非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法與流程
2023-05-30 21:46:22 2
本發明涉及一種人體數據測量方法，尤其是涉及非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法。
背景技術：
隨著技術的發展，人體測量方式大概經歷了兩個階段，一是接觸式手工測量，二是非接觸式人體測量。在傳統的接觸式手工測量中是指利用測量工具直接接觸人體進行測量。這些測量方式簡單易行、價格較低而被廣泛的使用，具有很強的靈活性和可操作性。但由於是人工手工測量，主觀性較強、速度慢、工作量大的缺點制約了其在現代社會的發展前景，難以滿足當今社會高效率高精度的數位化服裝生產的需求。
在非接觸式人體測量方面，主要應用在是以顧客為導向的電子化量身定製(e-mtm)服裝產業，它利用人體的數位化將人體測量、體型分類、服裝設計以及生產等各個環節有機地結合起來，實現快速、準確、高效的生產模式，主要原理以現代光學為基礎，融入了計算機視覺、計算機圖像學、信息處理等技術。在非接觸式人體測量方面又主要分為三維非接觸式測量和二維非接觸式人體測量，立體攝影測量法、雷射測量法、莫爾條紋測量法、tc2分層輪廓測量法、投影條紋相位測量法等成為了目前三維非接觸式人體測量技術的最主要的方法。
三維人體測量技術與傳統的人體測量技術相比具有準確、高速和一致性程度高的優點，對於傳統方法無法測量的人體形態、曲線特徵等也可以進行準確的測量，測量操作簡便，對傳統測量中所要注意的專業性要求較低。此外，測量結果還可通過計算機直接輸送到紙樣設計和自動裁剪系統，實現人體測量、紙樣設計和排料裁剪的連續自動化。雖然三維人體測量儀在研究中應用較為廣泛，但價格昂貴、不便移動，需要專業人士操作等其它因素使它在日常生活和工廠中中的應用減少。
在二維非接觸式人體測量方面，首先需要的是通過測量人體的二維信息，然後以此為依據獲得相關的二維尺寸，最後通過預測擬合模型得到三維信息主要是照片測量或視頻測量，利用圖形圖像處理等得到人體投影輪廓圖像，再通過數據轉換，就可計算出人體關鍵部位的真實尺寸。在獲取人體的二維尺寸中大多採用照片測量獲取特徵點、特徵線，由於人體站立原因，有可能會出現人體前傾、後傾乃至左右傾，這就會造成照片失真，特徵線的選擇會出現歪斜情況，進而影響到後續的研究的準確性。
綜上所述，現有的人體測量方法，較手工測量方法，需要減少人為主觀因素，提高測量效率；較非接觸三維掃描儀而言，價格昂貴、不便移動、專業人士操作等因素限制了應用發展；較非接觸式二維測量方法，在確定準確的特徵線、提高獲取數據效率、便於拆卸移動方面需要相應提升。
技術實現要素：
本發明的目的在於提供非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法，利用四臺高清相機從正面、背面、左側及右側四個不同方位拍攝測量者體型信息，將測量者信息反映在標有100×100刻度標尺線的網格板上，在計算機上對照片進行分析，得到測量者的特徵線，根據網格數據得出測量者不同部位的二維數據，從而利用相片測量法實現測量者測量二維到三維的轉化。
為了解決上述技術問題，採用如下技術方案：
非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法，其特徵在於包括如下步驟：
(1)安裝測量裝置：
依次安裝站臺及4塊網格板，每塊網格板上均裝配有滑軌、雲臺、固定螺母及相機；
(2)測量者照片獲取：
a、根據測量要求，調整相機；b、控制4塊網格板上的相機同時拍照，獲得測量者正面、背面、左側及右側照片；
(3)照片矯正：
a、取正面與背面照片進行比較，比較同一部位的輪廓網格值，當兩者的輪廓網格值相差大於一個網格時，使用取均值法作矯正處理；b、取左側與右側照片進行比較，比較同一部位的輪廓網格值，當兩者的輪廓網格值相差大於一個網格時，使用取均值法作矯正處理；
(4)二維照片測量
a、比值k的確定：根據照片中反映出的測量者高度h及實際測量者高度h，計算縮小率k，k＝h/h，b、特徵部位的確定：首先提取測量者關鍵部位的特徵點，連接相應的特徵點後獲取特徵線，然後根據k值及特徵線確定測量者相應部位的高度、寬度及厚度信息。
優選後，所述步驟(1)安裝測量裝置的具體步驟為：首先安裝站臺，然後在站臺的前端、後端、左側與右側安裝4臺基礎支架，基礎支架的高度與站臺的高度相同；每臺基礎支架上安裝網格板，分別為站臺前端安裝第一網格板、站臺的後端安裝第二網格板、站臺的左側安裝第三網格板、站臺的右側安裝第四網格板，調整各塊網格板與站臺之間的距離。
優選後，相機配有無線遙控器，並將無線遙控器連接至電腦的usb接口。
優選後，所述步驟(2)調整機位前，測量者站上站臺，並穿著站臺上的套鞋，測量過程中保持平穩站立。
優選後，所述步驟(2)a中調整相機機位的具體過程為：首先藉助固定螺母調節相機的高度，保持4臺相機處於同一高度位置，然後通過雲臺調節相機鏡頭，調節至相機鏡頭與測量者腰圍線處於同一位置。
優選後，所述步驟(3)a中取均值法作矯正處理的具體過程：將正面照片與背面照片中相同特徵線處於的網格數進行比較，在兩個網格數數據之間取平均值作為該特徵線的位置。
優選後，所述步驟(3)a中取均值法作矯正處理的具體過程：將左側照片與右側照片中相同位置特徵點處於的網格數據進行比較，取兩個網格數據均值作為該位置的特徵點，進而確定特徵線的二維數據。
優選後，所述步驟(4)a中提取測量者關鍵部位的特徵點的具體過程為：運用harris角點檢測算法找到測量者關鍵部位的特徵點，結合測量者尺寸線定義確定關鍵部位的位置，採用matlab語言提取特徵點。
由於採用上述技術方案，具有以下有益效果：
本發明為非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法，利用四臺高清相機從正面、背面、左側及右側四個不同方位拍攝測量者體型信息，將測量者信息反映在標有100×100刻度標尺線的網格板上，在計算機上對照片進行分析，得到測量者的特徵線，根據網格數據得出測量者不同部位的二維數據，從而利用相片測量法實現測量者測量二維到三維的轉化。其具體有益效果表現為以下幾點：
1、站臺與網格板之間的距離根據相機焦距而定，能夠確保拍下完整的測量者全身照，且照片清晰，方便分析相關部位的寬度、厚度及長度數據。
2、無線遙控器統一控制四臺相機拍攝，確保四臺相機同步進行拍攝工作，不僅簡化了拍攝操作步驟，而且能夠獲取同一時間下的測量者照片，進而提升測量數據的精度，使得測量結果準確可靠，防止各方向照片拍攝時間不同而產生誤差。
3、由於測量者在站立時會或多或少的傾斜或歪斜，這樣就會造成照片測量失真，使獲得的測量者輪廓寬度和厚度較真實狀態有所差異；藉助照片矯正步驟矯正出現測量誤差的照片，避免錯誤數據進行後續研究，進一步提升測量數據的精度，保證測量結果準確可靠。
4、測量過程中藉助網格板上的網格數據得出不同部位的寬度、厚度，進而利用深度學習算法轉化為圍度數據，無需人為尺寸測量，省時省力，且4面網格板設計巧妙，工作原理簡單，操作方便。
附圖說明
下面結合附圖對本發明作進一步說明：
圖1為拍攝示意圖；
圖2為第一網格板的結構示意圖；
圖3為正向拍攝狀態下特徵線示意圖；
圖4為側向拍攝狀態下特徵線示意圖；
圖5為正向拍攝狀態下特徵點示意圖；
圖6為側向拍攝狀態下特徵點示意圖；
圖7為左側照片與右側照片的矯正示意圖。
其中16為頸圍線、17為肩圍線、18為胸圍線、19為腰圍線、20為臀圍線、21為大腿圍線、22為膝圍線、23為頸圍特徵點、24為肩圍特徵點、25為胸圍特徵點、26為腰圍特徵點、27為臀圍特徵點、28為大腿圍特徵點、29為膝圍特徵點。
具體實施方式
如圖1至圖6所示，非接觸式便捷獲取人體數據的測量方法，包括如下步驟：
(1)安裝測量裝置：
首先安裝站臺9，將站臺9下端的吸盤11吸附到地板上；然後在站臺9的前端、後端、左側與右側安裝4臺基礎支架12，基礎支架12的高度與站臺9的高度相同；每臺基礎支架12上安裝一塊網格板，分別為站臺9前端安裝第一網格板1、站臺9的後端安裝第二網格板2、站臺9的左側安裝第三網格板3、站臺9的右側安裝第四網格板4，調整各塊網格板與站臺9之間的距離。站臺9與網格板之間的距離根據相機5焦距而定，能夠確保拍下完整的測量者全身照，且照片清晰，方便分析相關部位的寬度、厚度及長度數據。4塊網格板均帶有100*100刻度標尺線，每個網格的規格為2*2cm；
安裝過程中，只需將網格板下方的插銷13插入基礎支架12內的插槽(圖中未標出)即可，十分方便。
每塊網格板上均裝配有滑軌15、雲臺6、固定螺母7及相機5；雲臺6安裝在滑軌15上，通過固定螺母7固定，相機5安裝在雲臺6上。藉助固定螺母7及滑軌15可調整相機5的高度，藉助雲臺6可調整相機5鏡頭。
4臺相機5配有同一無線遙控器8，並將該無線遙控器8連接至電腦的usb接口。無線遙控器8統一控制四臺相機5拍攝，確保四臺相機5同步進行拍攝工作，不僅簡化了拍攝操作步驟，而且能夠獲取同一時間下的測量者照片，進而提升測量數據的精度，使得測量結果準確可靠，防止各方向照片拍攝時間不同而產生誤差。拍攝獲得的照片通過usb接口直接傳輸至電腦，方便快捷。
(2)測量者照片獲取：
a、測量者站上站臺9，並穿著站臺9上的套鞋10，測量過程中保持平穩站立；
b、根據測量要求，調整相機5：首先藉助固定螺母7調節相機5的高度，保持4臺相機5處於同一高度位置，然後通過雲臺6調節相機5鏡頭，調節至相機5鏡頭與測量者腰圍線處於同一位置。
c、藉助無線遙控器8控制4塊網格板上的相機5同時拍照，獲得測量者正面、背面、左側及右側照片，且將正面、背面、左側及右側照片傳輸至電腦端。
(3)照片矯正：
由於測量者在站立時會或多或少的傾斜或歪斜，這樣就會造成照片測量失真，使獲得的測量者輪廓寬度和厚度較真實狀態有所差異，故採用下述方法進行矯正(如圖7所示)：
a、取正面與背面照片進行比較，比較同一部位的輪廓網格值，當兩者的輪廓網格值相差小於一個網格時，則進入步驟(4)；當兩者的輪廓網格值相差大於一個網格時，使用取均值法作矯正處理：
將正面照片與背面照片中相同特徵線處於的網格數進行比較，在兩個網格數數據之間取平均值作為該特徵線的位置。
b、取左側與右側照片進行比較，比較同一部位的輪廓網格值，當兩者的輪廓網格值相差小於一個網格時，則進入步驟(4)；當兩者的輪廓網格值相差大於一個網格時，使用取均值法作矯正處理：
將左側照片與右側照片中相同位置特徵點處於的網格數據進行比較，取兩個網格數據均值作為該位置的特徵點，進而確定特徵線的二維數據。
(4)二維照片測量
a、比值k的確定：由於是攝像機拍照，照片裡的物體都是同比率縮小，所以需要根據照片中網格板反映出的測量者高度h及實際測量者高度h，計算縮小率k，k＝h/h；以該k值作為照片測量中特徵部位寬度、厚度與實際測量者的比值，進而通過照片中特徵線所在網格的數據反映出測量者的二維長度、寬度(實際長度＝照片中長度×k)。
b、特徵部位的確定：根據國標中對於胸圍、腰圍，臀圍等圍度的定義確定相應特徵部位；運用harris角點檢測算法找到測量者關鍵部位的特徵點，結合測量者尺寸線定義確定關鍵部位(頸圍、胸圍、腰圍、臀圍、大腿圍以及膝圍)的位置，採用matlab語言提取特徵點。連接相應的特徵點後獲取特徵線，然後根據k值及特徵線確定測量者相應部位的高度、寬度及厚度信息。
以上僅為本發明的具體實施例，但本發明的技術特徵並不局限於此。任何以本發明為基礎，為解決基本相同的技術問題，實現基本相同的技術效果，所作出地簡單變化、等同替換或者修飾等，皆涵蓋於本發明的保護範圍之中。