一种人体体型参数确定方法及装置与流程

本发明涉及人体参数测量领域，具体涉及一种人体体型参数确定方法及装置。

背景技术：

在当前互联网+的环境下，“私人定制”已经越来越普及。在定制服装、鞋帽的需求中，无一例外的都会要求定制客户上门进行测量，以获得专用的人体体型参数(例如腰围、肩宽、臂长等)来进行定制工作。私人定制虽然满足了人们的个性化需求，但上门测量本身很繁琐，也不符合互联网+的定义。

目前已有一些通过拍摄图像来确定人体体型参数的方法，但是都需要用户按照非常苛刻的拍摄角度、距离等参数来拍摄的多角度人像图片，然后才可以通过电脑三维建模技术完成对被拍照人的人体三维模型建立，即可得到人体体型参数。但是用户并非专业的摄影技术人员，因此用户很难掌握现有方法中所要求的摄影参数，因此利用用户拍摄的图像对人体体型参数进行测算，由于图像的拍摄距离、角度、倾斜等参数的不确定，得到的人体体型参数是不准确的，甚至无法进行测算。

技术实现要素：

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的利用图像测算到的人体体型参数不准确的缺陷。

本发明提供一种人体体型参数确定方法，包括：

获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像，其中所述第一人体图像和第二人体图像中均具有参照物；

分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，并对识别出的关键点和人体区域轮廓进行匹配；

根据预定的双目摄像系统摄像参数和关键点的匹配结果确定关键点的深度；

分别将从所述第一人体图像和第二人体图像中识别出的人体区域轮廓上的边缘点投影到所述关键点的深度上以对人体区域轮廓上的边缘点进行匹配；

根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据；

根据所述人体三维数据确定人体局部部位尺寸；

从所述第一人体图像和/或所述第二人体图像中识别所述参照物的轮廓；

计算所述参照物轮廓的尺寸与所述人体局部部位尺寸的比例；

利用所述比例以及预存的所述参照物的实物尺寸信息计算人体体型参数。

优选地，所述关键点为头顶、脚底、手部端点、腰部两侧端点、胸部两侧端点，所述人体区域轮廓为头部区域、腿部区域、胳膊区域、腰部区域、胸部区域，所述人体三维数据包括关键点的三维数据、人体区域轮廓的边缘三维点云数据，所述人体体型参数包括身高、臂长、腿长、腰围和胸围。

优选地，在所述获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像之前，还包括：生成用于提示用户使用预定参照物进行拍摄的提示信息，所述提示信息包括参照物放置位置和人体拍摄姿势。

优选地，所述分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，包括：

分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据人体整体轮廓识别各个关键点；

分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据所述关键点的位置确定覆盖所述关键点的人体区域轮廓。

优选地，所述根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据，包括：

根据所述关键点的匹配结果和关键点的深度确定关键点的三维数据；

根据所述人体区域轮廓的边缘点的匹配结果和所述边缘点被投影的深度建立人体区域轮廓三维点云数据，其中所述边缘点被投影的深度为所述人体区域轮廓所覆盖的关键点的深度。

相应地，本发明还提供一种人体体型参数确定装置，包括：

获取单元，用于获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像，其中所述第一人体图像和第二人体图像中均具有参照物；

人体部位识别单元，用于分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，并对识别出的关键点和人体区域轮廓进行匹配；

深度确定单元，用于根据预定的双目摄像系统摄像参数和关键点的匹配结果确定关键点的深度；

匹配单元，用于分别将从所述第一人体图像和第二人体图像中识别出的人体区域轮廓上的边缘点投影到所述关键点的深度上以对人体区域轮廓上的边缘点进行匹配；

三维信息确定单元，用于根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据；

图像尺寸确定单元，用于根据所述人体三维数据确定人体局部部位尺寸；

参照物识别单元，用于从所述第一人体图像和/或所述第二人体图像中识别所述参照物的轮廓；

比例计算单元，用于计算所述参照物轮廓的尺寸与所述人体局部部位尺寸的比例；

实际尺寸计算单元，用于利用所述比例以及预存的所述参照物的实物尺寸信息计算人体体型参数。

优选地，所述关键点为头顶、脚底、手部端点、腰部两侧端点、胸部两侧端点，所述人体区域轮廓为头部区域、腿部区域、胳膊区域、腰部区域、胸部区域，所述人体三维数据包括关键点的三维数据、人体区域轮廓的边缘三维点云数据，所述人体体型参数包括身高、臂长、腿长、腰围和胸围。

优选地，还包括：提示单元，用于在所述获取单元工作之前，生成用于提示用户使用预定参照物进行拍摄的提示信息，所述提示信息包括参照物放置位置和人体拍摄姿势。

优选地，所述人体部位识别单元包括：

关键点识别单元，用于分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据人体整体轮廓识别各个关键点；

人体区域轮廓识别单元，用于分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据所述关键点的位置确定覆盖所述关键点的人体区域轮廓。

优选地，所述三维信息确定单元包括：

关键点三维信息确定单元，用于根据所述关键点的匹配结果和关键点的深度确定关键点的三维数据；

区域轮廓三维点云确定单元，用于根据所述人体区域轮廓的边缘点的匹配结果和所述边缘点被投影的深度建立人体区域轮廓三维点云数据，其中所述边缘点被投影的深度为所述人体区域轮廓所覆盖的关键点的深度。

根据本发明提供的人体体型参数确定方法及装置，在双目摄像系统拍摄的第一手部图像和第二手部图像中识别关键点和人体区域轮廓，根据人体形状对关键点进行匹配，由此可以确定关键点的深度；然后将人体区域轮廓的边缘点均投影到关键点的深度上，在确定的深度平面上对人体区域轮廓的各个边缘点进行匹配，并由此可以根据匹配结果和深度确定人体各部位的三维数据。之后在人体影像中识别人体轮廓以及参照物轮廓，由于图像中的参照物轮廓与人体轮廓的比例是可以被计算的、参照物的实物尺寸是已知并固定的，由此可以利用参照物轮廓与人体局部部位的比例以及参照物的实物尺寸计算人体实际体型参数，由此测量到的人体体型参数更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的人体体型参数确定方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的人体体型参数确定装置的结构图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

实施例1

本发明实施例提供一种人体体型参数确定方法，如图1所示，包括：

s1，获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像，其中所述第一人体图像和第二人体图像中均具有参照物。其中双目摄像系统也称为双目视觉系统，该系统具有2个成像设备，基于视差原理并利用2个成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，即第一人体图像和第二人体图像。双目视觉系统有多种，利用任一种现有的系统拍摄对人体进行拍摄获取2个图像都是可行的。

s2，分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，并对识别出的关键点和人体区域轮廓进行匹配。例如，目标点为头顶点，目标区域为头部。上述2个人体图像为二维图像，从二维图像中识别出符合预定特征的目标的方式有多种，利用现有的方式都是可行的，因此识别出目标点和目标区域的目的是很容易实现。关于匹配，在立体视觉中，图像匹配是指将三维空间中一点或一个区域在左右摄像机的成像面上的像点或区域对应起来。

以头顶点为例，经过识别处理，可以在上述2图像中分别识别出头顶点al和ar，由于2个图像中分别只有1个头顶点，因此可以直接将al和ar对应起来；同理，也可以直接将覆盖头顶点的头部区域对应起来。对于脚底点和腿部、手部端点和胳膊，则需要确定左右腿、左右手才能相互对应，具体可以根据人体腿部形状和胳膊形状的特性来识别并匹配目标点或目标区域。

s3，根据预定的双目摄像系统摄像参数和关键点的匹配结果确定关键点的深度；具体可以以双目视觉系统的双目连线的中点为原点建立坐标系，其中，与双目摄像系统的成像平面平行的平面为xy平面，与这一平面垂直的方向为z方向，z方向即为深度方向，目标点的深度值就是在这一坐标系下的z坐标值。在确定了匹配结果后，则可以基于同一物点在左右相机上的投影点，借助双目摄像机参数，恢复摄像机的广角畸变，再利用摄像机焦距、左右摄像机间隔等参数，根据相机的几何成像关系可将此物点的深度信息计算出来。

s4，分别将从所述第一人体图像和第二人体图像中识别出的人体区域轮廓上的边缘点投影到所述关键点的深度上以对人体区域轮廓上的边缘点进行匹配。人体区域轮廓是由很多个点组成的，本步骤只对区域的边缘点进行处理，以胳膊和手部端点为例，由于在步骤s3中手部端点的深度已经被确定，由此即可基于该深度确定一个平面，然后将胳膊区域的边缘点全部投影到该深度平面上，将上述2图像中的胳膊区域均投影到该平面上，该平面上则有2个胳膊区域，然后对2个胳膊区域的每对最接近的点进行匹配，由此即可实现对胳膊区域所有的边缘点进行匹配。

s5，根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据。其中所述三维数据包括但不限于关键点的三维数据、人体区域轮廓的边缘三维点云数据(一个区域的所有边缘点的三维数据的集合通被称为该区域边缘的三维点云数据)。

s6，根据所述人体三维数据确定人体局部部位尺寸。例如胳膊在图像中的长度、腿在图像中的长度、身高、肩宽等。

s7，从所述第一人体图像和/或所述第二人体图像中识别所述参照物的轮廓。利用图像处理手段从图中找到参照物轮廓即可，为了降低识别难度，可以提示用户在单一颜色的背景下进行拍摄，此处不再赘述。

s8，计算所述参照物轮廓的尺寸与所述人体局部部位尺寸的比例。例如尺寸单位是像素，假设图片中的参照物轮廓纵向为60、横向为90，所拍图像为人体半身照，人体轮廓的高度(纵向最长处)为450，可以选取参照物轮廓的宽度和长度中的一个尺寸，与人体轮廓的高度相比得到一个比值，例如该比值为90/450＝1/5。

s9，利用所述比例以及预存的所述参照物的实物尺寸信息计算人体体型参数。假设参照物的实物长度(横向)是16cm，计算16*5可以计算出图像中的被测者的实际高度是80cm，由于本实施例中拍摄的是半身照，所以此高度值为人体上半身长度。

根据本发明提供的人体体型参数确定方法，在双目摄像系统拍摄的第一手部图像和第二手部图像中识别关键点和人体区域轮廓，根据人体形状对关键点进行匹配，由此可以确定关键点的深度；然后将人体区域轮廓的边缘点均投影到关键点的深度上，在确定的深度平面上对人体区域轮廓的各个边缘点进行匹配，并由此可以根据匹配结果和深度确定人体各部位的三维数据。之后在人体影像中识别人体轮廓以及参照物轮廓，由于图像中的参照物轮廓与人体轮廓的比例是可以被计算的、参照物的实物尺寸是已知并固定的，由此可以利用参照物轮廓与人体局部部位的比例以及参照物的实物尺寸计算人体实际体型参数，由此测量到的人体体型参数更加准确。

作为一个优选的实施方式，所述关键点为头顶、脚底、手部端点、腰部两侧端点、胸部两侧端点，所述人体区域轮廓为头部区域、腿部区域、胳膊区域、腰部区域、胸部区域，所述人体三维数据包括关键点的三维数据、人体区域轮廓的边缘三维点云数据，所述人体体型参数包括身高、臂长、腿长、腰围和胸围。

作为一个优选的实施方式，在所述获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像之前，还包括：生成用于提示用户使用预定参照物进行拍摄的提示信息，所述提示信息包括参照物放置位置和人体拍摄姿势。

作为一个优选的实施方式，所述分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，包括：

分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据人体整体轮廓识别各个关键点；

分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据所述关键点的位置确定覆盖所述关键点的人体区域轮廓。

作为一个优选的实施方式，所述根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据，包括：

根据所述关键点的匹配结果和关键点的深度确定关键点的三维数据；

根据所述人体区域轮廓的边缘点的匹配结果和所述边缘点被投影的深度建立人体区域轮廓三维点云数据，其中所述边缘点被投影的深度为所述人体区域轮廓所覆盖的关键点的深度。

实施例2

本发明实施例提供一种人体体型参数确定装置，如图2所示，包括：

获取单元21，用于获取双目摄像系统拍摄的第一人体图像和第二人体图像，其中所述第一人体图像和第二人体图像中均具有参照物；

人体部位识别单元22，用于分别从所述第一人体图像和第二人体图像中识别至少一个人体关键点以及覆盖所述人体关键点的人体区域轮廓，并对识别出的关键点和人体区域轮廓进行匹配；

深度确定单元23，用于根据预定的双目摄像系统摄像参数和关键点的匹配结果确定关键点的深度；

匹配单元24，用于分别将从所述第一人体图像和第二人体图像中识别出的人体区域轮廓上的边缘点投影到所述关键点的深度上以对人体区域轮廓上的边缘点进行匹配；

三维信息确定单元25，用于根据关键点的匹配结果和关键点的深度、人体区域轮廓上的边缘点的匹配结果和人体区域轮廓上的边缘点被投影的深度，确定人体三维数据；

图像尺寸确定单元26，用于根据所述人体三维数据确定人体局部部位尺寸；

参照物识别单元27，用于从所述第一人体图像和/或所述第二人体图像中识别所述参照物的轮廓；

比例计算单元28，用于计算所述参照物轮廓的尺寸与所述人体局部部位尺寸的比例；

实际尺寸计算单元29，用于利用所述比例以及预存的所述参照物的实物尺寸信息计算人体体型参数。

根据本发明提供的人体体型参数确定装置，在双目摄像系统拍摄的第一手部图像和第二手部图像中识别关键点和人体区域轮廓，根据人体形状对关键点进行匹配，由此可以确定关键点的深度；然后将人体区域轮廓的边缘点均投影到关键点的深度上，在确定的深度平面上对人体区域轮廓的各个边缘点进行匹配，并由此可以根据匹配结果和深度确定人体各部位的三维数据。之后在人体影像中识别人体轮廓以及参照物轮廓，由于图像中的参照物轮廓与人体轮廓的比例是可以被计算的、参照物的实物尺寸是已知并固定的，由此可以利用参照物轮廓与人体局部部位的比例以及参照物的实物尺寸计算人体实际体型参数，由此测量到的人体体型参数更加准确。

作为一个优选的实施方式，所述关键点为头顶、脚底、手部端点、腰部两侧端点、胸部两侧端点，所述人体区域轮廓为头部区域、腿部区域、胳膊区域、腰部区域、胸部区域，所述人体三维数据包括关键点的三维数据、人体区域轮廓的边缘三维点云数据，所述人体体型参数包括身高、臂长、腿长、腰围和胸围。

作为一个优选的实施方式，还包括：提示单元，用于在所述获取单元工作之前，生成用于提示用户使用预定参照物进行拍摄的提示信息，所述提示信息包括参照物放置位置和人体拍摄姿势。

作为一个优选的实施方式，所述人体部位识别单元包括：

关键点识别单元，用于分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据人体整体轮廓识别各个关键点；

人体区域轮廓识别单元，用于分别在所述第一人体图像和第二人体图像中根据所述关键点的位置确定覆盖所述关键点的人体区域轮廓。

作为一个优选的实施方式，所述三维信息确定单元包括：

关键点三维信息确定单元，用于根据所述关键点的匹配结果和关键点的深度确定关键点的三维数据；

区域轮廓三维点云确定单元，用于根据所述人体区域轮廓的边缘点的匹配结果和所述边缘点被投影的深度建立人体区域轮廓三维点云数据，其中所述边缘点被投影的深度为所述人体区域轮廓所覆盖的关键点的深度。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。