用户穿搭影像的显示方法及装置、存储介质、电子装置与流程

本公开涉及智能显示技术领域，具体而言，涉及一种用户穿搭影像的显示方法及装置、存储介质、电子装置。

背景技术：

对于服装销售场景，玻璃橱窗一直是一个很好的展示平台，但是由于场地有限，只能有少数几款能够得到展示，限制了款式风格等，这就压缩了第一眼能吸引到的受众范围。

针对现有技术中服装店的玻璃橱窗无法多方位展示店内服装，无法让用户拥有直观体验的问题，尚未有合理的解决方案。

技术实现要素：

本公开实施例提供了一种用户穿搭影像的显示方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中服装店的玻璃橱窗无法多方位展示店内服装，无法让用户拥有直观体验的问题。

根据本公开的一个实施例，提供了一种用户穿搭影像的显示方法，包括：采集用户的个人信息，其中，所述个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；将所述用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，所述服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；在橱窗显示屏上显示所述用户的多个穿搭影像并循环播放。

优选地，采集用户的个人信息包括：当所述用户在橱窗前指定距离内停留时间超过预设时间阈值时，通过高清摄像头采集所述用户的个人信息。

优选地，将所述用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配包括：获取所述服装特征库中针对不同性别的服装分组，得到与所述用户性别匹配的第一服装分组；在所述第一服装分组中获取与所述用户的年龄匹配的第二服装分组；在所述第二服装分组获取与所述用户的体型和/或发型匹配的第三服装分组。

优选地，在橱窗显示屏上显示所述用户的多个穿搭影像并循环播放包括：将所述用户的人体影像显示在所述橱窗显示屏上，其中，所述人体影像的面部特征、发型和体型与采集到的所述用户的个人信息一致；将所述第三服装分组中的服装影像覆盖在所述人体影像上进行渲染，其中，所述服装影像包括一套完整的服装组合；按照所述用户的姿态调整所述服装影像与所述人体影像的渲染结果。

根据本公开的另一个实施例，还提供了一种用户穿搭影像的显示装置，包括：采集模块，用于采集用户的个人信息，其中，所述个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；匹配模块，用于将所述用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，所述服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；显示模块，用于在橱窗显示屏上显示所述用户的多个穿搭影像并循环播放。

优选地，所述采集模块包括：采集单元，用于当所述用户在橱窗前指定距离内停留时间超过预设时间阈值时，通过高清摄像头采集所述用户的个人信息。

优选地，所述匹配模块包括：第一获取单元，用于获取所述服装特征库中针对不同性别的服装分组，得到与所述用户性别匹配的第一服装分组；第二获取单元，在所述第一服装分组中获取与所述用户的年龄匹配的第二服装分组；第三获取单元，在所述第二服装分组获取与所述用户的体型和/或发型匹配的第三服装分组。

优选地，所述显示模块包括：显示单元，用于将所述用户的人体影像显示在所述橱窗显示屏上，其中，所述人体影像的面部特征/发型和体型与采集到的所述用户的个人信息一致；渲染单元，用于将所述第三服装分组中的服装影像覆盖在所述人体影像上进行渲染，其中，所述服装影像包括一套完整的服装组合；调整单元，用于按照所述用户的姿态调整所述服装影像与所述人体影像的渲染结果。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本公开的另一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本公开实施例，采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。解决了相关技术中服装店的玻璃橱窗无法多方位展示店内服装，无法让用户拥有直观体验的问题,使得能针对路人进行实时穿搭展示，从而吸引用户。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本公开的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1是本公开实施例的一种用户穿搭影像的显示方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本公开实施例中用户穿搭影像的显示方法的流程图；

图3是根据本公开实施例的渲染成像方法流程图；

图4是根据本公开实施例的用户穿搭影像的显示装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本公开实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本公开实施例的一种用户穿搭影像的显示方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的数据信息的获取方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radiofrequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本公开实施例提供了一种用户穿搭影像的显示方法。图2是根据本公开实施例中用户穿搭影像的显示方法的流程图，如图2所示，该方法包括：

步骤s201，采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；

步骤s203，将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；

步骤s205，在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。

通过上述方法，采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。解决了相关技术中服装店的玻璃橱窗无法多方位展示店内服装，无法让用户拥有直观体验的问题,使得能针对路人进行实时穿搭展示，从而吸引用户。

优选地，步骤s201可以通过以下步骤实现：当用户在橱窗前指定距离内停留时间超过预设时间阈值时，通过高清摄像头采集用户的个人信息。

优选地，步骤s203可以通过以下步骤实现：获取服装特征库中针对不同性别的服装分组，得到与用户性别匹配的第一服装分组；在第一服装分组中获取与用户的年龄匹配的第二服装分组；在第二服装分组获取与用户的体型和/或发型匹配的第三服装分组。

优选地，步骤s205可以通过以下步骤实现：将用户的人体影像显示在所述橱窗显示屏上，其中，人体影像的面部特征、发型和体型与采集到的用户的个人信息一致；将第三服装分组中的服装影像覆盖在人体影像上进行渲染，其中，服装影像包括一套完整的服装组合；按照用户的姿态调整服装影像与人体影像的渲染结果。

需要说明的时，此处的“完整的服装组合”可以是上衣、裤子或半裙的组合，也可以是单独一件连衣裙，也可以是搭配外套、腰带、帽子、围巾、鞋子等，只要是店内有的商品，均可以用来穿搭。

当用户在橱窗前指定距离内停留时间超过预设时间阈值时，通过高清摄像头采集用户的个人信息并在橱窗显示屏上显示用户的穿搭效果图。当识别到用户向左或向右挥动手臂时，更换当前显示的穿搭服装，具体的，当用户向左挥动手臂时，将第三服装分组中当前所显示的衣服的下一套衣服更换在用户影像身上，当用户向右挥动手臂时，将第三服装分组中当前所显示的衣服的上一套衣服更换在用户影像身上。

当识别到用户转动身体时，使显示屏上的用户影像也转动身体，这就需要在模型训练的时候，将服装的3d影像同时训练，使得每一件衣服都能够360°被展示。

作为一种优选的实施方式，橱窗内部的cpu处理设备实时接收摄像头的录像数据并把录像数据解码成图片序列，将图片传递给人体识别神经网络以使人体识别神经网络识别是否有人，若否，则使人体识别神经网络继续识别，若是，则进入衣服穿戴效果展示模式，并实时识别摄像头的录像数据中用户的姿势动作。

利用机器学习的方式来识别人体，通过建立人体识别神经网络，对人体识别神经网络进行训练过后，使其能快速地识别出人体，方便快捷，自动化程度高。

作为一种优选的实施方式，实时识别摄像头的录像数据中用户的姿势动作具体为:实时接收摄像头的录像数据并把录像数据解码成图片序列；将图片传递给姿势识别网络以使姿势识别网络识别用户的姿势动作。

作为一种优选的实施方式，姿势识别网络识别用户的姿势动作的过程为:姿势识别网络识别人体关键点并将人体关键点坐标信号发送给动作识别模块；动作识别模块根据人体关键点坐标得出用户的肢体的轮廓并通过kalmanfilter对轮廓进行平滑处理后识别用户的姿势动作。

通过对人体关键点的识别，如手关节、肩膀、胯部等关键点的位置从而来判断用户的姿势动作，进而执行姿势动作所对应的操作，在本实施例中，通过执行姿势动作相应的回调函数来实现。存储器中预先注册了挥动手臂回调函数、转动身体回调函数、更换衣服回调函数等，当识别到用户的某个姿势动作时，触发相应的回调函数。

图3是根据本公开实施例的渲染成像方法流程图，如图3所示，本公开实施例提供的方案中，首先通过摄像头采集用户的图像；根据用户的图像，提取出身材、体型、姿态等特征；结合店内现有的服装信息特征、用户年龄性别等信息以及现有的服装颜色款式信息等，推荐出适合用户的多套穿搭组合；基于采集的用户图像和推荐的穿搭信息，渲染出穿搭效果，在橱窗进行轮播。

用户进店后，服务人员可以通过终端获取已经匹配好的用户的搭配，直接取货给用户进行试穿。

通过上述方案，可以提高店面穿搭组合曝光率，缩短用户体验时间，拉升揽客成交率。

实施例2

在本实施例中还提供了一种用户穿搭影像的显示装置，用于执行上述任一方法实施例中的步骤，已经描述过的内容此处不再赘述。图4是根据本公开实施例的用户穿搭影像的显示装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：采集模块40，用于采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；匹配模块42，用于将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；显示模块44，用于在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。

通过上述装置，采集模块40采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；匹配模块42将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；显示模块44在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。解决了相关技术中服装店的玻璃橱窗无法多方位展示店内服装，无法让用户拥有直观体验的问题,使得能针对路人进行实时穿搭展示，从而吸引用户。

优选地，采集模块40包括：采集单元，用于当用户在橱窗前指定距离内停留时间超过预设时间阈值时，通过高清摄像头采集用户的个人信息。

优选地，匹配模块42包括：第一获取单元，用于获取所述服装特征库中针对不同性别的服装分组，得到与所述用户性别匹配的第一服装分组；第二获取单元，在所述第一服装分组中获取与所述用户的年龄匹配的第二服装分组；第三获取单元，在所述第二服装分组获取与所述用户的体型和/或发型匹配的第三服装分组。

优选地，显示模块44包括：显示单元，用于将所述用户的人体影像显示在所述橱窗显示屏上，其中，所述人体影像的面部特征/发型和体型与采集到的所述用户的个人信息一致；渲染单元，用于将所述第三服装分组中的服装影像覆盖在所述人体影像上进行渲染，其中，所述服装影像包括一套完整的服装组合；调整单元，用于按照所述用户的姿态调整所述服装影像与所述人体影像的渲染结果。

实施例3

本公开的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

s1，采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；

s2，将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；

s3，在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-onlymemory，简称为rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本公开的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

s1，采集用户的个人信息，其中，个人信息至少包括：性别，年龄，体型，发型，面部特征以及姿态；

s2，将用户的个人信息与服装特征库中的服装进行匹配，其中，服装特征库中包含针对不同用户类别的多种搭配方式；

s3，在橱窗显示屏上显示用户的多个穿搭影像并循环播放。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本公开的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本公开不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。