[发明专利]一种非接触式三维人体尺寸的测量方法

说明书

本发明涉及服装定制领域，公开了一种非接触式三维人体尺寸的测量方法，包括一、采用便携式智能终端获取以被测者为中心的视频信息；二、对所述视频信息进行预处理，从中提取关键帧图像序列；三、基于所述关键帧图像序列，先采用增量式SfM技术，计算出便携式智能终端的相机参数和三维结构，重建出相机空间位置的稀疏点云空间，再通过多视图立体视觉算法MVS对稀疏点云进行稠密点云重建；最后通过基于Graphnonmy+深度学习方法将分割后的人体轮廓区域通过稀疏点云空间重新投射到稠密点云空间上，得到人体着装轮廓分割后的稠密点云，从而重建出被测者的三维人体模型；四、基于重建出的三维人体模型，提取出相应的人体尺寸数据。

技术领域

本发明涉及服装定制领域，尤其涉及一种非接触式三维人体尺寸的测量方法。

背景技术

近年来，随着人们物质生活的不断改善和提高，人们对生活的各方各面有了更高品质的追求。就服装领域而言，个性化私人量身定制和团体定制服装的需求愈演愈烈，而服装个性化定制意味着要实现一种快速、精准的人体测量方式，在此测量方式的基础上，把人体各部位尺寸数据进行数字化,用精准的数据特征来表示人体各部位的尺寸，一方面对人体体型特征有更全面和正确的认识，另一方面服装设计者在进行服装结构设计时使各部位的尺寸有准确的数据依据,使服装适合用户的体型又不失美感。因此，在个性化定制的需求下，非接触式三维人体自动测量技术作为其关键技术的重要环节之一，该技术是现代人体测量技术的重点研发内容，也是今后人体测量的方式发展的方向。

随着移动互联网的日渐发展，移动终端成为人们日常随身携带的必备物品。用相机和手机拍摄的图像是二维图像，使用三维重建技术可以从二维视图中获取三维信息。通常情况下，从单一的二维视图仅能获取目标物体某一个角度的信息，无法从中获取目标物体的三维空间结构信息，需要获取多张、多角度的二维视图从而完成高精度的三维重建工作。因此，如何从目标物体中获取多张、多视角的图像进行目标物体的三维空间结构信息，同时基于多视图的三维重建技术运用哪些算法，哪些方法，以实现高效精准地建模变得十分重要。

综上所述，如何实现一种快速、精准、低成本的人体测量方式是目前服装领域迫切需求，以满足消费者的个性化定制和特定体型客户的服装合体性需求，加快服装行业的大规模定制生产的效率，也为服装行业今后发展的提供技术和理论上的依据。

发明内容

为了解决现有问题，本发明提供了一种非接触式三维人体尺寸的测量方法，借助体感采集设备采集需要测量的人体三维RGB-D格式的点云集，利用曲率搜索法获得所有的真拐点，通过对真拐点进行连接判断，去除粘连部，从而可以计算待测围度值。

本发明可通过以下技术方案实现：

一种非接触式三维人体尺寸的测量方法，包括以下步骤：

步骤一、采用便携式智能终端获取以被测者为中心的视频信息；

步骤二、对所述视频信息进行预处理，从中提取关键帧图像序列；

步骤三、基于所述关键帧图像序列，先采用openMVG—IncrementalSFM增量式SfM技术，计算出便携式智能终端的相机参数和三维结构，重建出相机空间位置的稀疏点云空间，再通过多视图立体视觉算法MVS对稀疏点云进行稠密点云重建；最后通过基于Graphnonmy+深度学习方法将分割后的人体轮廓区域通过稀疏点云空间重新投射到稠密点云空间上，得到人体着装轮廓分割后的稠密点云，从而重建出被测者的三维人体模型；

步骤四、基于重建出的三维人体模型，提取出相应的人体尺寸数据。

进一步，所述步骤三中重建出被测者的三维人体模型的方法包括以下步骤：

步骤Ⅰ、采用SIFT技术对所述关键帧图像序列中的图像逐一进行特征点提取与匹配；