基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及一種基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統。所述方法包括：步驟S1：在模特人體表面生成覆蓋所述模特人體表面的、用于確定所述模特人體表面特征的標志點，同時，通過深度相機從多個角度采集所述模特人體的深度圖像，從而獲得覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列；步驟S2：對所述深度圖像序列中的各幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；步驟S3：根據重建后的各幀深度圖像中的標志點，將重建后的各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。與現有技術相比，本發明提供的基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統，可獲取準確的人體三維模型及服裝三維模型，并據此進行虛擬試衣，獲得真實的試穿效果。
【專利說明】基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及三維模型【技術領域】，尤其涉及一種基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統。
【背景技術】
[0002]在服裝工業領域，采用虛擬試衣系統可以讓顧客在最短時間內瀏覽不同服裝的試穿效果，同時也可幫助服裝設計師積累更多的試衣效果素材，縮短服裝設計周期，其意義重大。但現有的虛擬試衣系統缺乏真實的試穿效果，客戶也不能根據自己的身材確定服裝的尺寸，有些虛擬試衣系統所建立的3D人體三維模型是靠數據調取所得，與真實人體三維模型有些許誤差，服裝模型也不是3D的，缺乏真實的細節等效果，同時也沒有考慮面料、褶皺等真實效果。有些虛擬試衣系統中采用的獲取人體三維模型的方法只能局部逼近人體，無法準確完全的建立人體三維模型，缺乏準確的人體三維模型、細節豐富的3D服裝模型庫。在這種情況下，客戶無法確定自身需要的服裝尺碼。
【發明內容】
[0003]本發明所要解決的技術問題是:提供一種基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統，以解決現有技術無法準確建立人體三維模型及無法實現真實的試穿效果的弊端。本發明是這樣實現的:
[0004]一種基于深度相機的人體模型獲取方法，包括如下步驟:
[0005]步驟S1:在模特人體表面生成覆蓋所述模特人體表面的、用于確定所述模特人體表面特征的標志點，同時，通過深度相機從多個角度采集所述模特人體的深度圖像，從而獲得覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列；
[0006]步驟S2:對所述深度圖像序列中的各幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；
[0007]步驟S3:根據重建后的各幀深度圖像中的標志點，將重建后的各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
[0008]進一步地，當所述深度圖像為剛體的深度圖像時:
[0009]所述步驟SI具體為:
[0010]利用深度相機產生結構光對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點；
[0011]在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列；
[0012]所述步驟S3具體為:
[0013]根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型；[0014]當所述深度圖像為非剛體的深度圖像時:
[0015]所述步驟SI具體為:
[0016]利用深度相機產生隨機點陣的光點對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點；
[0017]在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體360度的，包含所述標志點的深度圖像序列；
[0018]所述步驟S3具體為:
[0019]根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
[0020]進一步地，在進行拼接時，根據所述深度圖像序列中剛體深度圖像與非剛體深度圖像的權重，生成三維模型。
[0021]進一步地,步驟S2之前還包括如下步驟:
[0022]對步驟SI所獲得的深度圖像序列中的各幀深度圖像按如下步驟進行預處理:
[0023]通過間值分割前背景的方式估計模特人體在所述深度圖像中的位置；
[0024]將模特人體輪廓生成種子放置在所述位置的中心；
[0025]通過基于平滑度約束的深度搜索擴散所述模特人體輪廓，生成精確的模特人體輪廓，并提取該模特人體輪廓，同時，將所述深度圖像中的其余部分作為后景去除；
[0026]在對下一幀深度圖像進行模特人體輪廓提取時，結合上一幀的輪廓提取結果，進行模特人體輪廓提取。
[0027]進一步地，在實施步驟SI時:
[0028]通過多臺設置在不同角度位置的深度相機按照設定的拍攝頻率對模特人體進行拍攝，在拍攝過程中，模特人體按設定角速度自轉，直到所述多臺設置在不同角度位置的深度相機共同獲取到覆蓋模特人體360度的深度圖像序列。
[0029]進一步地，所述深度相機為三臺，該三臺深度相機的設置位置如下:
[0030]其中兩臺深度相機設置為分別掃描模特人體的上部與下部，所述上部與所述下部不重疊；
[0031]另一臺深度相機設置為掃描模特人體的中部，所述中部與所述上部及所述下部部
分重疊；
[0032]三臺深度相機的設置方式使得其中任意一臺深度相機在拍攝所述模特人體時都不能拍攝到另外兩臺深度相機。
[0033]進一步地，所述方法還包括如下步驟:
[0034]通過彩色相機獲取覆蓋模特人體360度的彩色圖像序列；
[0035]將所述色彩圖像序列與所述深度圖像序列進行匹配，并融合到所述深度圖像序列中。
[0036]進一步地，所述方法還包括如下步驟:
[0037]獲取多個模特人體三維模型，建立模特人體三維模型數據庫；
[0038]獲取模特試穿不同尺寸的服裝、在不同姿勢下的模特試衣效果三維模型，據此建立虛擬試衣訓練樣本；[0039]根據所述虛擬試衣訓練樣本進行試衣訓練，建立模特虛擬試衣效果三維模型數據庫。
[0040]進一步地，所述方法還包括如下步驟:
[0041]獲取服裝三維模型，并將其與所述模特人體的三維模型進行匹配，生成虛擬著裝效果三維模型。
[0042]基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，包括:
[0043]深度圖像采集模塊，用于獲取覆蓋模特人體360度的深度圖像序列；
[0044]點云網格重建模塊，用于對所述深度圖像序列中的每一幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；
[0045]人體三維模型建立模塊，用于將重建后的各幅圖像拼接成模特人體三維模型；
[0046]服裝三維模型采集模塊，用于獲取服裝三維模型；
[0047]試衣模塊，用于將所述服裝三維模型與所述模特人體三維模型進行匹配，獲取試衣效果三維模型；
[0048]網絡接口模塊，用于通過網絡輸出所述試衣效果三維模型。
[0049]進一步地，所述試衣模塊根據服裝規格尺寸生成服裝三維模型。
[0050]進一步地，所述試衣模塊根據服裝深度圖像生成服裝三維模型。
[0051]進一步地，所述模特人體三維模型包含多種姿勢的模特人體三維模型，所述系統還包括:
[0052]模特人體三維模型數據庫，用于存儲不同姿勢的模特人體三維模型。
[0053]進一步地，所述系統還包括虛擬試衣效果三維模型數據庫；所述虛擬試衣效果三維模型數據庫根據多個試衣訓練樣本生成；所述試衣訓練樣本是基于多個試衣效果三維模型生成的。
[0054]進一步地,所述系統還包括:
[0055]彩色圖像采集模塊，用于采集所述模特人體及服裝的彩色圖像，并將其分別匹配并融合到所述模特人體三維模型及服裝三維模型。
[0056]與現有技術相比，本發明提供的基于深度相機的人體模型獲取方法及網絡虛擬試衣系統，可獲取準確的人體三維模型及服裝三維模型，并據此進行虛擬試衣，獲得真實的試穿效果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0057]圖1:本發明實施例提供的基于深度相機的人體三維模型獲取方法流程示意圖；
[0058]圖2:深度圖像預處理流程示意圖；
[0059]圖3:本發明實施例提供的網絡虛擬試衣系統組成示意圖；
[0060]圖4:優化前后的三維圖像對比圖。
【具體實施方式】
[0061]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用于解釋本發明，并不用于限定本發明。[0062]如圖1所示，本發明提供的基于深度相機的人體三維模型獲取方法包括如下步驟:
[0063]步驟S1:在模特人體表面生成覆蓋所述模特人體表面的、用于確定所述模特人體表面特征的標志點，同時，通過深度相機從多個角度采集所述模特人體的深度圖像，從而獲得覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列；
[0064]步驟S2:對所述深度圖像序列中的各幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；
[0065]步驟S3:根據重建后的各幀深度圖像中的標志點，將重建后的各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
[0066]對于剛體，本實施例中使用深度相機中產生的結構光的自身參數進行處理。結構光一般具有周期性排布的特征，例如光斑呈網格狀、點陣狀等，當使用結構光對物體進行掃描的時候，自動將這些網格狀的光斑的交點、點陣狀光斑的點陣作為選取的特征點，自適應地將這些結構光的參數特征點作為合并、配準過程中的標志點。對于剛體，需要首先給出兩個模型的初始對齊，然后在兩個模型上選擇一些對應點對(比如最近點對)，利用這些對應點對求解模型間的剛體變換，將此剛體變換作用于模型，如此迭代下去。對于剛體可通過如下基本步驟進行人體三維模型拼接:
[0067]步驟1:使用結構光照射在被拍攝物體上，產生標志點；
[0068]步驟2:調整結構光照射方向，在另一角度上照射被拍攝物；
[0069]步驟3:依據照射在物體上的光點的相關性，將相關性高的點拼接一起；
[0070]步驟4:刪去相關性低的光點；
[0071]步驟5:將光點拼接成人體三維模型。
[0072]具體而言，步驟SI具體為:利用深度相機產生結構光對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點，在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列。步驟S3具體為:根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
[0073]對于非剛體，則采用隨機點的方式選取特征點，當結構光照射在非剛體后，由于非剛體會不斷改變形狀結構，而深度相機在拍攝一幀時無法自動跟隨非剛體進行適配改變，因此采用隨機選取標志點的方式作為合并、配準過程中的標志點。對于非剛體，可以從包含“隨機點陣”的觀測數據集中，通過迭代的方式估計正確的模型參數。該方法通過反復選擇數據中的一組隨機子集來達成目標，被選取的子集被假設為局內點。對于非剛體可通過如下基本步驟進行人體三維模型拼接:
[0074]步驟1:生成一組隨機點陣的光點照射在被照物體上，將這些隨機點陣的光點作為標志點；
[0075]步驟2:在另一個角度，使用該隨機光點照射物體；
[0076]步驟3:對兩次照射中的對應點進行迭代計算，計算中兩種狀態下所有對應點之間的相關性；
[0077]步驟4:將相關性高的點拼接在一起，形成三維模型。[0078]具體而言，步驟SI為:利用深度相機產生隨機點陣的光點對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點，在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體360度的，包含所述標志點的深度圖像序列。步驟S3為:根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
[0079]對于深度圖像中既包含剛體又包含非剛體的情況，本發明實施例可依據所述深度圖像序列中剛體深度圖像與非剛體深度圖像的權重，生成三維模型。舉例而言，假設以剛體進行拼接的結果為X，以非剛體進行拼接的結果為y，那么進行加權后，得到的對一般物體的拼接結果可以表示為=Ax+By，其中A，B分別為X和y的權重指數，z為最后得到的配準后結果。當該掃描的物體為剛體時，A=LB = O,當掃描的物體為非剛體時則A = 0，B=I。對于任意要進行掃描的物體，最多進行兩次關于權重指數的調整即可得到最吻合的權重指數數值，使得配準的結果達到最佳。圖4左側為采用普通配準方法獲得的人體三維模型，右側為采用上述優化的配準方法所獲得的人體三維模型。通過圖4中兩幅圖的對比可以看出，采用上述優化的配準方法所獲得的人體三維模型更加平滑自然。
[0080]為更好地根據深度圖像獲取點云并進行點云網格的重建，在獲取了覆蓋模特人體360度的深度圖像序列之后，還需進一步對深度圖像進行預處理，預處理在步驟S2與步驟SI之間，包括如下步驟:
[0081]對步驟SI所獲得的深度圖像序列中的每一幀深度圖像按如下步驟進行預處理:
[0082]通過間值分割前背景的方式估計模特人體在所述深度圖像中的位置；
[0083]將模特人體輪廓生成種子放置在所述位置的中心；
[0084]通過基于平滑度約束的深度搜索擴散所述模特人體輪廓，生成精確的模特人體輪廓，并提取該模特人體輪廓，同時，將所述深度圖像中的其余部分作為后景去除；
[0085]在對下一幀深度圖像進行模特人體輪廓提取時，結合上一幀的輪廓提取結果，進行模特人體輪廓提取。
[0086]下面對上述步驟進行詳細說明:
[0087]步驟SI可以按照如下方式進行:
[0088]通過多臺設置在不同角度位置的深度相機按照設定的拍攝頻率對模特人體進行拍攝，在拍攝過程中，模特人體按設定角速度自轉，直到所述多臺設置在不同角度位置的深度相機共同獲取到覆蓋模特人體360度的深度圖像序列。
[0089]為獲得更加真實的試衣效果，本發明還可以對試衣加入了色彩元素。具體地，通過色彩相機拍攝模特人體360度的色彩圖像序列。色彩圖像序列的獲取方法可參照上述深度圖像序列的獲取方法。獲取色彩圖像序列后，色彩相機與深度相機經過計算機視覺技術標定，獲得相對位置關系，根據色彩相機與深度相機的相對位置關系可將色彩圖像和深度圖像進行匹配，從而將色彩圖像序列融合到深度圖像序列中。
[0090]獲得覆蓋模特360度的深度圖像序列后，獲取深度圖像序列中各幀深度圖像的點云并進行點云網格重建，獲得所述各幀深度圖像的點云網格。點云網格的重建可采用將點云數據三角化的方式進行重建。
[0091]點云網格的重建是為后續進行點云網格的拼接及融合做準備。在步驟SI的【具體實施方式】為:模特位于旋轉臺的軸心，旋轉臺沿軸心以設定角速度自轉，模特在旋轉臺的帶動下以旋轉臺的軸心為轉軸自轉，其自轉角速度與設定的旋轉臺的自轉角速度相等，深度相機在模特自轉的過程中對模特進行拍攝。這等效于模特處于旋轉臺軸心不動，且旋轉臺也不轉動時，深度相機以旋轉臺的軸心為轉軸，以原來旋轉臺設定的角速度為轉動角速度沿旋轉臺的軸心轉動，并在轉動過程中對模特進行拍攝。從這一角度理解，深度相機每拍攝一幀深度圖像，都相對于模特所在軸心轉過了一個角度，而這個角度是可以通過旋轉臺的轉速及深度相機的拍攝速度計算得出的。同時，深度相機距離旋轉臺軸心的距離是已知的。因此，從步驟S2中所獲得的各幀深度圖像的點云網格中選擇任意一幀深度圖像的點云網格，并以此為基準根據旋轉臺的自轉角速度、深度相機與旋轉臺軸心的距離及深度相機的拍攝速度，可對其他幀深度圖像的點云網格做旋轉，從而實現將各幀深度圖像的點云網格拼接并拼接到一起，形成模特的三維人體三維模型。
[0092]步驟SI還可以采用另一種方式進行:采用四臺深度相機分別從四個不同角度拍攝模特人體，四臺深度可以間隔90度設置。與方式一類似，可選取所獲得的四幀深度圖像中的任意一幀深度圖像的點云網格，并以此為基準，根據四臺相機相對于模特的距離、四臺相機相對于模特形成的角度位置關系對其他幀深度圖像的點云網格做旋轉處理，從而實現將四幀深度圖像的點云網格拼接并拼接到一起，形成模特的三維人體三維模型。
[0093]兩種方式中，深度相機每次拍攝都是對模特的整體進行拍攝，這可能需要深度相機與模特之間保持較大距離才能實現，在這種情況下，深度相機所拍攝的深度圖像質量可能得不到保證。為提高深度相機所拍攝的模特的深度圖像的成像質量，可以在兩種方式的基本原理的基礎上，將原來深度相機一次拍攝模特的一個整體圖像改為采用兩臺或多臺深度相機從一個角度對模特的多個部位實施拍攝，多個部位可拼接為模特的一個整體圖像。t匕如，深度相機可采用三臺，其中兩臺深度相機設置為分別掃描模特人體的上部與下部，所述上部與所述下部不重疊；另一臺深度相機設置為掃描模特人體的中部，所述中部與所述上部及所述下部部分重疊；三臺深度相機的設置方式使得其中任意一臺深度相機在拍攝所述模特人體時都不能拍攝到另外兩臺深度相機。這樣，三臺深度相機之間在拍攝的時候不會造成相互干擾。而且，采用這種方式可以減小深度相機與模特之間的距離，從而獲得更高質量的深度圖像。
[0094]基于以上人體三維模型獲取方法，本發明還提供了一種網絡虛擬試衣系統。如圖3所示,該系統包括:
[0095]深度圖像采集模塊1，用于獲取覆蓋模特人體360度的深度圖像序列；
[0096]點云網格重建模塊3，用于對所述深度圖像序列中的每一幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；
[0097]人體三維模型建立模塊5，用于將重建后的各幅圖像拼接成模特人體三維模型；
[0098]服裝三維模型采集模塊4，用于獲取服裝三維模型；
[0099]試衣模塊7，用于將所述服裝三維模型與所述模特人體三維模型進行匹配，獲取試衣效果三維模型；
[0100]網絡接口模塊9，用于通過網絡輸出所述試衣效果三維模型。
[0101]該系統中，試衣模塊7可根據服裝尺寸生成服裝三維模型，或者根據服裝深度圖像生成服裝三維模型。在獲取模特人體三維模型時，模特可擺出多種姿勢，從而獲取多種姿勢的模特人體三維模型，并據此建立模特人體三維模型數據庫6。
[0102]該系統還建立有虛擬試衣效果三維模型數據庫8，虛擬試衣效果三維模型數據庫8根據多個試衣訓練樣本生成，試衣訓練樣本是基于多個試衣效果三維模型生成的。
[0103]該系統還包括色彩圖像采集模塊2，用于采集所述模特人體及服裝的色彩圖像，并將其分別匹配并融合到所述模特人體三維模型及服裝三維模型。這樣，模特在試衣時可獲得真實色彩信息，從而獲得更為真實的試衣效果。
[0104]以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于，包括如下步驟: 步驟S1:在模特人體表面生成覆蓋所述模特人體表面的、用于確定所述模特人體表面特征的標志點，同時，通過深度相機從多個角度采集所述模特人體的深度圖像，從而獲得覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列； 步驟S2:對所述深度圖像序列中的各幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建；步驟S3:根據重建后的各幀深度圖像中的標志點，將重建后的各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
2.如權利要求1所述的基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于: 當所述深度圖像為剛體的深度圖像時: 所述步驟SI具體為: 利用深度相機產生結構光對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點； 在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體表面的、包含所述標志點的深度圖像序列； 所述步驟S3具體為: 根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志 點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型； 當所述深度圖像為非剛體的深度圖像時: 所述步驟SI具體為: 利用深度相機產生隨機點陣的光點對所述模特人體進行360度照射，從而在照射部位生成用于確定所照射部位的特征信息的標志點； 在照射的同時，通過所述深度相機采集照射部位的深度圖像，從而獲取覆蓋所述模特人體360度的，包含所述標志點的深度圖像序列； 所述步驟S3具體為: 根據所述重建后的各幀深度圖像中各相鄰兩幀深度圖像中的標志點的相關性，將相關性高于設定值的標志點拼接在一起，將相關性低于所述設定值的標志點刪除，從而將各幀深度圖像拼接成所述模特人體的三維模型。
3.如權利要求2所述的基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于，在進行拼接時，根據所述深度圖像序列中剛體深度圖像與非剛體深度圖像的權重，生成三維模型。
4.如權利要求1所述的基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于，步驟S2之前還包括如下步驟: 對步驟SI所獲得的深度圖像序列中的各幀深度圖像按如下步驟進行預處理: 通過間值分割前背景的方式估計模特人體在所述深度圖像中的位置； 將模特人體輪廓生成種子放置在所述位置的中心； 通過基于平滑度約束的深度搜索擴散所述模特人體輪廓，生成精確的模特人體輪廓，并提取該模特人體輪廓，同時，將所述深度圖像中的其余部分作為后景去除； 在對下一幀深度圖像進行模特人體輪廓提取時，結合上一幀的輪廓提取結果，進行模特人體輪廓提取。
5.如權利要求1所述的基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于，在實施步驟SI時: 通過多臺設置在不同角度位置的深度相機按照設定的拍攝頻率對模特人體進行拍攝，在拍攝過程中，模特人體按設定角速度自轉，直到所述多臺設置在不同角度位置的深度相機共同獲取到覆蓋模特人體360度的深度圖像序列。
6.如權利要求5所述的基于深度相機的人體模型獲取方法，其特征在于，所述深度相機為三臺，該三臺深度相機的設置位置如下: 其中兩臺深度相機設置為分別掃描模特人體的上部與下部，所述上部與所述下部不重置; 另一臺深度相機設置為掃描模特人體的中部，所述中部與所述上部及所述下部部分重置; 三臺深度相機的設置方式使得其中任意一臺深度相機在拍攝所述模特人體時都不能拍攝到另外兩臺深度相機。
7.如權利要求1所述的基于深度相機的人體三維模型獲取方法，其特征在于，還包括如下步驟: 通過彩色相機獲取覆蓋模特人體360度的彩色圖像序列； 將所述色彩圖像序列與所述深度圖像序列進行匹配，并融合到所述深度圖像序列中。
8.如權利要求1所述的基于深度相機的人體三維模型獲取方法，其特征在于，還包括如下步驟: 獲取多個模特人體三維模型，建立模特人體三維模型數據庫； 獲取模特試穿不同尺寸的服裝、在不同姿勢下的模特試衣效果三維模型，據此建立虛擬試衣訓練樣本； 根據所述虛擬試衣訓練樣本進行試衣訓練，建立模特虛擬試衣效果三維模型數據庫。
9.如權利要求1所述的基于深度相機的人體三維模型獲取方法，其特征在于，還包括如下步驟: 獲取服裝三維模型，并將其與所述模特人體的三維模型進行匹配，生成虛擬著裝效果三維模型。
10.基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，包括: 深度圖像采集模塊，用于獲取覆蓋模特人體360度的深度圖像序列； 點云網格重建模塊，用于對所述深度圖像序列中的每一幀深度圖像進行目標深度信息點云網格重建； 人體三維模型建立模塊，用于將重建后的各幅圖像拼接成模特人體三維模型； 服裝三維模型采集模塊，用于獲取服裝三維模型； 試衣模塊，用于將所述服裝三維模型與所述模特人體三維模型進行匹配，獲取試衣效果三維模型； 網絡接口模塊，用于通過網絡輸出所述試衣效果三維模型。
11.如權利要求10所述的基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，所述試衣模塊根據服裝規格尺寸生成服裝三維模型。
12.如權利要求10所述的基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，所述試衣模塊根據服裝深度圖像生成服裝三維模型。
13.如權利要求10所述的基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，所述模特人體三維模型包含多種姿勢的模特人體三維模型，所述系統還包括: 模特人體三維模型數據庫，用于存儲不同姿勢的模特人體三維模型。
14.如權利要求10述的基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，還包括虛擬試衣效果三維模型數據庫；所述虛擬試衣效果三維模型數據庫根據多個試衣訓練樣本生成；所述試衣訓練樣本是基于多個試衣效果三維模型生成的。
15.如權利要求10所述的基于深度相機的網絡虛擬試衣系統，其特征在于，還包括: 彩色圖像采集模塊，用于采集所述模特人體及服裝的彩色圖像，并將其分別匹配并融合 到所述模特人體三維模型及服裝三維模型。
【文檔編號】H04N13/00GK104008571SQ201410259542
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年6月12日 優先權日:2014年6月12日
【發明者】肖振中, 許宏淮, 劉龍, 黃源浩 申請人:深圳奧比中光科技有限公司