一种通过照片测量以衣制衣的在线定制方法与流程

本发明涉及测量技术领域，尤其是涉及一种通过照片测量以衣制衣的在线定制方法。

背景技术：

目前来说，在定制行业，上门量身受时效及地域的限制较大，与此同时，网上虽然也出现了部分在线量身技术，但是无一不是要求客户身着紧身衣进行拍摄。通过分析客户上传的身着紧身衣时的照片来分析客户的身体数据，再通过师傅的放版来最终做成一件衣服。但是这样对于客户来说，要定制一件衣服，就要穿紧身衣拍摄，体验感非常不好，并且师傅的放版过程由于无法正确分析用户的穿衣习惯，容易出现放版后衣服过大或者过小的现象，导致衣服最终穿在用户身上很奇怪，失去了定制原有的意义。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种通过照片测量以衣制衣的在线定制方法，以解决用户使用尴尬，制作衣服不合适的技术问题。

本发明提供的一种通过照片测量以衣制衣的在线定制方法，包括：用户信息上传模块、图像处理模块、管理模块和数据存储模块；其中用户信息上传模块将含有图像信息和身高体重信息的用户信息以及图像中的部分前景信息上传至图像处理模块；图像处理模块再对图像信息进行前景提取并处理；管理模块用于图像处理模块中提取的前景结合师傅经验提炼出的有效关键点，并将关键点信息与身高体重信息进行匹配，生成适合用户的衣服尺寸信息；数据存储模块用于将保存用户衣服尺寸信息，且用户衣服尺寸信息内包括识别用户的唯一密令。

进一步的所述的图像处理模块包含如下步骤：

2.1根据人的身高，建立拍照模板库；

2.2用户输入身高体重后，与权利要求1所述的方法相匹配的app自动匹配相应模板库，用户根据app提示的姿势，将人体的关键部位放到指定的框内，拍照，用户对照片中的若干个部位进行标定后传回图片及标定的前景像素点坐标；

2.3通过传回的图片，对于人体正面，通过定位到人脸，分析人脸的肤色，通过肤色模型再定位到手掌，结合传回的部分像素点坐标，可以得到更多准确的前景信息，对于人体侧面图，传回的前景信息已够用；

2.4融合漫水填充算法、k近邻抠图方法、grabcut图像分割算法提取大体轮廓，再利用对称性和图斑分割快的大小来清理图斑，对图片进行前景提取。

2.5在图像与处理之后，进行如下处理：将前景从整个图片中提取出来后，根据用户所下的订单的衣服版型，我们将获取制作衣服所需的特殊点，通过根据特殊点计算衣服尺寸的计算方法计算后,直接得到成衣尺寸，并将计算所得成衣数据直接用于生产；

如此即完成了从用户照片到成衣尺寸再到衣服生产的通过照片测量以衣制衣的在线定制全流程。

所述的根据特殊点计算衣服尺寸的计算方法具体过程如下：

3.1、手机获取人着合体衣服的指定姿势的正、侧、背面图像，并从图像中提取人的轮廓，并从人体轮廓中获取相应的特殊点；

3.2、搜集版型及相应成衣的实际测量的参数数据；

3.3、将成衣尺寸记为集合s并作为最终的输出参数，将人体的实际身高h、体重w以及通过若干组数据统计回归分析后得到的包含得到的包含各身体维度的宽度width、深度depth以及冗余误差theta的集合p作为输入参数l＝[h、w、p]构建数学模型，建立输出参数s与输入参数l之间的映射关系，得到输出参数与输入参数的映射关系的模型m；

3.4、将待测量人穿着合适衣服的正、侧、背面的图像，以及待测量人体的身高和体重输入数学模型m，即可生成所需的成衣尺寸。

全自动的k近邻抠图方法包括如下：方法根据人的体型划分，根据人的身高设计了胖瘦、正常体等若干组不同的拍照模板，用户在app端输入身高体重后，自动匹配到相应的拍照模板，将需要拍照的用户对准在相应的拍照末班框内，通过与用户的互动来完成前景点的标定，(前面、侧面、背面一组共25个点)，再利用传回的前景点与floodfill、grabcut以及knn等多种半自动图像分割方法，完成人的大致轮廓提取。

相对于现有技术，本发明具有以下优势：本发明提供的照片测量以衣制衣的在线定制方法，通过对穿着类似款衣服的人体图像进行分析，结合每款衣服不同的尺寸需求，可以便捷的获取所需制作衣服的重点尺寸，以便于定制同类型舒适的服装，从而避免了用户挑选了喜欢的款式买来的衣服却不合身的现象，极大降低了在线购置服装的退换货率，将传统的先制造再售卖的模式转变为先售卖再生产模式，减少库存的同时也提高了定制服装的用户体验。

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为本发明图像处理模块原理框图；

图2为带有前景点标注的设定的拍照模板示意图；

图3为根据特殊点计算衣服尺寸的流程图。

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。

一种通过照片测量以衣制衣的在线定制方法，包括：用户信息上传模块、图像处理模块、管理模块和数据存储模块；其中用户信息上传模块将含有图像信息和身高体重信息的用户信息以及图像中的部分前景信息上传至图像处理模块；图像处理模块再对图像信息进行前景提取并处理；管理模块用于图像处理模块中提取的前景结合师傅经验提炼出的有效关键点，并将关键点信息与身高体重信息进行匹配，生成用户尺寸信息；数据存储模块用于将保存用户尺寸信息，且用户尺寸信息内包括识别用户的唯一密令。

进一步的所述的图像处理模块包含如下步骤：

2.1根据人的身高，建立拍照模板库；

2.2用户输入身高体重后，与权利要求1所述的方法相匹配的app自动匹配相应模板库，用户根据app提示的姿势，将人体的关键部位放到指定的框内，拍照，用户对照片中的若干个部位进行标定后传回图片及标定的前景像素点坐标；

2.3通过传回的图片，对于人体正面，通过定位到人脸，分析人脸的肤色，通过肤色模型再定位到手掌，结合传回的部分像素点坐标，可以得到更多准确的前景信息，对于人体侧面图，传回的前景信息已够用；2.4融合漫水填充算法、k近邻抠图方法、grabcut图像分割算法提取大体轮廓，再利用对称性和图斑分割快的大小来清理图斑，对图片进行前景提取。2.5在图像与处理之后，进行如下处理：将前景从整个图片中提取出来后，根据用户所下的订单的衣服版型，我们将获取制作衣服所需的特殊点，通过根据特殊点计算衣服尺寸的计算方法计算后,直接得到成衣尺寸，并将计算所得成衣数据直接用于生产；如此即完成了从用户照片到成衣尺寸再到衣服生产的通过照片测量以衣制衣的在线定制全流程。

所述的根据特殊点计算衣服尺寸的计算方法具体过程如下：

3.1、手机获取人着合体衣服的指定姿势的正、侧、背面图像，并从图像中提取人的轮廓，并从人体轮廓中获取相应的特殊点；

3.2、搜集版型及相应成衣的实际测量的参数数据；

3.3、将成衣尺寸记为集合s并作为最终的输出参数，将人体的实际身高h、体重w以及通过若干组数据统计回归分析后得到的包含得到的包含各身体维度的宽度width、深度depth以及冗余误差theta的集合p作为输入参数l＝[h、w、p]构建数学模型，建立输出参数s与输入参数l之间的映射关系，得到输出参数与输入参数的映射关系的模型m；

3.4、将待测量人穿着合适衣服的正、侧、背面的图像，以及待测量人体的身高和体重输入数学模型m，即可生成所需的成衣尺寸。作为一个实施例用户若想做一件修身版型的衬衣，即穿着修身版的衣服即可，若用户想做一件宽松的t恤，则只需要穿着自己觉得舒适的t即可，用户想做一件大衣外套，则即可选择穿着t又可选择传召类似款的大衣外套。不再局限于要用户穿着紧身衣，降低了用户体验的门槛，同时用户上传的照片中又符合了用户的穿衣习惯，测量出来的数据不再是人体的净尺寸数据，而是成衣的数据。减少了师傅中间手动放版的过程，既加快了生产，也避免了师傅因不了解用户穿衣习惯引起了放量过大或过小的现象。

具体的操作步骤：1.用户根据选款，穿着合体且舒适的衣服，根据提示拍摄指定姿势的正面及侧面照片并上传照片。2.利用图形图像学中的方法对上传的照片进行预处理，将图像中的人体与背景分离。3.根据衣服的版型，对人体图像取到合适的特征点。4。对于这些特征点，根据经验推导出来的相应系数，根据公式转化为对应的成衣围度。本申请将传统的在线量身定制的整个中间过程从用户身着紧身衣-》净体尺寸-》放版-》成衣尺寸，变更为用户身着类似款衣服-》成衣尺寸。这一方案的提出，大大降低了用户的拍摄体验门槛，缩减了放版的环节，减少了因中间环节造成的人工累计误差。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。