基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，使用服裝圖片作為輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，通過結(jié)合虛擬人體模型的骨骼來提取所述服裝圖片中的服裝信息，對所述服裝進(jìn)行屬性設(shè)定，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與縫合自感應(yīng)算法建立三維服裝網(wǎng)格模型，最后將服裝的圖案與花紋一一映射至所述三維服裝網(wǎng)格模型，完成三維物理仿真。本發(fā)明可以較好地解決二維服裝樣板數(shù)量過多，專業(yè)設(shè)計(jì)知識難以獲取，縫合信息的設(shè)定復(fù)雜，降低良好的虛擬試衣體驗(yàn)等問題，并增加服裝模型的真實(shí)感與表現(xiàn)力。對提高虛擬三維服裝建模的質(zhì)量和改善用戶體驗(yàn)有重要意義。
【專利說明】基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著服裝電子商務(wù)的迅速發(fā)展，人們已不僅僅滿足于簡單的文字介紹和圖片展 示。對服裝商品展示的交互性和真實(shí)性有了更高的需求，三維試衣系統(tǒng)不僅省去了人們跑 各大商場挑衣服試穿的麻煩，而且在試衣的過程中對提高穿衣搭配之道的領(lǐng)悟大有好處。 近些年，伴隨著自然人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展，虛擬試衣間得到了廣泛的關(guān)注和研究。與傳統(tǒng)的 圖片展示不同，虛擬試衣間操作更方便、交互更自然，從而能給用戶帶來全新的購衣體驗(yàn)。
[0003] 本方法是在獲取服裝圖片信息的基礎(chǔ)之上，將圖像處理技術(shù)與圖形仿真技術(shù)結(jié)合 起來。在圖片中通過輪廓檢測與分類獲取服裝輪廓與尺碼，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從輪廓中 找出的邊與邊的關(guān)鍵點(diǎn)，通過關(guān)鍵點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系生成縫合信息，最后在三維空間中對服裝進(jìn) 行物理縫合的仿真，獲取服裝穿著在人體上的真實(shí)效果。
[0004] 目前，比較傳統(tǒng)的服裝三維模型建立方式是基于二維衣片的設(shè)計(jì)與縫合方法。這 種方法需要一定的服裝專業(yè)知識來對樣板進(jìn)行設(shè)計(jì)，這并非是所有的虛擬試衣的用戶所具 備的素質(zhì)，同時這種方法也需要人工指定樣板間的縫合關(guān)系，這將消耗大量的時間來進(jìn)行 設(shè)定。除此之外，另一種較為新穎的三維建模方法是基于手繪的，可以通過用戶手繪的線條 信息生成簡單的服裝模型。同樣的，這種方法需要耗費(fèi)用戶大量時間去進(jìn)行服裝的細(xì)節(jié)繪 畫，難以實(shí)際應(yīng)用于電子商務(wù)中。這兩種方法都更傾向于創(chuàng)新設(shè)計(jì)新的服裝，而不是對已有 待售的服裝進(jìn)行三維建模。
[0005] 當(dāng)前市場上實(shí)用的虛擬試衣間主要專注于款式搭配，沒有直觀模擬出虛擬角色與 衣服布料碰撞的自然屬性，因而在真實(shí)感方面仍然存在很大的欠缺。通過利用虛擬角色形 象地表現(xiàn)用戶姿態(tài)，并實(shí)時模擬衣服布料與人體之間的碰撞響應(yīng)及實(shí)時渲染來增加虛擬世 界和現(xiàn)實(shí)世界的粘合度，給虛擬試衣用戶帶來了更多的換裝樂趣。為了讓更多人享受到購 買服裝所帶來的便利，以及滿足廣大企業(yè)用戶實(shí)現(xiàn)服裝設(shè)計(jì)和銷售一體化的要求，開展三 維試衣系統(tǒng)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0006] 在三維虛擬試衣系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程中，由于二維服裝樣板數(shù)量過多，專業(yè)設(shè)計(jì)知識 難以獲取，縫合信息的設(shè)定復(fù)雜，手繪信息耗時耗力等因素的影響，往往會導(dǎo)致用戶在進(jìn)行 三維虛擬試衣的過程中難以獲取良好的體驗(yàn)，除此之外，還會出現(xiàn)消耗大量時間來進(jìn)行物 理仿真，無法正確有效地生成三維服裝模型，降低服裝模型的真實(shí)感與表現(xiàn)力等問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的首要目的在于提供一種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，以快速方便 地為網(wǎng)絡(luò)零售商提供虛擬三維服裝仿真模型，盡可能減少用戶虛擬試衣間的交互時間。為 實(shí)現(xiàn)上述目的本發(fā)明的方案如下：
[0008] -種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法：使用服裝圖片作為輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，通 過結(jié)合虛擬人體模型的骨骼來提取所述服裝圖片中的服裝信息，對所述服裝進(jìn)行屬性設(shè) 定，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與縫合自感應(yīng)算法建立三維服裝網(wǎng)格模型，最后將服裝的圖案與 花紋一一映射至所述三維服裝網(wǎng)格模型，完成三維物理仿真。
[0009] 優(yōu)選的，服裝屬性設(shè)定包括以下步驟：
[0010] 輸入兩張服裝圖片，其中一張是服裝的正面圖片，另一張是服裝的背面圖片；
[0011] 對輸入的服裝進(jìn)行分類，獲取服裝的類別；
[0012] 對不同體型與姿勢的虛擬人體模型進(jìn)行骨骼提取，得到基于虛擬人體模型身體各 部位的骨骼節(jié)點(diǎn)；
[0013] 結(jié)合骨骼的長度與服裝的類型，對服裝的尺寸屬性進(jìn)行設(shè)定。
[0014] 優(yōu)選的，還包括對所述兩張服裝圖片的預(yù)處理步驟：
[0015] 將服裝圖片的背景剔除，利用輪廓檢測算法提取服裝外輪廓；
[0016] 結(jié)合方向包圍盒算法與服裝外輪廓，探測服裝拍攝角度與水平角度之間的差值；
[0017] 通過圍繞服裝輪廓重心點(diǎn)對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，直到服裝輪廓服裝直立于坐標(biāo)軸 內(nèi)。
[0018] 優(yōu)選的，還包括對所述兩張服裝圖片的預(yù)處理步驟：對所述兩張服裝圖片進(jìn)行坐 標(biāo)映射并且歸一化處理。
[0019] 優(yōu)選的，建立三維服裝網(wǎng)格模型包括以下步驟：
[0020] 通過服裝圖片獲得服裝的前樣板、后樣板，對所述前樣板、后樣板均勻分段，分別 獲取輪廓點(diǎn)集；
[0021] 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別找到前樣板、后樣板中邊與邊的交點(diǎn)，即輪廓關(guān)鍵點(diǎn)；
[0022] 通過輪廓關(guān)鍵點(diǎn)將服裝樣板輪廓分為多條線段，再通過前樣板、后樣板間關(guān)鍵點(diǎn) 的對應(yīng)關(guān)系映射為前樣板、后樣板的輪廓邊的對應(yīng)關(guān)系；
[0023] 結(jié)合輪廓邊與虛擬人體模型交叉信息得到樣板的縫合信息；
[0024] 結(jié)合縫合信息，將前樣板、后樣板轉(zhuǎn)為三維樣片。
[0025] 優(yōu)選的,通過所述輪廓點(diǎn)集組成的整體形狀、輪廓點(diǎn)的相對位置、輪廓點(diǎn)的曲率變 化、局部形狀與臨接點(diǎn)集的曲率確定所述輪廓關(guān)鍵點(diǎn)。
[0026] 優(yōu)選的，通過對不同類型的大量服裝進(jìn)行數(shù)據(jù)收集并訓(xùn)練后，當(dāng)一個新的服裝圖 片輸入并分段為均勻離散點(diǎn)集時，將每一個離散輪廓點(diǎn)放入SVM分類器中進(jìn)行分類。
[0027] 優(yōu)選的，對于冗雜或失誤判斷導(dǎo)致的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，增加新的約束條件來對誤差進(jìn) 行調(diào)整： k
[0028] 1 么 <d) 7=1
[0029] 其中p與p%為不同服裝圖片上的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，若不滿足該約束，則從輪廓關(guān)鍵點(diǎn) 集中刪除該點(diǎn)。
[0030] 優(yōu)選的，在獲取所有的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)信息后，根據(jù)輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的相對位置、曲率變化 與關(guān)鍵點(diǎn)間隔距離，利用最小差異值公式獲取前樣板、后樣板中的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系。
[0031] 優(yōu)選的，所述三維物理仿真包括以下步驟：
[0032] 前樣板、后樣板放置于虛擬人體模型對應(yīng)的位置，將輪廓邊添加縫合線；
[0033] 將服裝上的色彩，圖案與花紋一一映射至三維服裝網(wǎng)格模型上。
[0034] 本發(fā)明提供的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法可以較好地解決二維服裝樣板 數(shù)量過多，專業(yè)設(shè)計(jì)知識難以獲取，縫合信息的設(shè)定復(fù)雜，降低良好的虛擬試衣體驗(yàn)等問 題，并增加服裝模型的真實(shí)感與表現(xiàn)力。對提高虛擬三維服裝建模的質(zhì)量和改善用戶體驗(yàn) 有重要意義。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0035] 此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，并不 構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定，在附圖中：
[0036] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例系統(tǒng)整體過程流程示意圖；
[0037] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例機(jī)器學(xué)習(xí)輪廓匹配算法流程圖；
[0038] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例離散輪廓點(diǎn)集特征提取示意圖；
[0039] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例縫合信息自動提取算法流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0040] 下面將結(jié)合附圖以及具體實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明，在此本發(fā)明的示意性實(shí)施例 以及說明用來解釋本發(fā)明，但并不作為對本發(fā)明的限定。
[0041] 實(shí)施例
[0042] 一種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，使用服裝圖片作為輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，通 過結(jié)合虛擬人體模型的骨骼來提取所述服裝圖片中的服裝信息，對所述服裝進(jìn)行屬性設(shè) 定，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與縫合自感應(yīng)算法建立三維服裝網(wǎng)格模型，最后將服裝的圖案與 花紋一一映射至所述三維服裝網(wǎng)格模型，完成三維物理仿真。
[0043] 信息提取的內(nèi)容如下：
[0044] (1)服裝圖片預(yù)處理。
[0045] 用戶需要輸入兩張服裝的圖片，并且一張是服裝的正面圖片，而另一張是服裝的 背面圖片，除此之外，服裝需要盡可能的展開以減少褶皺。大部分情況下，由于輸入的服裝 圖片在拍攝時會出現(xiàn)焦距與角度的改變，因此這些照片需要進(jìn)行預(yù)處理：首先我們將圖片 的背景剔除，利用輪廓檢測算法提取服裝的外輪廓，結(jié)合0ΒΒ(方向包圍盒）算法與服裝外 輪廓，探測服裝拍攝角度與水平角度之間的差值，通過圍繞服裝輪廓重心點(diǎn)對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn) 操作，直到服裝輪廓服裝直立于坐標(biāo)軸內(nèi)，這樣解決了拍攝角度旋轉(zhuǎn)的問題；
[0046] 對于拍攝焦距的變化，會導(dǎo)致圖片中服裝輪廓大小不同，我們通過對其進(jìn)行坐標(biāo) 映射并且歸一化，避免了兩張照片中服裝輪廓因焦距不同導(dǎo)致的問題，由于在對圖片預(yù)處 理中，對輪廓的提取是基于像素為單位的。若輸入圖片為m*n像素，則圖片的左上角坐標(biāo)為 (0, 0)，右上角坐標(biāo)為（0, η)，左下角坐標(biāo)為（m，0)，右下角坐標(biāo)為（m，η)。當(dāng)對服裝進(jìn)行輪 廓提取后，可以獲取輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)即Pi = {Xi，yj，由此可以得到所有輪廓點(diǎn)中X與y的值 域，g卩：xe (Xmin，Xmax)，ye (ymin，ymax)。因此對于所有的輪廓點(diǎn)進(jìn)行歸一化處理，把數(shù)據(jù)映 射到0?1范圍之內(nèi)處理，使后續(xù)的計(jì)算更加便捷，且避免了服裝焦距不同的問題。我們使 用公式計(jì)算得到歸一化后的輪廓點(diǎn)：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于： 使用服裝圖片作為輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，通過結(jié)合虛擬人體模型的骨骼來提取所述服裝圖 片中的服裝信息，對所述服裝進(jìn)行屬性設(shè)定，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法與縫合自感應(yīng)算法建立 三維服裝網(wǎng)格模型，最后將服裝的圖案與花紋一一映射至所述三維服裝網(wǎng)格模型，完成三 維物理仿真。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于服裝屬性設(shè)定 包括以下步驟： 輸入兩張服裝圖片，其中一張是服裝的正面圖片，另一張是服裝的背面圖片； 對輸入的服裝進(jìn)行分類，獲取服裝的類別； 對不同體型與姿勢的虛擬人體模型進(jìn)行骨骼提取，得到基于虛擬人體模型身體各部位 的骨骼節(jié)點(diǎn)； 結(jié)合骨骼的長度與服裝的類型，對服裝的尺寸屬性進(jìn)行設(shè)定。
3. 如權(quán)利要求2所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于還包括對所述 兩張服裝圖片的預(yù)處理步驟： 將服裝圖片的背景剔除，利用輪廓檢測算法提取服裝外輪廓； 結(jié)合方向包圍盒算法與服裝外輪廓，探測服裝拍攝角度與水平角度之間的差值； 通過圍繞服裝輪廓重心點(diǎn)對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，直到服裝輪廓服裝直立于坐標(biāo)軸內(nèi)。
4. 如權(quán)利要求2所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于還包括對所述 兩張服裝圖片的預(yù)處理步驟：對所述兩張服裝圖片進(jìn)行坐標(biāo)映射并且歸一化處理。
5. 如權(quán)利要求1所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于建立三維服裝 網(wǎng)格模型包括以下步驟： 通過服裝圖片獲得服裝的前樣板、后樣板，對所述前樣板、后樣板均勻分段，分別獲取 輪廓點(diǎn)集； 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別找到前樣板、后樣板中邊與邊的交點(diǎn)，即輪廓關(guān)鍵點(diǎn)； 通過輪廓關(guān)鍵點(diǎn)將服裝樣板輪廓分為多條線段，再通過前樣板、后樣板間關(guān)鍵點(diǎn)的對 應(yīng)關(guān)系映射為前樣板、后樣板的輪廓邊的對應(yīng)關(guān)系； 結(jié)合輪廓邊與虛擬人體模型交叉信息得到樣板的縫合信息； 結(jié)合縫合信息，將前樣板、后樣板轉(zhuǎn)為三維樣片。
6. 如權(quán)利要求5所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于： 通過所述輪廓點(diǎn)集組成的整體形狀、輪廓點(diǎn)的相對位置、輪廓點(diǎn)的曲率變化、局部形狀 與臨接點(diǎn)集的曲率確定所述輪廓關(guān)鍵點(diǎn)。
7. 如權(quán)利要求5所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于： 通過對不同類型的大量服裝進(jìn)行數(shù)據(jù)收集并訓(xùn)練后，當(dāng)一個新的服裝圖片輸入并分段 為均勻離散點(diǎn)集時，將每一個離散輪廓點(diǎn)放入SVM分類器中進(jìn)行分類。
8. 如權(quán)利要求5所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于： 對于冗雜或失誤判斷導(dǎo)致的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，增加新的約束條件來對誤差進(jìn)行調(diào)整： <d) 7=1 其中P與P、為不同服裝圖片上的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)，若不滿足該約束，則從輪廓關(guān)鍵點(diǎn)集中 刪除該點(diǎn)。
9. 如權(quán)利要求5所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于： 在獲取所有的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)信息后，根據(jù)輪廓關(guān)鍵點(diǎn)的相對位置、曲率變化與關(guān)鍵點(diǎn)間 隔距離，利用最小差異值公式獲取前樣板、后樣板中的輪廓關(guān)鍵點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系。
10. 如權(quán)利要求5所述的基于服裝圖片的三維虛擬試衣方法，其特征在于所述三維物 理仿真包括以下步驟： 前樣板、后樣板放置于虛擬人體模型對應(yīng)的位置，將輪廓邊添加縫合線； 將服裝上的色彩，圖案與花紋一一映射至三維服裝網(wǎng)格模型上。
【文檔編號】G06T17/00GK104123753SQ201410398595
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年8月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月13日
【發(fā)明者】高成英, 黃立鋒 申請人:中山大學(xué)