用于服装设计的非接触式人体测量方法

1.一种用于服装设计的非接触式人体测量方法，其特征在于它包括如下步骤：
(1)获取人体正面和侧面的数字图像；
(2)对上述数字图像采用彩色分割、最佳阈值分割、孔洞填充、开运算和像素连通性图像处理方法进行图像边缘的提取，得到人体正面及侧面图像边缘；
(3)在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，经计算得到对应的用于服装设计的人体高度和宽度测量数据；
(4)用人体正面图像边缘得到的人体宽度数据和人体侧面图像边缘相应位置得到的人体厚度数据，建立数学模型，经计算分别得到人体相关的围度数据；
(5)将上述围度数据经采用误差反向传播算法的神经网络仿真和回归预测处理，得到用于服装设计的人体围度测量数据。
2.根据权利要求1所述的一种用于服装设计的非接触式人体测量方法，其特征在于：
所述的人体测量特征线为身高线(1)、腰宽线(2)、臀宽线(3)、腹宽线(4)、颈宽线(5)、颈根宽线(6)、肩宽线(7)、胸宽线(8)、腕宽线(9)、臂长(10)、腰厚线(11)、臀厚线(12)、腹厚线(13)、胸厚线(14)、颈厚线(15)和颈根厚线(16)。
3.根据权利要求1所述的一种用于服装设计的非接触式人体测量方法，其特征在于：
所述的用于服装设计的人体高度和宽度测量数据包括人体的身高、肩宽、颈椎点高、腰高、腹高、臀高和臂长。
4.根据权利要求1所述的一种用于服装设计的非接触式人体测量方法，其特征在于：
所述的用于服装设计的人体围度测量数据包括人体的颈围、颈根围、胸围、腰围、腹围和臀围。

用于服装设计的非接触式人体测量方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种人体测量方法，特别涉及一种用于服装设计的非接触式人体测量方法，属于服装设计技术领域。\n背景技术\n[0002] 人体测量作为一项基础工作已经引起研究人员的关注。人们对人体接触式测量仪器和非接触式测量仪器都进行了研究，取得了系列成果。\n[0003] 接触式人体测量是运用专门的测量仪器对人体进行接触式测量。常用的工具有人体测高仪和软卷尺等。运用这些测量仪器进行人体测量，存在测量时间长、工作量大、一次性测量的数据少等缺点。中国专利“新型旋转式人体体型测量装置”(CN2751602)中公开了一种新型旋转式人体体型测量装置，该装置主要由底座、上下部滚珠、中上部带孔转盘、空心竖标尺、横标尺共同组成。中国专利“一种多功能人体体型的测量方法及其测量装置”(CN1623459)，在被测量的人体表面标记上标记点和标记线，利用新型旋转式人体体型测量装置可以测量人体高度尺寸、长度尺寸、人体胸高点相对于前中心线平面的夹角、人体各个横断面上人体与服装间相对于重心轴的空隙量、人体的宽度和厚度尺寸以及胸高点间距等尺寸。中国专利“一种量化人体体型的体型因子新方法及其测量装置”(CN1613398)是根据人体的相关骨骼位置在人体体表确定并标记特征点和特征线，利用新型旋转式人体体型测量装置读取特征点的坐标，计算出人体矢状面相对形态因子的值，根据人体矢状面相对形态因子的不同值，对照男性体型因子判别标准可以对不同的男性体型进行判别，从而满足体型分类和识别的数字化要求。\n[0004] 近年来，计算机视觉图形学与几何学的最新研究成果也应用于非接触式人体测量中。中国专利“超声波人体测量装置”(CN2069714)和“超声波人体身高测量仪”(CN88211628)中，公开了非接触身高测量装置，利用超声波技术来测量人体的身高。中国专利“人体三维结构数据自动测量系统”(CN1084374)中提供了一种人体三维结构数据自动测量系统，该系统通过CCD摄像机及红外成像技术，结合滤光技术将人体图像摄取保存，利用计算机图像处理技术将人体图像中的人体真实外形轮廓提取出来，然后对多幅人体真实外形轮廓进行综合运算，得出需要的反映人体立体结构特征的三维数据。中国专利“一种人体尺寸测量装置”(CN2339973)，在测量台的两侧呈轴对称的位置设有摄像机和投影仪，摄像机安装在三角架的云台上，投影仪吊装在三角架下端，摄像机背后设有黑色屏幕，摄像机的输出端与计算机内的图像卡输入端电连接。投影仪上设有一个移动光栅，该光栅由步进电机通过螺杆传动机构驱动，有一个控制器通过接口模块与计算机连接，该控制器由投影光源电路、脉冲显示模块、步进电机驱动模块、电源模块组成。中国专利“一种人体计测分析方法”(CN1596827)中，应用数码相机拍摄计测台上的人体外形，并且把由计测台承载人旋转特定角度拍摄的图片输入计算机，在计算机测量分析软件中提取外形轮廓，自动标定测量基准线，根据具体计测物体做手动调整；去除轮廓图中影响测量结果的杂点，补足必要的轮廓线和辅助线，最后标定测量特征点，根据相应的特征点，测量出人体高度、宽度、厚度、角度、围度等数据。中国专利“一种人体尺寸测量方法”(CN1262085)中，提供了一种测量装置，其内设置一个水平的测量台，在该测量台上设定一个垂直于该测量台的参考平面，并在该参考平面的视场范围内设立一个标识板，以参考平面为对称中心平面，在其两侧面的对称位置设置摄像机和投影仪，在背景处设置黑色屏幕，被测人体位于参考平面处，参考平面一侧的摄像机及投影仪对准被测人体的正面，参考平面另一侧的摄像机及投影仪对准被测人体的背面，投影仪使用白光线光源，其上装有一个正弦玻璃光栅，该光栅上设有起始标记，白光线透过正弦玻璃光栅形成结构光，投影仪将该结构光投射到被测人体表面形成变形光栅映象，正弦玻璃光栅可以在一个栅距内垂直于光轴做等距步进移动三个相位，然后返回初始相位，在光栅移动的过程中使被测人体的正面和背面各产生四幅变形光栅映象，用摄像机将该八幅映象同步连续地摄入计算机内，通过编制的计算机专用软件，对被测人体的变形光栅映象进行预处理、边缘检测、图象处理和相位计算，获得被测人体表面各点的三维坐标数据。综上所述，对现有的非接触式人体测量技术而言，在图象的获取、处理及测量数据的获取等方面都比较复杂，尤其是应用于服装设计的非接触式人体测量，难以得到推广。\n发明内容\n[0005] 为了克服现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种设备简单、操作方便、测量成本低，适用于服装设计的非接触式人体测量方法。\n[0006] 为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案由如下步骤实现：\n[0007] (1)获取人体正面或背面、侧面的数字图像；\n[0008] (2)对上述数字图像采用彩色分割、最佳阈值分割、孔洞填充、开运算和像素连通性图像处理方法进行图像边缘的提取，得到人体正面及侧面图像边缘；\n[0009] (3)在上述人体图像边缘上分别确定人体测量特征点和线，经计算得到对应的用于服装设计的人体高度和宽度测量数据；\n[0010] (4)用人体正面图像边缘得到的人体宽度数据和人体侧面图像边缘相应位置得到的人体厚度数据，建立数学模型，经计算分别得到人体相关的围度数据；\n[0011] (5)将上述围度数据经BP神经网络仿真和回归预测处理，得到用于服装设计的人体围度测量数据。\n[0012] 所述的人体测量特征线为身高线(1)、腰宽线(2)、臀宽线(3)、腹宽线(4)、颈宽线(5)、颈根宽线(6)、肩宽线(7)、胸宽线(8)、腕宽线(9)、臂长(10)、腰厚线(11)、臀厚线(12)、腹厚线(13)、胸厚线(14)、颈厚线(15)和颈根厚线(16)。\n[0013] 所述的用于服装设计的人体高度和宽度测量数据包括人体的身高、肩宽、颈椎点高、腰高、腹高、臀高和臂长。所述的用于服装设计的人体围度测量数据包括人体的颈围、颈根围、胸围、腰围、腹围和臀围。\n[0014] 与现有技术相比，本发明的优点是：\n[0015] 本发明获取人体的数字图像不需要昂贵的数字设备和特殊的条件，操作方便、测量成本低；对数字图像进行操作后得到的图像边缘光滑且封闭，便于测量数据的提取；运用BP神经网络进行数据处理，测量数据更加接近于人体实际尺寸，能满足服装行业设计与生产的要求，因此，该项技术具有十分广阔的推广应用前景。\n附图说明\n[0016] 图1是本发明实施例非接触式人体测量的流程图；\n[0017] 图2为本发明实施例人体正面图像边缘上特征线的示意图；\n[0018] 图3为本发明实施例人体侧面图像边缘上特征线的示意图；\n[0019] 图中，特征线分别为：1、身高线；2、腰宽线；3、臀宽线；4、腹宽线；5、颈宽线；6、颈根宽线；7、肩宽线；8、胸宽线；9、腕宽线；10、臂长；11、腰厚线；12、臀厚线；13、腹厚线；14、胸厚线；15、颈厚线；16、颈根厚线。\n具体实施方式\n[0020] 下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述：\n[0021] 实施例1：\n[0022] 参见附图1，它是本实施例非接触式人体测量的流程图。实现本发明技术方案的主要步骤是：人体数字图象的获取、图像边缘的提取、图像边缘上相关尺寸的确定和人体测量尺寸的确定。\n[0023] 1、人体数字图象的获取\n[0024] 在本实施例中，运用数码相机拍摄人体正面、侧面的数字图像。\n[0025] 将数码相机固定在三角架的云台上，三角架与被测量对象的距离固定(可保证测量误差最小)，背景的颜色采用深色，在自然光条件，拍摄人体的正面或背面、侧面的数字图像。本系统数字图像的获取比其他装置要简单的多，不需要昂贵的数字装置。\n[0026] 2、人体数字图像边缘的提取\n[0027] 综合运用彩色分割、最佳阈值分割、孔洞填充、开运算及像素连通性等图像处理技术，提取出人体图像边缘。\n[0028] 对于浅色背景的数字图像，运用C-均值聚类法进行RGB图像的彩色分割。由于人体肤色与背景颜色相似，在彩色分割过程中出现孔洞，利用孔洞填充、开运算等算法进行孔洞填充，平滑了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分。利用像素连通性对图像进行处理为后续研究奠定基础。运用以上算法对数字图像进行操作后得到的图像边缘均是光滑且封闭的，对于深色背景的数字图像运用最佳阈值分割、孔洞填充、开运算及像素连通性等图像处理技术进行操作，得到的图像边缘也具有相同的效果，\n[0029] 3、人体图像边缘上相关尺寸的确定\n[0030] 根据现有技术中人体测量数据的统计结果可知，用于服装设计的许多高度尺寸和身高存在一定的比例关系，结合人体的这一特征规律，在提取出的人体图像边缘上，相关高度占身高的比例分布在某一范围内，即包括极值的相关高度与身高的比例可以用区间来表示。在比例区间内，运用极值法等方法由中心向两侧检测到第一个二值表示法为1的像素点，从而确定出特征点，通过特征点之间的关系，确定相关的点和线，再计算得到相应的人体测量尺寸。\n[0031] 参见附图2和附图3，它们分别是本实施例人体正面和侧面图像边缘上确定的特征线的示意图。图1中，身高线1、腰宽线2、臀宽线3、腹宽线4、颈宽线5、颈根宽线6、肩宽线7、胸宽线8、腕宽线9和臂长10等数据可在图像上直接获取；在图2中，腰厚线11、臀厚线12、腹厚线13、胸厚线14、颈厚线15和颈根厚线16等数据可在图像上直接获取。\n[0032] 在本实施例中，分别采用如下方法确定有关的测量尺寸：\n[0033] (1)人体身高的确定\n[0034] 利用区域描绘子得到人体数字图像的极值点，根据极值点的特征规律确定人体的身高。\n[0035] (2)腰围高、腰围处宽度与厚度的确定\n[0036] 腰围的定义为人体中部最细部位，根据前期大量人体测量数据的统计结果，计算出腰围高和身高的比例关系。腰围高占身高的比例分布在一个确定的范围内，在该区间范围内逐行扫描，同一行上左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值的最小值就是腰宽的像素值。左右像素点对应的特征线为腰宽线，腰宽线所在行与人体边缘下左点所在行的间距为人体的腰围高。在人体侧面图像中该行上左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值为腰厚的像素值。通过数值转换后可以得到腰宽、腰厚的尺寸。\n[0037] 采用上述方法，可确定颈宽、颈厚、颈根宽、颈根厚、颈椎点高、腹宽、腹厚、腹高、臀宽、臀厚、臀高等人体相关部位的尺寸。\n[0038] (3)胸宽与胸厚的确定：根据人体测量数据的统计结果，得到胸点高和身高的比例关系，可根据人体胸点高与身高比例的平均值确定胸高所在行，该行上的左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值为胸宽的像素值。在人体侧面图像中，对应行上的左像素点所在列数与右像素点所在列数差的绝对值为胸厚的像素值。\n[0039] 采用上述方法，确定肩宽的尺寸。\n[0040] (4)臂长的确定\n[0041] 采用类似于腰围所在位置的确定方法，确定腕宽线所在的位置。如图1所示，腕围所在的行是P3，肩点所在的行是P1，P2是P1与P3之间的肘点行。计算出P1和P2之间的距离，近似为上臂长，P2和P3之间的距离，近似为前臂长，它们的和为手臂长。\n[0042] 4.人体测量尺寸的确定\n[0043] 在人体边缘图像上可获取身高、肩宽、颈椎点高、腰高、腹高、臀高和臂长等尺寸，直接用于服装设计，对于不能直接从图像边缘上获取的尺寸，如人体的围度尺寸不能在图像上直接获取，则在图像上确定出相应位置的宽、厚度值后，通过建立数学模型计算得到相关数据，再运用神经网络仿真和回归预测的方法，经确定BP神经网络的创建函数、隐含层神经元数目、隐含层与输出层的传递函数及训练函数，设置神经网络的训练参数，分别得到颈围、颈根围、胸围、腰围、腹围及臀围等人体的围度尺寸。运用训练好的BP神经网络，使网络的性能误差值最小。本实施例运用BP神经网络仿真和回归预测的方法，非接触测量值与实际测量值基本吻合，能满足服装行业设计与生产的要求，具有广阔的推广应用前景。