阈值。

s150、基于所述人体正面前景图和所述人体骨架信息，计算出人体胸的左右两个边缘点像素、腰的左右两个边缘点像素以及臀的左右两个边缘点像素；根据所述胸的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体胸宽；根据所述腰的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体腰宽；根据所述臀的左右两个边缘点像素，计算得到对应世界坐标系下的坐标的欧式距离，以得到人体臀宽。

在本步骤中，如图5所示，具体地计算方法可以如下：

计算胸宽：

获取所述胸的前后两个边缘点像素所处的行坐标yb；

基于所述行坐标yb，计算所述胸的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将胸的左边缘点像素坐标记为i(xbl，yb)，胸的右边缘点像素坐标记为i(xbr，yb)；

根据所述胸的左边缘点像素坐标i(xbl，yb)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwbl，ywbl，zwbl)；根据所述胸的右边缘点像素坐标i(xbl，yb)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwbr，ywbr，zwbr)；

根据所述胸的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwbl，ywbl，zwbl)以及胸的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwbr，ywbr，zwbr)，得到所述人体胸宽；其中，所述人体胸宽bw满足下述公式：

需要说明的是，对于如何确定胸的左右两个边缘点像素可以参考前文关于人体侧面前景图有关的计算方法以及图5，图5示出了人体正面前景图示意图，其中，分别有左肩关节点在人体正面前景图中对应的像素501、右肩关节点在人体正面前景图中对应的像素502、脊柱中心关节在人体正面前景图中对应的像素503、左臀关节点在人体正面前景图中对应的像素504以及右臀关节点在人体正面前景图中对应的像素505等。

计算腰宽：

获取所述腰的前后两个边缘点像素所处的行坐标yw；

基于所述行坐标yw，计算所述腰的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将腰的左边缘点像素坐标记为i(xwl，yw)，腰的右边缘点像素坐标记为i(xwr，yw)；

根据所述腰的左边缘点像素坐标i(xwl，yw)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwwl，ywwl，zwwl)；根据所述腰的右边缘点像素坐标i(xwr，yw)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwwr，ywwr，zwwr)；

根据所述腰的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwwl，ywwl，zwwl)以及腰的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwwr，ywwr，zwwr)，得到所述人体腰宽；其中，所述人体腰宽ww满足下述公式：

计算臀宽：

获取所述臀的前后两个边缘点像素所处的行坐标yh；

基于所述行坐标yh，计算所述臀的左右两个边缘点像素在所述人体正面前景图对应的像素坐标，并将臀的左边缘点像素坐标记为i(xhl，yh)，臀的右边缘点像素坐标记为i(xhr，yh)；

根据所述臀的左边缘点像素坐标i(xhl，yh)，计算得到对应的世界坐标系下的世界坐标，并将其记为(xwhl，ywhl，zwhl)；根据所述臀的右边缘点像素坐标i(xhr，yh)，计算得到对应的世界坐标系的世界坐标，并将其记为(xwhr，ywhr，zwhr)；

根据所述臀的左边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwhl，ywhl，zwhl)以及臀的右边缘点像素坐标对应的世界坐标(xwhr，ywhr，zwhr)，得到所述人体臀宽；其中，所述人体臀宽hw满足下述公式：

s160、将计算得到的所述人体胸厚和所述人体胸宽，带入到所述胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、将计算得到的所述人体腰厚和所述人体腰宽，带入到所述腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及将计算得到的所述人体臀厚和所述人体臀宽，带入到所述臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程，以获得人体的三围数据。

在本步骤中，可以将步骤s140得到待测量用户的胸厚bt、腰厚wt以及臀厚ht，以及步骤s150得到的待测量用户的胸宽bw、腰宽ww、臀宽hw分别带入到上述步骤s110中的线性回归方程内，以得到当前待测量用户的三围。

本发明的基于深度图像的人体三围测量方法，通过获取预设数量的人体三围数据样本，利用线性回归方法对所述预设数量的人体三围数据样本拟合出胸围与胸宽和胸厚的线性回归方程、腰围与腰宽和腰厚的线性回归方程以及臀围与臀宽和臀厚的线性回归方程。之后获取待测量用户的人体正面深度图像、人体侧面深度图像以及人体骨架信息，并对所述人体正面深度图像进行处理，以得到人体正面前景图；以及对所述人体侧面深度图像进行处理，以得到人体侧面前景图，最终计算得到人体的胸宽和胸厚、腰宽和腰厚以及臀宽和臀厚，并将其分别带到相应的线性回归方程，以获得人体的三围数据。因此，本发明的基于深度图像的人体三围测量方法能够在线、准确的计算出人体三围数据，结构简单，且操作方便，该基于深度图像的人体三围测量方法并不受到光照和环境的影响，因此对应用场景基本没有限制，拓宽了该基于深度图像的人体三围测量方法的应用范围。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。