一种人体图像裆部检测方法技术

本发明专利技术提供了一种人体图像裆部检测方法，包括采集站姿状态的人体正面图像；在图像上设定人体裆部的搜索范围；分别以搜索范围内每个像素为中心，将两个半径不同的同心圆上的像素按灰度值分为两个类别；计算小圆和大圆上面两个类别间的比值，以及两个比值间差值的绝对值；计算小圆上面两个类别的最低点和最高点；确定裆部候选点；分别以每个裆部候选点为基准点，计算其下方左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total1；再对右对称区域作水平翻转，计算此时左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total2；对所有裆部候选点，分别按其total1降序和total2升序排序，并得到综合排序结果，输出裆部位置。

A Crotch Detection Method for Human Images

The invention provides a crotch detection method for human body image, which includes collecting the human body front image of the posture state of the station; setting the search range of the crotch on the image; dividing the pixels on two concentric circles with different radius into two categories according to gray value, respectively, centering on each pixel in the search range; calculating the ratio between the two categories above the small circle and the big circle, and two ratios. The absolute value of the difference between values; calculate the lowest and highest points of the two categories above the circle; determine the candidate points of the crotch; calculate the sum of absolute values of the difference between the gray values of the corresponding pixels in the left and right symmetrical regions below each candidate point as the reference point; and then reverse the right symmetrical regions horizontally to calculate the gray values of the corresponding pixels in the left and right symmetrical regions at this time. Total 2 is the sum of absolute value of value difference. For all candidates of crotch, they are sorted in descending order of total 1 and ascending order of total 2, respectively. The comprehensive sorting results are obtained and the crotch position is output.

【技术实现步骤摘要】
一种人体图像裆部检测方法
本专利技术涉及图像处理、人体测量等领域，特别涉及一种人体图像裆部检测方法。
技术介绍
在网络和信息化时代，服装的款式、面料等的选择需求可以通过网络或者手机客户端完成。从服装的生产方面来说，成品化、规模化、机械化以及自动化能够提高生产效率，降低劳动成本；从服装的设计方面来说，立体化、个性化、时装化已经成为当今服装设计的潮流。对于服装设计与加工的第一个环节——人体尺寸测量，传统方法是采用接触式手工测量，该方法的主要测量工具是软皮尺、角度计、测高计、测距计和滑动计等，依据测量基准对人体进行接触测量，可以直接测出人体各部位竖向、横向、斜向以及周长等身体表面长度。但是这种接触测量数据通常都是凭借测量者经验获得，效率低下，客观性差，存在许多人为因素造成误差，且人力成本较高。因此，非现场人体尺寸的准确测量和远程获取是目前服装在线定制业务中亟待解决的主要问题之一。基于二维图像的非接触式人体测量法通过摄取人体正面和侧面的两幅正交图像，使用图像代替被测对象活体样本。通过对图像的处理，得到人体测量学中主要特征部位的宽度、厚度等长度尺寸，如：颈围、肩宽、肩厚、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚、立裆长、胯宽、胯厚等，然后，利用人体长度尺寸间接计算人体的颈围、胸围、腰围和臀围等围度尺寸。在对数字图像处理获取人体尺寸数据的过程中，裆部作为人体关键点，一方面，对人体腰部、臀部和胯部等位置定位的准确性起到决定作用；另一方面，由于裆部位置的特殊性，在人体裤装的设计剪裁中，直接影响总裆长、立裆、内长等尺寸的测量。因此，裆部位置的准确获得在非接触式人体测量中起到至关重要的作用。从二维图像分析的角度来寻找人体裆部，其实可以将人体裆部看作图像中的角点，现有的较为成熟的提取角点的算法是Harris方法，该方法运用微分的思想，计算一小区域灰度值变化，并与设定阈值作比较，大于阈值则作为候选角点。该方法存在以下问题：其一，利用Harris方法找到的角点的数目与设定的阈值大小有关，阈值越大，则角点越多，反之则角点越少，而阈值的大小与图像本身的灰度分布有关，由于不同图像的灰度分布各不相同，我们无法将阈值设定为恒定值；其二，由于人体图像中只有一个裆部位置，而利用Harris方法会找到多个角点，这就需要对噪声角点进行筛选，而如何进行噪声角点的筛选，这在Harris方法中没有涉及。FAST方法也是一种使用较为广泛的角点检测算法，该方法主要考虑的是像素点附近的圆形窗口上的16个像素，该方法存在的问题与Harris方法类似，也必须针对不同图像定义不同大小的阈值，因此，该方法也无法应用于人体图像裆部的检测。因此，本领域的技术人员致力于开发一种简单、易用、准确性高的人体裆部检测算法。
技术实现思路
为实现上述目的，本专利技术提供了一种人体图像裆部检测方法，包括以下步骤：步骤一、采集站姿状态的人体正面图像；步骤二、在所述人体正面图像上设定人体裆部的搜索范围；步骤三、分别以所述搜索范围内每个像素为中心，将两个半径不同的同心圆上面的像素按照灰度值分为两个类别；步骤四、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆和大圆上面两个类别间的比值，以及两个比值间差值的绝对值Diff；步骤五、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆上面两个类别的最低点和最高点；步骤六、确定裆部候选点；步骤七、分别以每个裆部候选点为基准点，计算其下方左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total1；步骤八、分别以每个裆部候选点为基准点，对其下方右对称区域作水平翻转，计算此时左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total2；步骤九、对所有裆部候选点，分别按其total1降序和total2升序排序，并得到综合排序结果，输出裆部位置。进一步地，所述步骤一中，采集所述人体正面图像要求在符合拍摄的光照条件下，利用数码相机拍摄；要求简化图像背景复杂度，被拍摄者衣着颜色与背景颜色具有区分度；要求被拍摄者站立并挺直身体，手臂伸直并与躯体呈特定角度，双腿张开特定角度。进一步地，所述步骤二中，根据人体裆部位置的特点，将距所述人体正面图像的顶部1/2处到距所述人体正面图像的底部1/4处，以及距所述人体正面图像的左部1/4处到距所述人体正面图像的右部1/4处所构成的矩形作为人体裆部的搜索范围。进一步地，所述步骤三中，对于所述搜索范围内的每个像素的具体操作包括：以该像素为中心，分别定义半径不同的两个同心圆，并以预设角度为间隔在两个同心圆上取像素点；以小圆上的最高点A和最低点B为基准点，分别计算小圆上每个像素点的灰度值与A点的灰度值之间差值的绝对值d1，以及与B点的灰度值之间差值的绝对值d2；针对小圆上的每个像素点，如果d1<d2，则其与最高点A同属一类，记作class1，反之，则与最低点B同属一类，记作class2；以大圆上的最高点C和最低点D为基准点，分别计算大圆上每个像素点的灰度值与C点的灰度值之间差值的绝对值d3，以及与D点的灰度值之间差值的绝对值d4；针对大圆上的每个像素点，如果d3<d4，则其与最高点C同属一类，记作class3，反之，则与最低点D同属一类，记作class4。进一步地，所述步骤四中，对于所述搜索范围内的每个像素的具体操作包括：设定n1、n2、n3和n4分别表示class1、class2、class3和class4中包含的像素数目，计算小圆上两个类别间的比值n1/n2，计算大圆上两个类别间的比值n3/n4，再计算两个比值间差值的绝对值Diff＝|n1/n2-n3/n4|。进一步地，所述步骤五中，对于所述搜索范围内的每个像素的具体操作包括：对于小圆上的class1类别，计算属于该类别的所有像素的最低点min1；对于小圆上的class2类别，计算属于该类别的所有像素的最高点max1。进一步地，所述步骤六中，裆部候选点的选取条件是：(1)Diff<th1，其中th1为预设阈值；(2)n1>4*n2；(3)n3>4*n4；(4)min1≤max1；将同时满足上述4个条件的像素作为裆部候选点。进一步地，所述步骤七中，对于每个裆部候选点的具体操作包括：限定经过该裆部候选点的水平直线和垂直直线，在所述水平直线的下方，确定以所述垂直直线为对称轴的左对称区域和右对称区域，计算左、右对称区域中各对应像素点的灰度值差值的绝对值，以及得到的绝对值的总和total1。进一步地，所述步骤八中，将所述步骤七中确定的右对称区域作水平翻转，再计算此时左、右对称区域中各对应像素点的灰度值差值的绝对值，以及得到的绝对值的总和total2。进一步地，所述步骤九具体包括：对所有裆部候选点，按total1降序进行排序，得到排序后的序号；对所有裆部候选点，按total2升序进行排序，得到排序后的序号；将各裆部候选点的2个序号数值相加，得到各裆部候选点的综合排序值；取出综合排序值最小的裆部候选点，将其作为裆部位置并输出。技术效果：与现有的角点检测方法相比，本专利技术利用人体裆部以下区域呈扇形的特点，计算裆部上方钝角扇形与锐角扇形上面像素数目的比值；针对多个裆部候选点，利用人体裆部以下区域呈左右对称的特点，按候本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体图像裆部检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集站姿状态的人体正面图像；步骤二、在所述人体正面图像上设定人体裆部的搜索范围；步骤三、分别以所述搜索范围内每个像素为中心，将两个半径不同的同心圆上面的像素按照灰度值分为两个类别；步骤四、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆和大圆上面两个类别间的比值，以及两个比值间差值的绝对值Diff；步骤五、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆上面两个类别的最低点和最高点；步骤六、确定裆部候选点；步骤七、分别以每个裆部候选点为基准点，计算其下方左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total1；步骤八、分别以每个裆部候选点为基准点，对其下方右对称区域作水平翻转，计算此时左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total2；步骤九、对所有裆部候选点，分别按其total1降序和total2升序排序，并得到综合排序结果，输出裆部位置。

【技术特征摘要】
1.一种人体图像裆部检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集站姿状态的人体正面图像；步骤二、在所述人体正面图像上设定人体裆部的搜索范围；步骤三、分别以所述搜索范围内每个像素为中心，将两个半径不同的同心圆上面的像素按照灰度值分为两个类别；步骤四、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆和大圆上面两个类别间的比值，以及两个比值间差值的绝对值Diff；步骤五、分别针对所述搜索范围内的每个像素，计算以其为中心的小圆上面两个类别的最低点和最高点；步骤六、确定裆部候选点；步骤七、分别以每个裆部候选点为基准点，计算其下方左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total1；步骤八、分别以每个裆部候选点为基准点，对其下方右对称区域作水平翻转，计算此时左、右对称区域内对应像素点灰度值差值的绝对值的总和total2；步骤九、对所有裆部候选点，分别按其total1降序和total2升序排序，并得到综合排序结果，输出裆部位置。2.根据权利要求1所述的人体图像裆部检测方法，其特征在于，所述步骤一中，采集所述人体正面图像要求在符合拍摄的光照条件下，利用数码相机拍摄；要求简化图像背景复杂度，被拍摄者衣着颜色与背景颜色具有区分度；要求被拍摄者站立并挺直身体，手臂伸直并与躯体呈特定角度，双腿张开特定角度。3.根据权利要求1所述的人体图像裆部检测方法，其特征在于，所述步骤二中，根据人体裆部位置的特点，将距所述人体正面图像的顶部1/2处到距所述人体正面图像的底部1/4处，以及距所述人体正面图像的左部1/4处到距所述人体正面图像的右部1/4处所构成的矩形作为人体裆部的搜索范围。4.根据权利要求1所述的人体图像裆部检测方法，其特征在于，所述步骤三中，对于所述搜索范围内的每个像素的具体操作包括：以该像素为中心，分别定义半径不同的两个同心圆，并以预设角度为间隔在两个同心圆上取像素点；以小圆上的最高点A和最低点B为基准点，分别计算小圆上每个像素点的灰度值与A点的灰度值之间差值的绝对值d1，以及与B点的灰度值之间差值的绝对值d2；针对小圆上的每个像素点，如果d1<d2，则其与最高点A同属一类，记作class1，反之，则与最低点B同属一类，记作class2；以大圆上的最高点C和最低点D为基准点，分别计算大圆上每个像素点的灰度值与C点...

【专利技术属性】
技术研发人员：马燕，贾俊瑛，黄慧，李顺宝，张玉萍，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31