一种基于虚拟实现技术的衣物试穿方法与流程

本发明涉及虚拟实现的技术领域，具体是涉及一种基于虚拟实现技术的衣物试穿方法。

背景技术：

网络购物近几年快速发展，由于其具有方便、省钱的优点，而被人们广泛接受。人们在网购衣物的时候，往往很难掌握好要买衣物的尺寸，很多时候还要到实体店进行试穿，在实体店试穿的时候有时需要试穿很多件，一件一件的试，很麻烦，耗时还很长，另外在定做衣物的时候，需要设计师测量好多尺寸，费时费力。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种基于虚拟实现技术的衣物试穿方法，以解决现有技术中试穿衣物过程复杂、不便的技术问题。

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于虚拟实现技术的衣物试穿方法，所述方法包括：

获取人体尺寸的3D图像；

获取衣物尺寸的3D图像；

将所述人体尺寸的3D图像和所述衣物尺寸的3D图像进行匹配，以得到人体试穿衣物的虚拟实现效果。

根据本发明一优选实施例，所述获取人体尺寸的3D图像的步骤具体包括：

非接触式测量设备利用摄像头对所述人体获取多组不同角度的图片；

根据所述多组不同角度的图片得到所述人体尺寸的3D图像。

根据本发明一优选实施例，所述根据多组不同角度的图片得到所述人体尺寸的3D图像之后还包括：

获取所述人体穿着的衣物厚度；

将所述获取的人体穿着的衣物厚度从所述人体尺寸的3D图像中去除，进而获得所述人体尺寸的第二3D图像，以将所述人体尺寸的第二3D图像与所述衣物尺寸的3D图像进行匹配。

根据本发明一优选实施例，所述步骤根据多组不同角度的图片得到所述人体尺寸的3D图像之后还包括：

获取所述人体穿着的衣物厚度；

获取所述衣物外表面的特征点；

根据所述衣物厚度及所述衣物外表面的特征点获得所述衣物内表面的特征点；

将所述衣物内表面的特征点连接起来以获得所述人体尺寸的第三3D图像，以将所述人体尺寸的第三3D图像与所述衣物尺寸的3D图像进行匹配。

根据本发明一优选实施例，所述根据多组不同角度的图片得到所述人体尺寸的3D图像的步骤具体包括：

确定所述待成像人体，根据所述待成像人体建立成像区域；

根据所述多组不同角度的图片在所述成像区域内选择特征点；

根据所述特征点生成影像金字塔；

解析所述影像金字塔，并得到所述特征点的像方坐标、物方坐标以及外方位元素，以形成数字高程模型；

将解析生成的数字高程模型转化成文档对象模型。

根据本发明一优选实施例，所述获取衣物尺寸的3D图像的步骤具体包括：

非接触式测量设备利用摄像头对所述衣物获取多组不同角度的图片；

根据所述多组不同角度的图片得到所述衣物尺寸的3D图像。

根据本发明一优选实施例，所述根据多组不同角度的图片得到所述 衣物尺寸的3D图像的过程中，根据所述衣物材质设定所述衣物的弹性系数a，再根据所述弹性系数a在试穿中调整测得的衣物尺寸的3D图像。

根据本发明一优选实施例，所述获取衣物尺寸的3D图像的步骤具体包括：获取衣物的设计图纸；根据所述设计图纸得到所述衣物尺寸的3D图像。

根据本发明一优选实施例，在所述将人体尺寸的第二或第三3D图像与衣物尺寸的3D图像进行匹配的步骤具体的：将所述人体尺寸的第二或第三3D图像与所述衣物尺寸的3D图像按照每一肢体部分一一进行对应匹配。

根据本发明一优选实施例，在所述将人体尺寸的第二或第三3D图像与衣物尺寸的3D图像按照每一肢体部分一一进行对应匹配的步骤之后，还包括：根据人体的运动规律模拟相应的运动轨迹，以使所述人体尺寸的第二或第三3D图像与所述衣物尺寸的3D图像动态匹配。

根据本发明一优选实施例，所述衣物包括衣服、帽子、鞋、配饰、围巾。

相对于现有技术，本发明提供的基于虚拟实现技术的衣物试穿方法，通过获取人体及衣物尺寸的3D图像，然后将人体尺寸的3D图像和衣物尺寸的3D图像进行匹配，以得到人体试穿衣物的虚拟实现效果。另外，在定做衣物时，可以避免因测量尺寸不准确而导致衣物不合身的情况发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明基于虚拟实现技术的衣物试穿方法一优选实施例的流程图；

图2是获取人体尺寸的3D图像的流程图；

图3是图2中获取人体尺寸的3D图像的具体步骤流程示意图；以及

图4是透镜成像的原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1为本发明基于虚拟实现技术的衣物试穿方法一优选实施例的流程图，该方法包括但不限于以下步骤。

步骤S100，获取人体尺寸的3D图像。

在步骤S100中，请一并参阅图2，图2是获取人体尺寸的3D图像的流程图，该获取人体尺寸的3D图像的步骤进一步包括：

步骤S110，非接触式测量设备利用摄像头对人体获取多组不同角度的图片。

在步骤S110中，该非接触式测量设备可以为手机、平板电脑、照相机、手提电脑等带有摄像功能的移动终端设备。以手机为例，可以在手机的正面、背面或者侧面设置两个相同的摄像头，两摄像头优选与手机的中轴线垂直或者平行，这样可以更好的利用显示空间，当然摄像头的设置位置并不限于此，设置在其他位置同样能够实现立体成像的要求。关于摄像头设置位置此处不再一一列举。

进一步，摄像头之间的距离为优选为5mm～50mm，摄像头之间的距离可以调节，且摄像头的角度可以通过安装转动装置进行角度调节。当然，摄像头距离不可调节，角度没有转动装置也可以到达测量目的。关于手机摄像头安装结构的技术特征，在本领域技术人员的理解范围内，此处不再赘述。优选地，非接触式测量设备包括多个摄像头，且多个摄像头位于非接触式测量设备的一侧。当摄像头位于非接触式测量设备的 一侧时，可以使数据采集次数减少，且成像效果越逼真。

另外，该非接触式测量设备的摄像头也可以只设置一个，相对于设置两个摄像头的结构，该种设置一个摄像头结构的非接触式测量设备拍摄次数可以多一些，譬如，设置两个摄像头的非接触式测量设备在成像过程中只需拍摄1-3次，而设置一个摄像头的非接触式测量设备在成像过程中可以拍摄6-8次，同样能够实现立体成像功能。

步骤S120，根据多组不同角度的图片得到人体尺寸的3D图像。请进一步参阅图3，图3是图2中获取人体尺寸的3D图像的具体步骤流程示意图。该步骤S120具体包括以下步骤。

步骤S1201，确定待成像人体，根据待成像人体建立成像区域。

在步骤S1201中，确定待成像人体的步骤可以为：非接触式测量设备通过识别参照识别物，进而锁定设置了参照识别物的人体为待成像人体。

确定待成像人体的方法还可以为：非接触式测量设备通过待成像人体上的特征点来锁定待成像人体；或者通过操作人员在非接触式测量设备上选取待成像人体的方式。

参照识别物则可以为测量棒、智能手表、智能手环等智能穿戴设备。在本发明实施例中以智能手环为例进行说明，其他智能穿戴设备与其相似。

智能手环筛选出测量目标的过程如下：智能手环在厂家生产的过程中尺寸是固定的。我们可以把智能手环的尺寸数据输入到非接触式测量设备的软件中，智能手环是一个特定的物体，比如一群人中只有一个人有穿戴这个该种型号手环，这样就能定位这一个人，或者类似于蓝牙，人群中有好几个人都有这种智能手环，可以通过特定的匹配识别码来选择和手机绑定连接的某一个智能手环，从而达到筛选的目的。其中，智能手环优选为通过无线方式与非接触式测量设备进行连接。

当然，在确定待成像人体的时候也可以不通过参照识别物来进行，可以为用户自行锁定待成像人体，然后使用非接触式测量设备进行拍摄，进而获取图片。

步骤S1202，根据多组不同角度的图片在成像区域内选择特征点。

步骤S1203，获取参照识别物的特定标识码，再根据特定标识码从列表中获取与之对应的参照识别物的尺寸。

非接触式测量设备内存储有参照识别物的特定标识码以及与之对应的尺寸的列表，非接触式测量设备获取参照识别物的特定标识码，再根据特定标识码从列表中获取与之对应的参照识别物的尺寸。可以根据智能手环尺寸的大小来控制测量误差，或者通过智能手环建立实物空间尺寸比例尺，进行少量数据从而达到测量效果。

步骤S1204，根据特征点生成影像金字塔。在步骤S1204中，根据特征点生成影像金字塔的步骤中，还结合了步骤S1203中获取的参照识别物的尺寸。在进行获取人体尺寸的3D图像时，需前、左后侧、右后侧三个方向进行立体模型建立，并根据特征点在同一立体坐标系中建立。根据测量结果获得了人体的三维图像，则可以根据这个图像进行测量，比如类似于地球上的经度纬度的测量，或者山峰的距离，高度差等的测量。

步骤S1205，解析影像金字塔，并得到特征点的像方坐标、物方坐标以及外方位元素，以形成数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)。

因为两个固定摄像头在同一界面成像，通过共同的影像重合部分、共同的特征点进行成像固定。所得出的数据经过简单的即可得到被测物体的立体关系。并且由于两张图片同时、近乎同一立体坐标拍摄，所得数据精准度高。其中，在测量前期对双摄像头测算准确度进行校正，得到数据的校正参数，(X,aY,bZ)即参数为(1，a，b)。因为在摄像头生产过程中，摄像头不可能完全一样，由于焦距的不一致，两个摄像头在同一个成像界面成像会与假设两摄像头完全一样的条件下存在一个固定的误差参数。而像方坐标、物方坐标以及外方位元素各参数关系满足以下公式，

(公式1)

其中，(x，y)表示原始影像中像点的平面坐标；

f表示相机摄影焦距；

(X_S，Y_S，Z_S)表示摄影过程中摄站点的物方空间坐标；

(X_A，Y_A，Z_A)表示像点所对应的物方点的物方空间坐标。

步骤S1206，将解析生成的数字高程模型转化成文档对象模型(Document Object Model，简称DOM)。

其中，文档对象模型是W3C组织推荐的处理可扩展置标语言的标准编程接口。它是一种与平台和语言无关的应用程序接口(API)，它可以动态地访问程序和脚本、更新其内容等。以使数字高程模型可以在软件中被编辑和修改。

在步骤S1206之后，还包括进行立体测图以及生成DLG(Digital Line Graphic，数据数字线划地图)与现有线划基本一致的各地图要素的矢量数据集，且保存各要素间的空间关系和相关的属性信息。

在数字测图中，最为常见的产品就是数字线划图，外业测绘最终成果一般就是DLG。该产品较全面地描述地表现象，目视效果与同比例尺一致但色彩更为丰富。能够满足各种空间分析要求，可以随机地进行数据选取和显示，与其他信息叠加，可进行空间分析、决策。其中部分地形核心要素可作为数字正射影像地形图中的线划地形要素。

以上是一个利用双摄像头成像的具体的原理过程。其与一般的非测量单个相机立体测图的差别主要在于以下两点：一、影像不需要校正处理。二、测量结果不需要进行影像匹配。

另外，该非接触式测量方法还包括校验的步骤，具体如下。

步骤S1207，获取摄像头的焦距以及参照识别物的尺寸。

步骤S1208，根据凸透镜成像原理得到特征点的距离信息，进而测 得待成像人体的实际尺寸。

请参阅图4，图4是透镜成像的原理图。摄像头的焦距是一个已知的数据，根据摄像头的不同，焦距有固定的和非固定的。固定焦距的数值是一定，非固定的摄像头就有调焦的功能，调焦过程中也会是焦距在拍照过程中固定在某一位置，所以也是一个固定的已知数值。在配合已知尺寸的智能手环等穿戴设备中，利用成像过程的倒三角形，已知AB的长度，已知焦距Of的长度，AB成像ab的长度，自然就可以测算出物距OF的长度。这样知道物距OF的长度，就可以测算出和AB在一起的其他位置物体的长度和位置等。这是一种被测物体数据获取方法，也是对成像过程的校验。是智能手环等穿戴设备作用之一。

步骤S1209，将获得的待成像人体的实际尺寸与根据数字高程模型中的待成像人体坐标参数形成的尺寸进行对比。

步骤S1210，判断对比结果是否在预定的误差范围内。

如果判断获得的待成像人体的实际尺寸与根据数字高程模型中的待成像人体坐标参数形成的尺寸之间的误差在预定范围内，则进入到下一步骤(步骤S1211)。如果判断获得的待成像人体的实际尺寸与根据数字高程模型中的待成像人体坐标参数形成的尺寸之间的误差不在预定范围内，则返回到步骤S1201，确定待成像人体，根据待成像人体建立成像区域，以重新拍摄并待成像人体的立体图像。

步骤S1211，人体尺寸的3D图像准确，进而生成人体尺寸的3D图像。

上述过程生成的是穿着衣物的人体尺寸3D图像，为了能够更加准确使人体与衣物匹配，还需将人体上穿着的衣物去掉，得到人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像。

而得到人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像的方式可以有两种，一种是获取人体穿着的衣物厚度；然后将获取的人体穿着的衣物厚度从人体尺寸的3D图像中去除，进而获得人体尺寸的第二3D图像，该处所指的人体尺寸的第二3D图像就是我们通过该方法要获得的人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸 3D图像。然后将人体尺寸的第二3D图像与衣物尺寸的3D图像进行匹配。这里所说的获取人体穿着的衣物厚度一般指外部比较厚的衣物，譬如外套、帽子、裤子等，一般可以不包括内裤等其他内衣。当然，如果是女性试穿胸罩等内衣的话，则需要全部从上述穿着衣物的人体尺寸3D图像中去掉。当然如果拍摄获取数据的时候人体就是三点式穿着或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的状态，就可以不用处理。其他情况去除多余衣物根据拍摄过程中获得的衣物厚度进行处理，一般可以以袖口或脖子等其他地方能够明显显示衣物和人体分开的部位为参考。如果袖口处为一般为其他地方衣物厚度的两倍，已此处算出的衣物厚度数据减半就是其他地方的衣物数据，然后去除掉身体上衣物的厚度。

另外一种得到人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像的方式为：首先获取人体穿着的衣物厚度；该步骤与上一方法中获得衣物厚度相类似，此处不再重复。然后获取衣物外表面的特征点；该方法相当于获取衣物外部轮廓的3D图像；再根据衣物厚度及衣物外表面的特征点(即衣物外部轮廓的3D图像)获得衣物内表面的特征点；该步骤的实现方式为在衣物外部轮廓的3D图像上减去衣物厚度，或者通过一些褶皱的特征点获得实际此点的厚度(褶皱的地方靠近身体的一部分都是紧贴身体的)。最后将衣物内表面的特征点连接起来以获得人体尺寸的第三3D图像，以将所述人体尺寸的第三3D图像与所述衣物尺寸的3D图像进行匹配。该处所指的人体尺寸的第三3D图像就是我们通过该方法要获得的人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像。

需要指出的是，本发明实施例中所说的衣物包括衣服、帽子、鞋、配饰、围巾、内衣等。关于配饰、帽子、鞋子等的去除方法与此类似，此处不在赘述。

步骤S200，获取衣物尺寸的3D图像。

步骤S200的具体步骤与获取人体尺寸的3D图像类似，都是通过非接触式测量设备的摄像头对衣物获取多组不同角度的图片；再根据多组不同角度的图片得到衣物尺寸的3D图像。

然而在获取衣物尺寸的3D图像时，一般考虑三种情况，包括标准尺寸的衣物、非标准尺寸的衣物以及定做的衣物。

首先，标准尺寸的衣物就是严格按照衣物的尺寸代码生成出一样尺寸的衣物。也就是衣物的实际尺寸我们已经知道。但具体衣物各个部位或者如衣物上面一个具体的图画不知道它的具体大小，所以需要用非接触式测量设备进行拍摄，最好是双摄像头结构(多摄像头直接拍，直接可以获得，还可以验算标准尺寸是否标准)，拍出的平面照片同步放大或者缩小到标准尺寸，然后进行匹配就可以获得实际衣物的各个结构或者图案组合的实际尺寸。最后通过数据转化，把数据从DOM转化为DEM等矢量数据。此数据就可进行各种立体图形的转换。以上描述的技术方案是对衣物进行正面拍摄得到的。因为衣物是标准尺寸，所以大小就是固定的，但是就是细节什么的不清楚，比如说衣领多长，具体形状如何，衣物上的图案的分布即大小等等。如果衣物有多层，还需要展开拍摄，拍衣物里面。这个过程中手机等拍照的时候采用正拍，也就是平行于衣物，在衣物上方进行拍照。拍正反面和内面(多层具有内饰的)，这样把拍好的图放在标准的衣物尺寸的轮廓了，进行特征点(衣物放平后的轮廓特征点：衣物轮廓在外围的几个顶点)位置的同步拉长放大，同时衣物上的图案和内饰结构也同步放大。也就是建立一个比例尺。这个过程中用多摄像头设备可以算出衣物的厚度，如果衣物比较薄可以忽略不计，单摄像头也可以完成，只是需要多拍几次。

其次，非标准尺寸的衣物；非标准尺寸的衣物就需要我们用手机等非接触测量设备获得衣物的尺寸平面图，然后把数据转化为DEM数据。其过程此处不再详述。

定做的衣物，即自己设置生成的衣物。是应用到自我定制、设计衣物环节，自己把衣物的几个平面部分设计好，然后组装为一体。根据自己的想要的尺寸决定各个部位的大小。然后组装成一件完整的衣物。然后把数据转化为DEM数据。

其实这就类似于我们的一件衣服的正反面组合起来的完整照片，已经知道经线和纬线的长度，就可以知道这件衣服能够最大被多大的人穿 着。然后通过人的轮廓来勾勒出衣物的实实在在的立体呈现图。也就是说，衣物等软性物质最终塑造成型是根据它被附着在什么物质之上。其实，有些服装就是一个平面，不存在形成一个封闭正常衣服的合拢状态，我们可以根据实际情况，假设他们闭合会是什么情况，比如扣子或者拉链使它组合成一个闭合的结构。如果实在是类似于围巾一样的不会形成闭合、在假设条件中也不适合。就可以充分发挥某一边、或者对角线的(可以为非均匀对角)对所包裹的立体进行缠绕，形成此物的立体表现，进而使能封口或者不能封口的衣物都可以得到3D图像的展现。

另外，在获取衣物尺寸的3D图像的步骤中，还可以通过获取衣物的设计图纸；然后根据设计图纸得到衣物尺寸的3D图像。而设计图纸可以为通过电脑软件绘制得到或者通过手绘出衣物的具体表现图形等等。在本领域技术人员的理解范围内，此处不再一一列举。

考虑到衣物上身的各种作用力，先测算出衣物各个部位的最大承受空间，然后转移到需要搭配的人体模型上，根据各种力的原理获得衣物上身的效果。另外，还要考虑衣物的可叠加性，譬如，西服等除了正常衣物的设置外，还有肩垫等。这些因素在衣物尺寸的3D图像生成时都要考虑，进而调整衣物3D图像的尺寸。在这个过程中，我们将衣物看成是很多细小的点组成的一件完整衣物，而且每个点是有重量的，每个点与点之间存在着弹力指数，支持力指数(硬度或者自动弯曲度)，而且还有一定的厚度。

以下以衣服为例子进行举例说明。匹配过程就是要把衣服的正、反面中的空间充满。会形成衣服主体、两个袖子这三个圆柱体，其中主体的圆柱体是不规则的。我们把这三个圆柱体看成是封闭的，就可以测算出三个圆柱体的体积V。当然这是在没考虑衣服弹性系数的情况下。如果弹性系数为a(a一般大于1),那么主体部分的体积为a2V/2,(此过程中不考虑衣服从上到下的弹力)，由于一般情况下，袖子和主体连接部分都比较大，虽然此交接处有衣服制作过程中的线条固定，无法发挥弹力，但是我们还是认为这个部分也适合相同的弹性系数a。当然在衣服未处于紧绷状态，我们可以忽略这个弹力系数a。只有在紧身衣物或 者人体某一处特别大的时候考虑，但也只针对也紧身的部位。在实际操作中，重力考虑，但上下不考虑弹力，左右不考虑支持力。皮带和皮筋考虑其附近的受力函数，可以通过实验获得函数方程。

对于一些不能实现完整闭环的衣物，例如围巾、帽子等，可以通过鼠标在电脑上画出想要穿着成什么样子。然后赋予没有形成封闭式的围巾。或者提供几种围巾等的穿戴方式，以供选择。

步骤S300，将人体尺寸的3D图像和衣物尺寸的3D图像进行匹配，以得到人体试穿衣物的虚拟实现效果。

在将人体尺寸的3D图像和衣物尺寸的3D图像进行匹配的过程中，一般是将经过上述两种方式获得的人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像与衣物尺寸的3D图像进行匹配，匹配时可以是整体匹配，即完整结构的人体尺寸的3D图像和衣物尺寸的3D图像进行匹配；也可以是将人体尺寸的第二或第三3D图像与衣物尺寸的3D图像按照每一肢体部分一一进行对应匹配。顺序可以为从上到下、从后往前或从全封闭面到封口面等。同时还可以根据人体的运动规律模拟相应的运动轨迹，以使人体尺寸的第二或第三3D图像与衣物尺寸的3D图像动态匹配。类似于盔甲的可以被分解成块状，然后逐一模块进行匹配。

本发明实施例提供的基于虚拟实现技术的衣物试穿方法，通过获取人体及衣物尺寸的3D图像，然后将人体尺寸的3D图像和衣物尺寸的3D图像进行匹配，以得到人体试穿衣物的虚拟实现效果。另外，在定做衣物时，可以避免因测量尺寸不准确而导致衣物不合身的情况发生。在获取人体尺寸3D图像时，通过去除人体穿着的外部衣物，可以获得人体三点式或者裸体或者穿着比较薄的紧身衣物的尺寸3D图像，在进行匹配时可以保证尺寸更加合适。

以上所述仅为本发明的一种实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。