衣服变形方法、虚拟试衣方法及相关装置制造方法及图纸

本申请实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种衣服变形方法、虚拟试衣方法及相关装置，利用预设匹配规则库所反映的人体躯干区域与衣服区域之间的对应贴合匹配关系，将试穿衣服拆分成至少两个衣服区域，分别按人体图像中对应关键点进行变形，使得各衣服区域的变形符合对应的人体躯干区域，能够贴合匹配人体躯干。从而，由至少两个变形区域组合得到的衣服变形图，能够适应人体体态，与人体躯干相适应，有利于提高试衣效果。并且，衣服图像的每个衣服区域均进行相应变形，使得变形后的衣服纹理走向合理。此外，该方法不需训练模型，一方面，降低了样本数据量的依赖；另一方面，分区域变形后组合，相比于衣服整体一次性变形，更适应人体体态。人体体态。人体体态。

【技术实现步骤摘要】
衣服变形方法、虚拟试衣方法及相关装置


[0001]本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种衣服变形方法、虚拟试衣方法及相关装置。

技术介绍

[0002]随着现代科技的不断进步，网购规模不断增加，用户可以通过手机在网络购物平台上购买衣物，但是，由于用户获取的待售衣物的信息一般是二维展示图片，用户无法知道这些衣物穿戴在自己身上的效果。从而，导致线上试装的需求日渐强烈，服装着装展示也成为现代计算机视觉领域的重要的方向。
[0003]目前，虚拟试穿技术一般通过拍摄用户图像，选择系统提供的目标服饰，对目标服饰进行变形处理，采用变形后的目标服饰对用户身上原有的衣服进行自动替换。然而，现有的衣服变形方法，变形能力欠缺，导致变形后的衣服与用户人体不协调。

技术实现思路

[0004]本申请实施例主要解决的技术问题是提供一种衣服变形方法、虚拟试衣方法及相关装置，能够依据个人体态对衣服进行适应性变形，变形后的衣服纹理走向合理，有利于提高试衣效果。
[0005]为解决上述技术问题，第一方面，本申请实施例中提供了一种衣服变形方法，包括：
[0006]获取衣服图像和人体图像；
[0007]对衣服图像中试穿衣服进行区域分割，得到至少两个衣服区域；
[0008]对人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点；
[0009]从预设匹配规则库中查找出，与试穿衣服的衣服款式、目标衣服区域对应的多个目标关键点序号，其中，预设匹配规则库包括衣服款式、衣服区域和关键点序号之间的对应关系，目标衣服区域为至少两个衣服区域中的任意一个；
[0010]根据多个目标关键点序号从多个关键点中确定对应的多个目标关键点，对目标衣服区域按多个目标关键点所指示的轮廓进行变形，得到目标变形区域；
[0011]在至少两个衣服区域完成变形后，将得到的至少两个变形区域进行组合，得到衣服变形图。
[0012]在一些实施例中，前述对衣服图像进行区域分割，得到至少两个衣服区域，包括：
[0013]采用解析算法对衣服图像进行区域类别解析，得到至少两个衣服区域，其中，至少两个衣服区域包括左袖区域、左肩区域、右袖区域、右肩区域、后背区域或前胸区域。
[0014]在一些实施例中，前述对人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点，包括：
[0015]采用预设密集关键点检测模型对人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点，其中，多个关键点包括躯干外轮廓上的关键点和躯干中线上的关键点。
[0016]在一些实施例中，前述对目标衣服区域按多个目标关键点所指示的轮廓进行变
形，得到目标变形区域，包括：
[0017]根据目标衣服区域的边缘坐标和多个目标关键点，迭代拟合出变换矩阵；
[0018]采用变换矩阵对目标衣服区域进行仿射变化，得到目标变形区域。
[0019]在一些实施例中，该方法还包括：
[0020]对人体图像进行人体解析，并从得到的人体解析图中确定是否存在衣服遮挡区域；
[0021]若存在衣服遮挡区域，则将衣服变形图中位于衣服遮挡区域中的衣服像素隐藏。
[0022]在一些实施例中，前述将衣服变形图中位于衣服遮挡区域中的衣服像素隐藏，包括：
[0023]从人体解析图中，获取衣服遮挡区域的掩膜图像；
[0024]采用以下公式计算得到最终的衣服变形结果；
[0025]P＝W*(1
‑
m)
[0026]其中，P为最终的衣服变形结果，W为衣服变形图，M为掩膜图像。
[0027]在一些实施例中，该方法还包括：
[0028]获取多个图像组，图像组包括衣服样本图像和模特图像，模特图像中模特穿有衣服样本图像中的衣服，衣服样本图像标注有衣服款式；
[0029]对衣服样本图像进行区域分割，得到至少两个衣服区域；
[0030]对模特图像进行人体关键点检测，得到多个关键点；
[0031]按衣服结构与人体躯干之间的适配关系，将衣服样本图像对应的各个衣服区域分别与模特图像对应的关键点进行匹配，得到衣服款式、衣服区域和关键点序号之间的对应关系；
[0032]在多个图像组完成匹配后，得到预设匹配规则库。
[0033]为解决上述技术问题，第二方面，本申请实施例中提供了一种虚拟试衣方法，包括：
[0034]采用第一方面的方法对衣服图像进行变形，得到衣服变形图；
[0035]对衣服变形图和人体图像进行融合，得到试衣图像。
[0036]为解决上述技术问题，第三方面，本申请实施例中提供了一种电子设备，包括：
[0037]至少一个处理器，以及
[0038]与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，
[0039]存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第一方面的方法。
[0040]为解决上述技术问题，第四方面，本申请实施例中提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机设备执行第一方面的方法。
[0041]本申请实施例的有益效果：区别于现有技术的情况，本申请实施例提供的衣服变形方法、试衣方法及相关装置，该衣服变形方法首先获取衣服图像和人体图像，对衣服图像中试穿衣服进行区域分割，得到至少两个衣服区域。对人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点。从预设匹配规则库中查找出，与试穿衣服的衣服款式、目标衣服区域对应的多个目标关键点序号。根据多个目标关键点序号从多个关键点中确定对应的多个目标关键
点，对目标衣服区域按多个目标关键点所指示的轮廓进行变形，得到目标变形区域。在前述至少两个衣服区域完成变形后，将得到的至少两个变形区域进行组合，得到衣服变形图。在此实施例中，基于预设匹配规则库包括衣服款式、衣服区域和关键点序号之间的对应关系，其中，关键点序号反映与衣服区域对应贴合的人体躯干区域，从而，利用预设匹配规则库所反映的人体躯干区域与衣服区域之间的对应贴合匹配关系，将试穿衣服拆分成至少两个衣服区域，分别按人体图像中对应关键点进行变形，使得各衣服区域的变形符合对应的人体躯干区域，能够贴合匹配人体图像中的人体躯干。从而，由至少两个变形区域组合得到的衣服变形图，能够适应人体体态，与人体躯干相适应，有利于提高试衣效果。并且，衣服图像的每个衣服区域均进行相应变形，使得变形后的衣服纹理走向合理。此外，该方法不需训练模型，一方面，降低了样本数据量的依赖，有效避免模型训练过程中存在的不确定因素导致衣服变形模型效果较差的情况；另一方面，利用基于专家知识总结构建的预设匹配规则库，分区域变形后组合，每个衣服区域的变形能够照顾到躯干局部细节，相比于衣服整体一次性变形，可实现更适应人体体态的衣服变形。
附图说明
[0042]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种衣服变形方法，其特征在于，包括获取衣服图像和人体图像；对所述衣服图像中试穿衣服进行区域分割，得到至少两个衣服区域；对所述人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点；从预设匹配规则库中查找出，与所述试穿衣服的衣服款式、目标衣服区域对应的多个目标关键点序号，其中，所述预设匹配规则库包括衣服款式、衣服区域和关键点序号之间的对应关系，所述目标衣服区域为所述至少两个衣服区域中的任意一个；根据所述多个目标关键点序号从所述多个关键点中确定对应的多个目标关键点，对所述目标衣服区域按所述多个目标关键点所指示的轮廓进行变形，得到目标变形区域；在所述至少两个衣服区域完成变形后，将得到的至少两个变形区域进行组合，得到衣服变形图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述衣服图像进行区域分割，得到至少两个衣服区域，包括：采用解析算法对所述衣服图像进行区域类别解析，得到所述至少两个衣服区域，其中，所述至少两个衣服区域包括左袖区域、左肩区域、右袖区域、右肩区域、后背区域或前胸区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述人体图像进行人体关键点检测，得到多个关键点，包括：采用预设密集关键点检测模型对所述人体图像进行人体关键点检测，得到所述多个关键点，其中，所述多个关键点包括躯干外轮廓上的关键点和躯干中线上的关键点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标衣服区域按所述多个目标关键点所指示的轮廓进行变形，得到目标变形区域，包括：根据所述目标衣服区域的边缘坐标和所述多个目标关键点，迭代拟合出变换矩阵；采用所述变换矩阵对所述目标衣服区域进行仿射变化，得到所述目标变形区域。5.根据权利要求1
‑
4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述人体图像进行人体解析，并从得到的人体解析图中确定是否存在衣服遮挡区域；若存在衣...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈仿雄，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：