CN105354876B - 一种基于移动终端的实时立体试衣方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于移动终端的实时立体试衣方法，包括：通过移动终端获取待试穿衣服的二维平面图像；对二维平面图像进行旋转和裁剪后进行套版和匹配；结合试衣者的身体特征识别出待试穿衣服的特征点；进行不同款式的衣服特征点识别定位；生成衣服款式形变系数和建立3D立体化衣服模型；在移动终端上内置3D试衣人体模型，并将待试穿衣服的3D立体化衣服模型自适应融合至一个3D试衣人体模型上；根据3D试衣人体模型的身体参数自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果；在移动终端屏幕上对立体试穿效果进行实时360度触控展现。本发明提高衣服轮廓识别精度，在移动终端上实时展现高度逼真的立体试衣效果。

Description

一种基于移动终端的实时立体试衣方法

技术领域

本发明涉及虚拟穿戴技术领域，尤其涉及一种基于移动终端的实时立体试衣方法。

背景技术

随着科技化程度越来越高，将虚拟穿戴技术应用到生活场景中已成为一个必然。

虚拟穿戴技术涉猎广泛的技术研究领域，在人脸识别、图像识别、机器学***台上的优化都是技术局限。

其中，虚拟试衣技术可以作为虚拟穿戴技术领域上的一个典型代表。现有技术中，用户在选购服装时，通常希望了解该服装与其他服装(可能是消费者已有的服装，或者是另一款正在销售的服装)的搭配效果，或者该服装与其他衣物的搭配效果。利用虚拟现实、计算机视觉、人机交互等技术手段，现有技术已经可以实现利用2D图像进行2D的虚拟试衣的效果。由于用户能够通过数据服务进行虚拟试穿戴，用户无需亲身前往服饰门店或者进行实际穿戴以评估实际试穿效果。

但是，传统的虚拟穿戴技术所识别的人体影像的空间位置信息精度差，虚拟服饰的尺寸存在较大偏差，人体动作识别度低，而且虚拟服饰也很难精确叠加到人体影像的合适位置上，更难以配合人体实际动作显示逼真的虚拟服饰，导致虚拟试穿戴显示效果十分生硬。

而且，由于二维平面的限制，现有虚拟试衣过程只是将2D衣服与2D试衣者图像进行整合，其所使用的融合图像为2D模型，不能真实展现衣服的空间立体感和重力衣感应等效果。

此外，线上试衣间软件对每一个可试穿衣服模型都必须经过后台人工建模才能上线试穿；而且，传统的虚拟试穿技术通常需要为每一款衣服进行人工模型，衣服库模型生成周期长，导致无法实时动态更新、成本高等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于移动终端的实时立体试衣方法，提高衣服轮廓识别精度，在移动终端上实时展现高度逼真的立体试衣效果。

为解决以上技术问题，本发明实施例提供一种基于移动终端的实时立体试衣方法，包括：

通过移动终端获取待试穿衣服的二维平面图像；

对所述二维平面图像进行图像旋转和区域裁剪之后，进行款式套版和款式匹配处理；

结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点；

根据所述待试穿衣服的特征点，进行不同款式的衣服特征点识别定位；

根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化衣服模型；

在移动终端上内置多个3D试衣人体模型，并将待试穿衣服的3D立体化衣服模型自适应融合至其中一个3D试衣人体模型上；

根据3D试衣人体模型的不同身体参数，自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果；

在移动终端屏幕上对待试穿衣服的立体试穿效果进行实时360度触控展现。

优选地，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，包括：

采用K-MEANS算法，对待试穿衣服的二维平面图像的像素进行色彩分割，形成待试穿衣服图像的多色图；

利用数学形态学的开运算算子，对生成的所述待试穿衣服图像的多色图进行衣服图像背景区域识别及删除；

利用数学形态学的闭运算算子，在已删除背景区域的多色图上识别出待试穿的衣服图像区域；

根据试衣者的人体身体特征，在所述衣服图像区域上识别出待试穿衣服的特征点的坐标位置；所述特征点包括肩膀点、领口点、领口V位置点、袖子外侧点和内侧点、腋窝点、腰位点、衣角点、裙摆衣角点中的一项或多项。

进一步地，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，还包括：

在移动终端的衣服二维平面图像中显示所述特征点的坐标位置，并连接相邻的特征点，形成衣服的特征轮廓图。

进一步地，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，还包括：

用户通过手指点选取移动终端屏幕上显示的任意一个特征点进行锁定；

移动终端通过跟踪用户手指移动位置，确定特征点的新位置，以实现对特征点位置的人工修正调整。

优选地，所述根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化的衣服模型，包括：

根据待试穿衣服的当前款式套版类别，将所述二维平面图像中的各个相邻特征点连线后形成一个封闭区域，并所述封闭区域自动划分为多个原投影区域，形成原投影图；

生成一张空白的3D模型贴图，并根据待试穿衣服的当前款式套版类别所对应的一个3D模型的贴图坐标，生成对应的多个目标投影区域，形成目标投影图；

通过线性插值算法，将所述原投影图中多个投影区域投影到所述目标投影图的对应区域，形成待试穿衣服的当前款式套版类别的3D模型贴图。

优选地，所述通过线性插值算法，将所述原投影图中多个投影区域投影到所述目标投影图的对应区域，包括：

基于线性插值算法，对原投影图中的任意投影区域进行缩放和/或拉伸，以实现待试穿衣服的二维平面图像向3D模型贴图的影射。

进一步地，所述根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化的衣服模型，还包括：

根据衣服特征点的相对关系信息，计算衣服款式形变系数；所述衣服款式形变系数包括袖长、腰围松紧度、裙摆幅度、衣服长度、裙摆长度中的一项或多项；

根据当前衣服款式，在模型库中选取一个与当前衣服款式对应的3D衣服模型作为3D立体化衣服原模型；

在所述3D立体化衣服原模型的三维顶点集上施加相关的衣服款式形变系数，对所述3D立体化衣服原模型进行自适应拟合变形，将变形后的3D模型输出为3D立体化衣服模型的最终目标模型；

将所述3D模型贴图应用至所述最终目标模型，实现待试穿衣服在3D立体化衣服模型的立体展现输出。

优选地，所述根据3D试衣人体模型的不同身体参数，自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果，包括：

根据当前需要调节的身体参数，及预设的当前待试穿衣服的款式模型顶点集合数据库，确定所述3D立体化衣服模型上的与当前需要调节的身体参数所对应的身体区域的顶点集合；

对所述顶点集合施加与所述身体参数相对应的引力形变控制，在所述3D立体化衣服模型上实现与所述身体参数相匹配的衣服变形，将形变后的衣服映射至3D试衣人体模型上。

进一步地，所述的基于移动终端的实时立体试衣方法还包括：

通过用户输入的不同身体参数，对所述3D试衣人体模型的各种站立姿势进行实时调整，从而自适应调整3D立体化衣服模型的形状。

进一步地，所述的基于移动终端的实时立体试衣方法还包括：

当所述3D立体化衣服模型不符合用户自身预期时，对旋转和裁剪后的所述二维平面图像重新进行款式套版和款式匹配处理，以生成新的3D立体化衣服模型。

本发明实施例提供的基于移动终端的实时立体试衣方法，用户可以随时随地利用移动终端实现立体试衣虚拟效果，结合人体的身体特征，识别衣服的各个重要特征点，使精确定位衣服各部分区域成为可能；根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，可对任意形状图像进行缩放、拉伸，从而实现用户对待试穿衣服所拍摄的原2D图像向3D图像贴图的影射，由此实现3D立体化衣服模型逼真贴图的生成；结合衣服款式形变系数，可以在3D立体化衣服模型上结合衣服的控制点的相对位置特征，以实现针对某款衣服2D图片形状的自适应跟踪变形，从而实现目标衣服3D模型的自适应建模输出，使与衣服2D图片有非常高象真度的3D立体化衣服模型的实时生成成为可能。此外，本发明根据所述待试穿衣服的特征点，进行不同款式的衣服特征点识别定位，因此可以通过少量3D试衣人体模型实现对多种款式衣服的试穿展示，缩短开发周期，降低开发难度和成本；用户可以在移动终端屏幕上对待试穿衣服的立体试穿效果进行实时360度触控展现，从各个角度直观感知不同款式衣服的立体试穿效果。

利用本发明在移动终端上进行立体试衣，用户只需手指点击屏幕进行简单的衣服套版和特征点位置确认操作，即可获得与原2D图片中衣服图像真度较高的3D立体衣服的上身效果，大大缩短了传统3D试衣间需要专业建模师为每一款新衣服建立定制3D建模的时间，特别适用于移动终端用户在互联网上进行大量衣服图片浏览时的实时立体试衣需求。

附图说明

图1是本发明提供的基于移动终端的实时立体试衣方法的一个实施例的步骤流程图。

图2是本发明提供的在二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点一个实施例的步骤流程图。

图3是本发明提供的建立3D立体化衣服模型的一个实施例的步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

参见图1，是本发明提供的基于移动终端的实时立体试衣方法的一个实施例的步骤流程图。

在本实施例中，所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，主要包括以下步骤S1～步骤S8：

步骤S1：通过移动终端获取待试穿衣服的二维(2D)平面图像。其中，可以利用移动终端自带的照相机，对现场的各种来源(包括服饰门店、互联网、杂志等)所显示的衣服进行拍照获得该二维平面图像，或者，该二维平面图像可以为通过下载、转送等方式获得而保存至移动终端上的图片。需要说明的是，移动终端还可以采用其他方式获取包含有待试穿衣服的二维平面图像。具体实施时，所述移动终端包括但不限于Android(安卓)、IOS(苹果操作***)、黑莓、塞班等便携式的智能移动设备，如智能手机终端、平板电脑、手提式计算机、掌上终端等。

步骤S2：对所述二维平面图像进行图像旋转和区域裁剪之后，进行款式套版和款式匹配处理。其中，对待试穿衣服的2D平面图像进行图像旋转和区域裁剪的主要目的是调整包含有衣服图像的2D平面图像的显示角度，以便于更加准确地定位出2D平面图像中的待试穿衣服的各个关键位置，方便款式套版和款式匹配。对裁剪好的2D平面图像，根据不同款式(如春、夏、秋、冬的不同款式)，或者服装类别(T恤、连衣裙、下身裙、牛仔裤、衬衣等)，人工选取指定款式或者直接套版；其中，服装类别中的连衣裙还包括长袖、短、无袖、长裙等类型。

步骤S3：结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点。

具体实施时，所述步骤S3可以通过在移动终端运行相关算法自动识别衣服特征点，同时，可选地，用户还可以通过手动调整二维平面图像中的待试穿衣服的特征点的位置。

其中，当采用通过在移动终端运行相关算法自动识别衣服特征点时，优选地，如图2所示，所述步骤S3主要包括以下步骤：

步骤S31：采用K-MEANS算法，对待试穿衣服的二维平面图像的像素进行色彩分割，形成待试穿衣服图像的多色图。优选地，所述多色图为四色图。

步骤S32：利用数学形态学(Mathematical Morphology)的开运算算子，对生成的所述待试穿衣服图像的多色图进行衣服图像背景区域识别及删除；

步骤S33：利用数学形态学的闭运算算子，在已删除背景区域的多色图上识别出待试穿的衣服图像区域。

步骤S34：根据试衣者的人体身体特征，在所述衣服图像区域上识别出待试穿衣服的特征点的坐标位置；所述特征点包括肩膀点、领口点、领口V位置点、袖子外侧点和内侧点、腋窝点、腰位点、衣角点、裙摆衣角点中的一项或多项。

本发明实施例提出了一种基于数学形态学的衣服轮廓识别算法，能快速分割出2D衣服图片中的衣服对象，并能快速、精确识别出衣服轮廓。数学形态学的图象处理表现为一种邻域运算形式，一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”(Structure Element)，在每个象素位置上它与二值图象对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应象素。数学形态学运算的效果取决于结构元素的大小、内容以及逻辑运算的性质。常见的形态学运算有腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)。给定二值图像I(x,y)和作为结构元素的二值模板T(i,j)，则可以进行相关的腐蚀与膨胀运算。在本实施例中，开运算算子的运算过程为先腐蚀后膨胀的过程，用于消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积；闭运算算子为先膨胀后腐蚀的过程，用于填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。因此，通过上述步骤S32和步骤S33，可以实现在已删除背景区域的多色图上，精确地识别出待试穿的衣服图像区域。

在本实施例中，利用人体身体特征信息对衣服图像区域进行特征点定位时，所述步骤S34主要识别出以下衣服特征点的坐标位置，包括但不限于：

A.左、右肩膀点

B.左、右领口点

C.领口V位置点

D.左、右袖子外侧点和内侧点(只针对有袖衣服)

E.左、右腋窝点

F.左、右腰位点

G.左、右衣角点(例如对非裙子类衣服)

H.左、右裙摆衣角点(特指对裙子类)

进一步地，所述步骤S3还包括：

步骤S35：在移动终端的衣服二维平面图像中显示所述特征点的坐标位置，并连接相邻的特征点，形成衣服的特征轮廓图。

本发明实施例提出的结合人体身体特征识别衣服各重要特征点的方法，使得精确定位衣服的各部分区域成为可能。

可选地，所述步骤S3还同时允许用户手动调整二维平面图像中的待试穿衣服的特征点的位置。具体实施时，用户通过手指点选取移动终端屏幕上显示的任意一个特征点进行锁定；移动终端通过跟踪用户手指移动位置，确定特征点的新位置，以实现对特征点位置的人工修正调整。

步骤S4：根据所述待试穿衣服的特征点，进行不同款式的衣服特征点识别定位。

步骤S5：根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化衣服模型。

参看图3，是本发明提供的建立3D立体化衣服模型的一个实施例的步骤流程图。

优选地，所述步骤S5的一种实现方式主要包括以下步骤：

步骤S51：根据待试穿衣服的当前款式套版类别，将所述二维平面图像中的各个相邻特征点连线后形成一个封闭区域，并所述封闭区域自动划分为N(N≥1)个原投影区域(O-P-AREA)，形成原投影图；

步骤S52：生成一张空白的3D模型贴图，并根据待试穿衣服的当前款式套版类别所对应的一个3D模型的贴图坐标，生成对应的N(N≥1)个目标投影区域(D-P-AREA)，形成目标投影图；

步骤S53：通过线性插值算法，将所述原投影图中N(N≥1)个投影区域投影到所述目标投影图的对应区域，形成待试穿衣服的当前款式套版类别的3D模型贴图。

其中，所述步骤S53包括：基于线性插值算法，对原投影图中的任意投影区域进行缩放和/或拉伸，以实现待试穿衣服的二维平面图像向3D模型贴图的影射。基于线性插值的算法处理，可对任意形状图像进行缩放或拉伸，从而实现衣服原2D图像向3D图像贴图的影射过程，由此实现3D立体化衣服模型逼真贴图的生成。

进一步地，所述步骤S5还包括：

步骤S54：根据衣服特征点的相对关系信息，计算衣服款式形变系数；优选地，所述衣服款式形变系数包括但不限于袖长、腰围松紧度、裙摆幅度、衣服长度、裙摆长度中的一项或多项。

步骤S55：根据当前衣服款式，在模型库中选取一个与当前衣服款式对应的3D衣服模型作为3D立体化衣服原模型；

步骤S56：在所述3D立体化衣服原模型的三维顶点集上施加相关的衣服款式形变系数，对所述3D立体化衣服原模型进行自适应拟合变形，将变形后的3D模型输出为3D立体化衣服模型的最终目标模型；

步骤S57：将所述3D模型贴图应用至所述最终目标模型，实现待试穿衣服在3D立体化衣服模型的立体展现输出。

在本实施例中，所述的基于移动终端的实时立体试衣方法还包括：

当所述3D立体化衣服模型不符合用户自身预期时，对旋转和裁剪后的所述二维平面图像重新进行款式套版和款式匹配处理，以生成新的3D立体化衣服模型，直至获得符合用户预期的3D立体化衣服模型。

步骤S6：在移动终端上内置多个3D试衣人体模型，并将待试穿衣服的3D立体化衣服模型自适应融合至其中一个3D试衣人体模型上。具体地，3D试衣人体模型包括女模特模型的整体融合，或者，男模特模型的整体融合，并能通过设置模特的不同身体参数，实时输出3D立体试衣效果。

步骤S7：根据3D试衣人体模型的不同身体参数，自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果；

具体地，3D立体化衣服模型融合至3D试衣人体模型上后，可以对3D试衣人体模型(模特)的不同身材参数进行调整，包括：

①输入3D模型的身高参数调整，范围为150-180cm；

②输入3D模型的胸围参数调整，范围为60-120cm；

③输入3D模型的腰围参数调整，范围为60-110cm；

④输入3D模型的臀围参数调整，范围为70-120cm；

⑤输入3D模型的肩宽参数调整，范围为50-100cm；

⑥输入3D模型的臂围参数调整，范围为20-50cm；

⑦输入3D模型的大腿参数调整，范围为30-80cm。

从而实现通过上述参数，自适应调节为相应的3D立体化衣服模型的试穿上身效果。

具体实施时，所述步骤S7包括：

步骤S71：根据当前需要调节的身体参数(如胸围/臀围)，及预设的当前待试穿衣服的款式模型顶点集合数据库，确定所述3D立体化衣服模型上的与当前需要调节的身体参数所对应的身体区域(如衣服对应的胸部/臀围)的顶点集合；

步骤S72：对所述顶点集合施加与所述身体参数相对应的引力形变控制，在所述3D立体化衣服模型上实现与所述身体参数相匹配的衣服变形，将形变后的衣服映射至3D试衣人体模型上。

步骤S8：在移动终端屏幕上对待试穿衣服的立体试穿效果进行实时360度触控展现。例如，3D立体化衣服模型的左右旋转、向上、向下滑动，实现立体化衣服模型建模的动画效果。

在本实施例中，所述的基于移动终端的实时立体试衣方法还包括：

通过用户输入的不同身体参数，对所述3D试衣人体模型的各种站立姿势进行实时调整，从而自适应调整3D立体化衣服模型的形状。

本实施例可以在移动终端屏幕上进行实时360度触控展现衣服3D模型的上身效果，控制3D立体化衣服模型进行简单的POSE效果，因此，用户可以在移动终端上进行试衣时，可实时对融合了待试穿衣服的3D试衣人体模型的各种姿势进行调整，提升用户体验。

本发明实施例提供的基于移动终端的实时立体试衣方法，用户可以随时随地利用移动终端实现立体试衣虚拟效果，结合人体的身体特征，识别衣服的各个重要特征点，使精确定位衣服各部分区域成为可能；根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，可对任意形状图像进行缩放、拉伸，从而实现用户对待试穿衣服所拍摄的原2D图像向3D图像贴图的影射，由此实现3D立体化衣服模型逼真贴图的生成；结合衣服款式形变系数，可以在3D立体化衣服模型上结合衣服的控制点的相对位置特征，以实现针对某款衣服2D图片形状的自适应跟踪变形，从而实现目标衣服3D模型的自适应建模输出，使与衣服2D图片有非常高象真度的3D立体化衣服模型的实时生成成为可能。

此外，本发明根据所述待试穿衣服的特征点，进行不同款式的衣服特征点识别定位，因此可以通过少量3D试衣人体模型实现对多种款式衣服的试穿展示，缩短开发周期，降低开发难度和成本；用户可以在移动终端屏幕上对待试穿衣服的立体试穿效果进行实时360度触控展现，从各个角度直观感知不同款式衣服的立体试穿效果。

利用本发明在移动终端上进行立体试衣，用户只需手指点击屏幕进行简单的衣服套版和特征点位置确认操作，即可获得与原2D图片中衣服图像真度较高的3D立体衣服的上身效果，大大缩短了传统3D试衣间需要专业建模师为每一款新衣服建立定制3D建模的时间，特别适用于移动终端用户在互联网上进行大量衣服图片浏览时的实时立体试衣需求。

需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质或嵌入式微处理器中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，当用硬件来实现时，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述方法实施例中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，包括：

通过移动终端获取待试穿衣服的二维平面图像；

对所述二维平面图像进行图像旋转和区域裁剪之后，进行款式套版和款式匹配处理；

结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点；

根据所述待试穿衣服的特征点，进行不同款式的衣服特征点识别定位；

根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化衣服模型；具体地，根据当前衣服款式，在模型库中选取一个与当前衣服款式对应的3D衣服模型作为3D立体化衣服原模型，根据衣服款式形变系数及所述3D立体化衣服原模型建立3D立体化衣服模型；

在移动终端上内置多个3D试衣人体模型，并将待试穿衣服的3D立体化衣服模型自适应融合至其中一个3D试衣人体模型上；

根据3D试衣人体模型的不同身体参数，自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果；

在移动终端屏幕上对待试穿衣服的立体试穿效果进行实时360度触控展现。

2.如权利要求1所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，包括：

采用K-MEANS算法，对待试穿衣服的二维平面图像的像素进行色彩分割，形成待试穿衣服图像的多色图；

利用数学形态学的开运算算子，对生成的所述待试穿衣服图像的多色图进行衣服图像背景区域识别及删除；

利用数学形态学的闭运算算子，在已删除背景区域的多色图上识别出待试穿的衣服图像区域；

根据试衣者的人体身体特征，在所述衣服图像区域上识别出待试穿衣服的特征点的坐标位置；所述特征点包括肩膀点、领口点、领口V位置点、袖子外侧点和内侧点、腋窝点、腰位点、衣角点、裙摆衣角点中的一项或多项。

3.如权利要求2所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，还包括：

在移动终端的衣服二维平面图像中显示所述特征点的坐标位置，并连接相邻的特征点，形成衣服的特征轮廓图。

4.如权利要求2所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述结合试衣者的身体特征，在款式套版和款式匹配处理后的二维平面图像中识别出待试穿衣服的特征点，还包括：

用户通过手指点选取移动终端屏幕上显示的任意一个特征点进行锁定；

移动终端通过跟踪用户手指移动位置，确定特征点的新位置，以实现对特征点位置的人工修正调整。

5.如权利要求1所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化的衣服模型，包括：

根据待试穿衣服的当前款式套版类别，将所述二维平面图像中的各个相邻特征点连线后形成一个封闭区域，并将所述封闭区域自动划分为多个原投影区域，形成原投影图；

生成一张空白的3D模型贴图，并根据待试穿衣服的当前款式套版类别所对应的一个3D模型的贴图坐标，生成对应的多个目标投影区域，形成目标投影图；

通过线性插值算法，将所述原投影图中多个投影区域投影到所述目标投影图的对应区域，形成待试穿衣服的当前款式套版类别的3D模型贴图。

6.如权利要求5所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述通过线性插值算法，将所述原投影图中多个投影区域投影到所述目标投影图的对应区域，包括：

基于线性插值算法，对原投影图中的任意投影区域进行缩放和/或拉伸，以实现待试穿衣服的二维平面图像向3D模型贴图的影射。

7.如权利要求5所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述根据所述二维平面图像、不同款式的衣服特征点，生成衣服款式形变系数，在移动终端上应用实时3D自适应建模算法，建立3D立体化的衣服模型，还包括：

根据衣服特征点的相对关系信息，计算衣服款式形变系数；所述衣服款式形变系数包括袖长、腰围松紧度、裙摆幅度、衣服长度、裙摆长度中的一项或多项；

根据当前衣服款式，在模型库中选取一个与当前衣服款式对应的3D衣服模型作为3D立体化衣服原模型；

在所述3D立体化衣服原模型的三维顶点集上施加相关的衣服款式形变系数，对所述3D立体化衣服原模型进行自适应拟合变形，将变形后的3D模型输出为3D立体化衣服模型的最终目标模型；

将所述3D模型贴图应用至所述最终目标模型，实现待试穿衣服在3D立体化衣服模型的立体展现输出。

8.如权利要求1所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述根据3D试衣人体模型的不同身体参数，自适应调节待试穿衣服的立体试穿效果，包括：

根据当前需要调节的身体参数，及预设的当前待试穿衣服的款式模型顶点集合数据库，确定所述3D立体化衣服模型上的与当前需要调节的身体参数所对应的身体区域的顶点集合；

对所述顶点集合施加与所述身体参数相对应的引力形变控制，在所述3D立体化衣服模型上实现与所述身体参数相匹配的衣服变形，将形变后的衣服映射至3D试衣人体模型上。

9.如权利要求1～8任一项所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过用户输入的不同身体参数，对所述3D试衣人体模型的各种站立姿势进行实时调整，从而自适应调整3D立体化衣服模型的形状。

10.如权利要求1所述的基于移动终端的实时立体试衣方法，其特征在于，还包括：

当所述3D立体化衣服模型不符合用户自身预期时，对旋转和裁剪后的所述二维平面图像重新进行款式套版和款式匹配处理，以生成新的3D立体化衣服模型。