【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本披露内容总体上涉及眼科光学领域。更确切地说，本披露内容涉及眼镜镜架的制造、订购和调整以及眼镜镜片到眼镜镜架中的准确安装。
技术介绍
1、文献wo 2020/064755 a1披露了一种确定给定配戴者的眼镜镜架的配适高度的方法，特别地参阅第16页第4行及以下各行，以及图2和图4。在这个方法中，使用智能手机10的相机12来拍摄配戴者戴有所选眼镜镜架的头部50的照片。然后，通过在所拍摄的照片中测量在一个瞳孔中心与镜架或对应镜片的底部边缘之间的距离来确定配适高度。
2、这个方法的缺点是，有时很难在照片中清晰地识别所述底部边缘。事实上，在光线条件较差和/或肤色与镜架颜色之间的对比度较低的情况下，照片中几乎看不到给定的眼镜镜架。这个问题对于具有无框镜架的眼镜来说更为严重，因为人们必须识别透明镜片的底部边缘。
3、本说明末尾的引文列表中提到了进一步的
技术介绍
。
技术实现思路
1、因此，本披露内容的目的是提供一种获得配适参数的更稳健的摄影方法。
2、根据本披露内容，这个目的是通过一种针对眼镜配戴者的所选眼镜镜架模型而获得至少一个配适参数以将眼科镜片配适到眼镜镜架模型中的摄影和热成像相结合方法来实现的，该方法包括以下步骤：
3、a)拍摄配戴者戴有具有所选眼镜镜架模型的眼镜的面部的照片；
4、b)拍摄配戴者戴有所述眼镜的面部的热像图；
5、c)识别热像图中眼镜的轮廓；
6、d)将1)所识别的轮廓或2)从所识别的轮廓中
7、e)从合成图像中获得至少一个配适参数。
8、事实上，通过不仅拍摄照片而且拍摄热像图，获得了眼镜的外形的好很多的图像。这是因为由眼镜配戴者的整个面部发射的热红外辐射在被眼镜覆盖的面部区域中被阻挡。相应地，在热像图中，眼镜的外形清晰地显现并且可以容易地从中得出。
9、可以可选地单独或组合实施以下特征：
10、-至少步骤c)是由计算机实施的图像处理算法来执行的；
11、-当执行步骤c)时，图像处理算法包括以下步骤：i)通过将热像图的每个像素在像素的强度高于预定阈值时分类为第一像素类别、在像素的强度低于预定阈值时分类为第二像素类别，来将热像图转换成二值图像；ii)通过边缘检测来识别二值图像中的眼镜的轮廓；
12、-当执行步骤c)时，图像处理算法包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将二值图像中一个像素类别中低于预定大小的像素簇分配到另一个像素类别中；
13、-检测照片中的面部边界，并且其中，当执行步骤c)时，图像处理算法包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将二值图像中属于第二像素类别且位于面部边界之外的所有像素分配到第一像素类别；
14、-识别照片中的眼睛区域，并且其中，当执行步骤c)时，图像处理算法仅将步骤i)应用于热像图中与所识别的眼睛区域相对应的部分；
15、-图像处理算法的至少一部分基于受监督的机器学习；
16、-在步骤d)的替代性方案1)中，步骤d)涉及在照片和所识别的轮廓中检测眼镜镜架的相同部分，比如镜架鼻梁，并且使用检测到的镜架部分来在照片上定位所识别的轮廓；
17、-所获得的至少一个配适参数是配戴者的眼睛相对于眼镜的位置的测量值，比如配适高度。
18、本披露内容还涉及一种用于针对眼镜配戴者的所选眼镜镜架模型而获得至少一个配适参数以将眼科镜片配适到眼镜镜架模型中的电子装置，该装置包括：
19、-摄影相机，该摄影相机被适配用于拍摄配戴者戴有具有所选眼镜镜架模型的眼镜的面部的照片；
20、-热成像相机，该热成像相机被适配用于拍摄配戴者戴有所述眼镜的面部的热像图；
21、-存储器，该存储器存储图像处理算法，该图像处理算法包括以下步骤：
22、i)识别热像图中眼镜的轮廓；
23、ii)将所识别的轮廓或从所识别的轮廓中得出的方框形状叠加到照片上，因此获得合成图像；以及
24、iii)从合成图像中获得至少一个配适参数；以及
25、-处理器，该处理器被适配于执行存储在存储器中的图像处理算法。
26、特别地，电子装置可以是智能手机、平板电脑或眼科护理专业人员专用的测量仪器。
27、本披露内容还涉及计算机软件，该计算机软件包括当处理器执行软件时实施上述方法的指令。
28、本披露内容还涉及一种携带所述计算机软件的计算机可读非暂态存储介质。
29、定义
30、在本披露内容的上下文中，术语“照片”是指在电磁波谱的可见部分中用摄影相机所拍摄的图像。这个可见部分覆盖了从约400到约800nm的波长。
31、术语“热像图”是指在电磁波谱的热红外部分中用热成像相机所拍摄的图像。这个热红外部分覆盖了从约3至约15μm的波长。
32、术语“方框形状”是指iso标准8624:2020(en)中所定义的方框镜片系统，该标准通过引用并入本申请中。方框形状是外接一副眼镜的两个镜片形状的一对矩形框。
33、术语“配适高度”是指眼镜配戴者的眼睛瞳孔中心与配戴者所配戴眼镜的对应镜片或镜架的底部边缘之间的竖直距离。
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1.一种针对眼镜配戴者(1)的所选眼镜镜架模型(3)而获得至少一个配适参数(FH)以将眼科镜片(5)配适到所述眼镜镜架模型(3)中的摄影和热成像相结合方法，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其中，至少步骤c)是由计算机实施的图像处理算法(17)来执行的。
3.如权利要求2所述的方法，其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的方法，其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将所述二值图像(29)中一个像素类别中低于预定大小的像素簇(31)分配到另一个像素类别中。
5.如权利要求3或4所述的方法，包括检测所述照片(19)中的面部边界(33)的另一步骤，并且其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将所述二值图像(29)中属于所述第二像素类别且位于所述面部边界(33)之外的所有像素分配到所述第一像素类别。
6.如权利要求3至5中任一项所述的方法，包括识别所
7.如权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，所述图像处理算法(17)的至少一部分基于受监督的机器学习。
8.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在步骤d)的替代性方案1)中，步骤d)涉及在所述照片(19)和所识别的轮廓(23)两者中检测所述眼镜镜架的相同部分(39)，比如镜架鼻梁，并且使用检测到的镜架部分(39)来在所述照片(19)上定位所识别的轮廓(23)。
9.如前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所获得的至少一个配适参数(FH)是所述配戴者的眼睛相对于所述眼镜(3)的位置的测量值，比如配适高度。
10.一种用于针对眼镜配戴者(1)的所选眼镜镜架模型(3)而获得至少一个配适参数(FH)以将眼科镜片(5)配适到所述眼镜镜架模型(3)中的电子装置(7)，所述装置(7)包括：
11.如权利要求10所述的电子装置(7)，其中，所述电子装置是智能手机、平板电脑或眼科护理专业人员专用的测量仪器。
12.一种计算机软件，包括当处理器(15)执行所述软件时实施根据权利要求1至9之一所述方法的指令。
13.一种携带根据权利要求12所述的计算机软件的计算机可读非暂态存储介质。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种针对眼镜配戴者(1)的所选眼镜镜架模型(3)而获得至少一个配适参数(fh)以将眼科镜片(5)配适到所述眼镜镜架模型(3)中的摄影和热成像相结合方法，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其中，至少步骤c)是由计算机实施的图像处理算法(17)来执行的。
3.如权利要求2所述的方法，其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的方法，其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将所述二值图像(29)中一个像素类别中低于预定大小的像素簇(31)分配到另一个像素类别中。
5.如权利要求3或4所述的方法，包括检测所述照片(19)中的面部边界(33)的另一步骤，并且其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)包括另一步骤：在步骤i)之后并且在步骤ii)之前，将所述二值图像(29)中属于所述第二像素类别且位于所述面部边界(33)之外的所有像素分配到所述第一像素类别。
6.如权利要求3至5中任一项所述的方法，包括识别所述照片(19)中的眼睛区域(37)的另一步骤，并且其中，当执行步骤c)时，所述图像处理算法(17)仅将步骤i)应用于所述热像图...
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