一种根据人体照片得到人体外表数据的系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种根据人体照片得到人体外表数据的系统及方法，该系统包括图片预处理模块、基于特征点的人体三维重建模块、所述分部位逐层重建模块和纹理贴图模块。本发明专利技术还公开了一种根据人体照片得到人体外表数据的方法。首先导入图片，对图片进行预处理，读取和存储图片的相关数据。完成后，导入标准数据模型，基于特征点的人体三维常见模块开始与图片数据进行算法运算，完成特征点的人体三维重建，并对重建后的三维虚拟人模型进行数据存储，调动存储的经过特征点三维虚拟人体模型数据，进行部分位逐层重建，最后进行纹理映射，从而完成人体的三维重建，所用到的关键技术为基于图片的人体三维重建和纹理映射。

A System and Method for Obtaining Human Appearance Data Based on Human Body Photos

【技术实现步骤摘要】
一种根据人体照片得到人体外表数据的系统及方法
本专利技术属于计算机
，涉及一种个性化人体模型获取系统及方法，具体地说，涉及一种根据人体照片得到人体外表数据的系统及方法。
技术介绍
一方面随着科技的发展，越来越多的电商行业的兴起，使得人们可以不用出门就可以通过一些平台(例如：淘宝，京东，唯品会等等)买到自己想要的东西，在买衣服的时候由于不能亲身的试穿，所以只能根据以前买过的衣服来选择尺码，但由于衣服的版型不统一使得买回来的衣服很少合身，大多数被搁置，最后扔掉，从而造成资源浪费。在以往图像识别时常使用光学图像识别技术，这会受到周围环境光线强弱的影响，出现较大识别误差。市场上的三维扫描仪不但价格昂贵，而且使用繁杂，所以导致3D人像重建还存在成本高、耗时长等问题。现有的个性化人体模型获取方法包括扫描模型法、创建模型法以及重建模型法三种。重建模型法以其逼真的建模效果、较少的用户操作以及多样化的参数形式，逐渐成为主流的人体建模方法。但是重建模型法具有建模时间较长、生成模型外形依赖于实例空间的多样性等弊端。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种根据人体照片得到人体外表数据的系统及方法。首先导入图片，对图片进行预处理，读取和存储图片的相关数据。完成后，导入标准数据模型，基于特征点的人体三维常见模块开始与图片数据进行算法运算，完成特征点的人体三维重建，并对重建后的三维虚拟人模型进行数据存储，调动存储的经过特征点三维虚拟人体模型数据，进行部分位逐层重建，最后进行纹理映射，从而完成人体的三维重建，所用到的关键技术为基于图片的人体三维重建和纹理映射。其具体技术方案为：一种根据人体照片得到人体外表数据的系统，包括图片预处理模块、基于特征点的人体三维重建模块、所述分部位逐层重建模块和纹理贴图模块；所述图片预处理模块，用于对图片进行二值化处理，提取图片中人物的轮廓；所述基于特征点的人体三维重建模块，用于开始与图片数据进行算法运算，完成特征点的人体三维重建，并对重建后的三维虚拟人模型进行数据存储；所述分部位逐层重建模块，用于对标准虚拟人体模型进行部位划分，能够更加精确的得到人体三维模型；所述纹理贴图模块，用于提取图片中真人的纹理信息，输出与图片中人物形态相近、具有相同纹理的三维虚拟人模型。一种根据人体照片得到人体外表数据的方法，包括以下步骤：步骤1、导入人体照片，读取并存储照片中的像素数据；步骤2、图片预处理，选择图片二值化方法对照片进行二值化，然后将经过二值化的照片提取照片中的轮廓数据并进行存储；步骤3、进行基于特点的人体三维化，首先在标准三维人体模型中标注出特征点，然后对照片中人体轮廓的特征点进行标注，最后根据基于特征点的人体三维重建方法对标准人体模型进行特化；步骤4、判断是否需要进行分部位逐层重建，如果照片中人体轮廓与标准人体模型中各个部位数据相差±1cm，经过基于特征点的人体三维特化就能够得到所需要的人体三维模型，则不需要进行分部位逐层重建。这时只需要对三维模型进行参数化微调，得到更高精度的三维模型；否则需要对特化的三维人体模型进行进一步的分部位组成重建；步骤5、分部位逐层重建，在此步骤中先划分人体模型和照片轮廓中的部位，选择相同部位，逐层位移变化。步骤6、判断人体三维重建是否完成，完成则跳至步骤8，否则继续进行。步骤7、导入侧面图片，读取并存储，跳至步骤2；步骤8、纹理贴图。进一步，步骤2中，所述图片二值化方法，具体为：Step1：确定阈值T。Step2：判断:像素值<T，像素值归0；否则，像素值为255。进一步，步骤2中，所述将经过二值化的照片提取照片中的轮廓数据并进行存储，具体为：Step1：判断点是否为边界点，如果是则直接将该点像素值置为255，如果不是则继续下一步。Step2：判断改点与周围8个点的像素值是否相等，如有一个不相等则保留改点像素值。否则将改点像素值置为255。进一步，步骤3中，所述基于特征点的人体三维重建方法，具体如下：Step1：对图片进行预处理。读取和存储图片中的灰度值，将图片二值化，提取图片中人体的外围轮廓；Step2：对标准虚拟人按部位进行剖分，并标定各部位变化的特征点，得到特征点的数据；Step3：对所提取的图片中的人体轮廓，按照标准虚拟人所剖分的部位和标定的特点标定轮廓中相应的特征点，并得到这些特征点的数据；Step4：图片中人体轮廓的特征点与标准虚拟人模型的特征点对应，按照特征点坐标位移变换算法，对标准虚拟人模型的点进行坐标变换，得到与轮廓中人体形态相近的虚拟人模型。再进一步，所述特征点坐标位移变换算法，包括以下步骤：a.读取真实人体轮廓部位的轮廓数据，得到轮廓在Y轴的高度为m，然后对虚拟人模型部位进行切片，切为m片；b.计算点point所在的片数；c.对比参考轴判断点是在所在片数的参考轴L2的左边还是右边d.选取人体轮廓中对应Y轴坐标的轮廓数据，也就是读取轮廓数据中的对应左边或者右边的坐标，求得其轮廓点与参考轴L1的距离为x1；e.计算模型中点point所在片对应的左边或者右边的最外围轮廓点距离参考轴的距离为x2；f.求得模型中模块的高度为n；g.则点point所在的片中的点的位移系数公式为：x1/m＝x2/n*bilv(比例系数bilv＝(x1*n)/(m*x2))；h.点经过位移算后的坐标为：在参考轴左边xx＝L2-(L2-x)*bilv；在右边xx＝L2+(x-L2)*bilv。进一步，步骤3中，所述对照片中人体轮廓的特征点进行标注，将人体的特征数据按照算法需求的结构进行几个划分，将一个完整的虚拟人模型划分为下列结构部分：上头部、下头部、颈部、胸部、腹部、腿部、脚部、手臂、手掌。进一步，步骤8，所述纹理贴图，具体为：a.对模型进行分部位，纹理贴图中的模型部位划分为：头部、脖子、躯干、腿部、脚部、手臂和手掌。b.模型是按三角面片来绘制的，对每个面片进行正反面判定，分别绑定正面纹理和背面纹理，定义纹理贴图。c.计算面片中每个点对应图片中的二维坐标，定义纹理坐标。d.控制纹理贴图，实现每个面片的纹理映射，从而实现整个模型的纹理贴图。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术通过三维人体重建技术，我们可以轻松地得到自己身体的外表数据，从而选择合适的衣服，而且可以将这个方法嵌入到一些大型的电商平台例如淘宝、唯品会等等，如果可以的话还可以进行扩展直接生成你可以穿衣服的尺码，这样就可以很容易的进行衣服的选购，从而促进消费；另一方面随着人们生活水平的提高，越来越多的人都喜欢开始健身，可以将这个方法封装成一个APP从而可以实时的得到自己身体外表的数据等等，所以应用比较广。本专利技术使用基于特征点的人体三维重建方法，再分部位逐层重建对细节需求较大的部位进行切片重建，能够得到更贴合样本体型的模型，因此可以推荐更适合的尺码。再通过神经网络学习大量样本，这种方法具有很强的自适应、自组织、自学习能力。处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。样本容量大，且识别率高。附图说明图1为基于特征点的人体三维重建图；图2基于特征点的人体三维重建的流程图；图3为标准虚拟人分块图；图4为正面人体轮廓特征点的选取图；图5为侧面人体轮阔特征点的标注图；图6为假设真实人体轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种根据人体照片得到人体外表数据的系统，其特征在于，包括图片预处理模块、基于特征点的人体三维重建模块、所述分部位逐层重建模块和纹理贴图模块；所述图片预处理模块，用于对图片进行二值化处理，提取图片中人物的轮廓；所述基于特征点的人体三维重建模块，用于开始与图片数据进行算法运算，完成特征点的人体三维重建，并对重建后的三维虚拟人模型进行数据存储；所述分部位逐层重建模块，用于对标准虚拟人体模型进行部位划分，能够更加精确的得到人体三维模型；所述纹理贴图模块，用于提取图片中真人的纹理信息，输出与图片中人物形态相近、具有相同纹理的三维虚拟人模型。

【技术特征摘要】
1.一种根据人体照片得到人体外表数据的系统，其特征在于，包括图片预处理模块、基于特征点的人体三维重建模块、所述分部位逐层重建模块和纹理贴图模块；所述图片预处理模块，用于对图片进行二值化处理，提取图片中人物的轮廓；所述基于特征点的人体三维重建模块，用于开始与图片数据进行算法运算，完成特征点的人体三维重建，并对重建后的三维虚拟人模型进行数据存储；所述分部位逐层重建模块，用于对标准虚拟人体模型进行部位划分，能够更加精确的得到人体三维模型；所述纹理贴图模块，用于提取图片中真人的纹理信息，输出与图片中人物形态相近、具有相同纹理的三维虚拟人模型。2.一种根据人体照片得到人体外表数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、导入人体照片，读取并存储照片中的像素数据；步骤2、图片预处理，选择图片二值化方法对照片进行二值化，然后将经过二值化的照片提取照片中的轮廓数据并进行存储；步骤3、进行基于特点的人体三维化，首先在标准三维人体模型中标注出特征点，然后对照片中人体轮廓的特征点进行标注，最后根据基于特征点的人体三维重建方法对标准人体模型进行特化；步骤4、判断是否需要进行分部位逐层重建，如果照片中人体轮廓与标准人体模型中各个部位数据相差±1cm，经过基于特征点的人体三维特化就能够得到所需要的人体三维模型，则不需要进行分部位逐层重建；这时只需要对三维模型进行参数化微调，得到更高精度的三维模型；否则需要对特化的三维人体模型进行进一步的分部位组成重建；步骤5、分部位逐层重建，在此步骤中先划分人体模型和照片轮廓中的部位，选择相同部位，逐层位移变化；步骤6、判断人体三维重建是否完成，完成则跳至步骤8，否则继续进行；步骤7、导入侧面图片，读取并存储，跳至步骤2；步骤8、纹理贴图。3.根据权利要求1所述的根据人体照片得到人体外表数据的方法，其特征在于，步骤2中，所述图片二值化方法，具体为：Step1：确定阈值T；Step2：判断:像素值<T，像素值归0；否则，像素值为255。4.根据权利要求1所述的根据人体照片得到人体外表数据的方法，其特征在于，步骤2中，所述将经过二值化的照片提取照片中的轮廓数据并进行存储，具体为：Step1：判断点是否为边界点，如果是则直接将该点像素值置为255，如果不是则继续下一步；Step2：判断改点与周围8个点的像素值是否相等，如有一个不相等则保留改点像素值；否则将改点像素值置为255。5.根据权利要求1所述的根据人...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴钰，陈昕，刘杰，王延庆，张妮，李花桃，殷宁，李彤，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61