本發(fā)明涉及服裝定制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于切面點云的領(lǐng)圍測量方法。

背景技術(shù)：

在服裝制衣領(lǐng)域，目前人體測量方法主要分為手工式和非接觸式，手工式是指利用皮尺等丈量工具，按照一定的丈量規(guī)則對人體的各部分參數(shù)進行測量，這是使用比較廣泛的一種方法，該方法操作簡單，工具簡易，但測量時間長，效率低下，并且測量雙方會有身體接觸的尷尬。非接觸式測量是指利用光學(xué)掃描，攝像機成像的方法來獲得被測量人體的數(shù)據(jù)，具有速度快，自動化程度高等優(yōu)點，但測量設(shè)備造價高，目前使用并未普及。主要有莫爾條紋法、激光測量法、白光相位法、紅外線測量法和立體攝像測量法。

現(xiàn)在人體尺寸和形體測量中的挑戰(zhàn)性問題是三維人體點云數(shù)據(jù)的處理，尤其人體特征界標的確定、體型分析與比較等技術(shù)。關(guān)于人體特征界標的找取算法，最早出現(xiàn)的是1998年由Clemson大學(xué)的Roy P.Parges提出了半自動提取人體特征點的算法，掃描前手動標出特征點,然后再自動提取這些突出點；之后，提出了改進的半自動提取算法，利用彩色CCD采取RGB信息，人體特征點可利用三維點云數(shù)據(jù)的彩色信息得到，該算法準確度高重復(fù)性差，但不適合大型測量，可作為校驗用；2000年Buxton提出利用人體輪廓的幾何信息，如進行人體表面和曲線擬合等算法后再根據(jù)人體體型進行找取特征點，國內(nèi)也于2005年也是根據(jù)曲線擬合找取人體特征點，但該算法復(fù)雜、費時；Allen,Curless于2003年提出了模板映射方法，該算法實用性差，需要有復(fù)雜的三維人體數(shù)據(jù)庫。相比較而言，國內(nèi)對人體特征點找取算法的研究較少。東華大學(xué)、中科院、重慶大學(xué)、浙江大學(xué)等因為其他研究需要對人體特征點的找取算法進行了不同的研究，基本是基于三維重建后的人體模型，測得值存在較大誤差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有問題，本發(fā)明提供了一種基于切面點云的領(lǐng)圍測量方法，借助體感采集設(shè)備采集需要測量的人體三維RGB-D格式的點云集，利用平滑濾波、極坐標統(tǒng)計、凸包計算及最小圍度搜索法，來獲得最優(yōu)領(lǐng)圍的圍度值。

本發(fā)明可通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種基于切面點云的領(lǐng)圍測量方法，其特征在于，包括：

步驟一、根據(jù)體感采集設(shè)備采集人體三維的RGB-D格式的點云集，將上半身的點云集投影至YOZ面，確定領(lǐng)圍的后頸點P和前頸點Q，進而得到基準領(lǐng)圍切面PQ；

步驟二、對離所述基準領(lǐng)圍切面PQ有一定距離閾值的點云集進行平滑濾波，去除噪聲點；

步驟三、利用極坐標統(tǒng)計方法對平面濾波后的點云集進行計算，得到最終領(lǐng)圍的圍度值L；

步驟四、利用區(qū)域最小L搜索法，得到最優(yōu)領(lǐng)圍的圍度值L_obj

進一步，所述步驟一中確定領(lǐng)圍的后頸點P和前頸點Q的方法包括：

步驟Ⅰ，在YOZ平面上，搜索最大Y點位置Y_max、最小Y點位置Y_min；

步驟Ⅱ，將平面點云集沿Y方向分割成N個切面位置，針對每個切片點y_k,k∈[1,N]位置，分別搜索Z最大值和最小值，分別得到兩條曲線z_min＝f₁(y_k),k∈[1,N],z_max＝f₂(y_k),k∈[1,N]；

步驟Ⅲ、在有向夾角θ的矢量長度不小于0.05的前提下，沿著z_min曲線向下搜索，計算各點的所述有向夾角θ，當所述有向夾角θ為全局極小值時，該點即為后頸點P；

步驟Ⅳ，計算z_max曲線中各點與z_min曲線中后頸點P的距離，距離最小的點為前頸點Q。

進一步，所述步驟二中的平滑濾波的方法包括：

步驟ⅰ、計算任一空間點到基準領(lǐng)圍切面PQ的距離閾值D，在一定距離閾值D范圍內(nèi)的切面點云集表示為：

R＝{r_s＝(x_s,y_s,z_s)|D≤D_thr,s∈[1,M]}，

其中M為所述切面點云集的個數(shù)，D_thr為點云至所述基準領(lǐng)圍切面PQ的距離閾值；

步驟ⅱ、對于所述切面點云集中任一點r_s＝(x_s,y_s,z_s)，相鄰點云個數(shù)的統(tǒng)計為：

d為領(lǐng)域距離閾值；

步驟ⅲ、在相鄰點云集中，先計算任意兩個點的距離，再計算平均距離L_s，則所述平均距離L_s表示為，

$L_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}|r_i-r_s|\{\left(\right|r_i-r_s|\≤d)?1:0\}/N_s$

濾波后的點云集表示為：

R_f1＝{r_s＝(x_s,y_s,z_s),s∈[1,N_f]|N_s＞N_thr,L_s＞L_thr}，其中N_f為濾波后的點云個數(shù)，N_thr表示相鄰點云個數(shù)閾值，L_thr表示平均距離閾值。

進一步，所述步驟三中極坐標統(tǒng)計的方法包括：

Step1：先對R_f1點云集中的所有點的X坐標值、Y坐標值和Z坐標值分別求和，再取平均值，得到R_f1點云集中心點r_c＝(x_c,y_c,z_c)，

$x_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{x}_s/N_f,y_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{y}_s/N_f,z_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{z}_s/N_f$

Step2：沿所述中心點做一圈共360個徑向分格，每個柵格為1°，計算每個所述柵格內(nèi)離所述中心點r_c的最遠點、點總數(shù)和平均距離，則最遠點點集、點總數(shù)函數(shù)及平均距離點點集分別表示為L_max(t)、L_n(t)和L_mean(t)，其中t∈[1,360]，則最優(yōu)切面點云集表示為：

L_o(t)＝L_mean(t)+coef*(L_max(t)-L_mean(t))，其中coef為加權(quán)系數(shù)，

對L_o(t)先進行平滑濾波，再進行凸包計算，進而最終領(lǐng)圍的圍度值L表示為：

其中N_null為凸包點總數(shù)。

進一步，所述步驟四中區(qū)域最小搜索法包括：

Stepⅰ：定義所述的基準領(lǐng)圍切面為(Y_b,θ_b)，則搜索切面為(Y_b±ΔY,θ_b±Δθ)；

Stepⅱ：利用如權(quán)利要求4所述的極坐標統(tǒng)計方法，對每個所述的搜索切面重新計算所述的最終領(lǐng)圍的圍度值，比較得到最小值即為最優(yōu)圍度值L_obj，其中，

本發(fā)明有益的技術(shù)效果在于：

利用計算機程序自動找取后頸點和前頸點，無需事先標記特征點，利用平滑濾波和極坐標統(tǒng)計，得到最終領(lǐng)圍的圍度值，再結(jié)合最小搜索法對其進行優(yōu)化，進而獲得最優(yōu)圍度值，可實現(xiàn)快速精確測量，重復(fù)性好的效果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為頸部特征點提取示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明的具體實施例做進一步闡述。

圖1為本發(fā)明的流程圖，如圖所示，一種基于切面點云的領(lǐng)圍測量方法，包括如下步驟：

1.基準領(lǐng)圍切面的基本定位：

步驟Ⅰ，根據(jù)體感采集設(shè)備采集人體三維的RGB-D格式的點云集，將上半身的點云集投影至YOZ面，如圖2所示；

步驟Ⅱ，在YOZ平面上，搜索最大Y點位置Y_max、最小Y點位置Y_min；

步驟Ⅲ，將平面點云集沿Y方向分割成N個切面位置，針對每個切片點y_k,k∈[1,N]位置，分別搜索Z最大值和最小值，分別得到兩條曲線z_min＝f₁(y_k),k∈[1,N],z_max＝f₂(y_k),k∈[1,N]；

步驟Ⅳ、在有向夾角θ的矢量長度不小于0.05的前提下，沿著z_min曲線向下搜索，計算各點的所述有向夾角θ，當所述有向夾角θ為全局極小值時，該點即為后頸點P；

步驟Ⅴ，計算z_max曲線中各點與z_min曲線中后頸點P的距離，距離最小的點為前頸點Q。

2.單切面領(lǐng)圍的計算

由于體感采集設(shè)備采集點云時存在很多噪聲，本發(fā)明采用基于統(tǒng)計分析的極坐標圓采用法進行圍度計算。

⑴平滑濾波：先統(tǒng)計各點一定領(lǐng)域內(nèi)的點云數(shù)，如果數(shù)目大約設(shè)定數(shù)且領(lǐng)域內(nèi)點云平均距離小于設(shè)定值，則保留該點云，否則濾除。

假設(shè)將每個點云定義為q_w＝(x_w,y_w,z_w)，表示第w個空間點坐標。

切面點云定義：

任一平面可定義為(x-q_w)·n_w＝0，n_w＝(n_x,n_y,n_z)為q_w點處的法線矢量，則該平面方程可表示為xn_x+yn_y+zn_z+a＝0，a＝-(x_wn_x+y_wn_y+z_wn_z)。D為點(x,y,z)至該平面距離：

$D=\left|\frac{{\mathrm{xn}}_x+{\mathrm{yn}}_y+{\mathrm{zn}}_z+a}{\sqrt{n_x{n}_x+n_y{n}_y+n_z{n}_z}}\right|$

步驟ⅰ、計算點云集中任一空間點到基準領(lǐng)圍切面PQ的距離D，在一定距離D范圍內(nèi)的切面點云集表示為：

R＝{r_s＝(x_s,y_s,z_s)|D≤D_thr,s∈[1,M]}，

其中M為該切面點云集的個數(shù)，D_thr為點云至該平面投影距離閾值；

步驟ⅱ、對于所述切面點云集中任一點r_s＝(x_s,y_s,z_s)，一定領(lǐng)域范圍內(nèi)的相鄰點云個數(shù)的統(tǒng)計為：

d為領(lǐng)域距離閾值；

步驟ⅲ、利用如下方程式，計算平均距離L_s，

$L_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}|r_i-r_s|\{\left(\right|r_i-r_s|\≤d)?1:0\}/N_s$

則濾波后的點云集表示為：

R_f1＝{r_s＝(x_s,y_s,z_s),s∈[1,N_f]|N_s＞N_thr,L_s＞L_thr}，其中N_f為濾波后的點云個數(shù)，N_thr表示相鄰點云個數(shù)閾值，L_thr表示平均距離閾值。

⑵極坐標統(tǒng)計的方法如下：

Step1：利用以下方程式，計算R_f1的中心點r_c＝(x_c,y_c,z_c)，

$x_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{x}_s/N_f,y_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{y}_s/N_f,z_c=\underset{s=1}{\overset{N_f}{\Σ}}{z}_s/N_f$

Step2：沿所述中心點做一圈共360個徑向分格，每個柵格為1°，計算每個所述柵格內(nèi)離所述中心點r_c的最遠點、點總數(shù)和平均距離，則最遠點點集、點總數(shù)函數(shù)及平均距離點點集分別表示為L_max(t)、L_n(t)和L_mean(t)，其中t∈[1,360]，則最優(yōu)切面點云集表示為：

Lo(t)＝L_mean(t)+coef*(L_max(t)-L_mean(t))，其中coef為加權(quán)系數(shù)，0≤coef≤1，優(yōu)選coef＝0.5。

對Lo(t)先進行一定長度的平滑濾波，得到L_of(t)，再對之進行凸包計算，得到凸包點云集L_null(t):{p_j＝(x_j,y_j,z_j),j∈[1,N_null]}，N_null為凸包點數(shù)，作為最終圍度計算曲線。

進而利用以下方程式，得到最終領(lǐng)圍的圍度值L。

$L=\underset{j=1}{\overset{N_{null}}{\Σ}}|p_j-p_{(j-1+N_{null}){\mathrm{\%N}}_{null}}|$

3.最優(yōu)領(lǐng)圍的定位與計算

考慮到個體差異，最優(yōu)領(lǐng)圍的計算采取領(lǐng)圍區(qū)域最小搜索法，具體方法為：

在基準領(lǐng)圍切面PQ位置，進行垂直方向±ΔY及±Δθ的切面搜索；

假設(shè)基準領(lǐng)圍切面PQ的位置為(Y_b,θ_b)，則搜索切面為(Y_b±ΔY,θ_b±Δθ)，按照上文所述的極坐標統(tǒng)計方法重新計算每個搜索切面的圍度值，得到最小的圍度值即為最優(yōu)領(lǐng)圍值：

$L_{obj}=\underset{(Y_b+\mathrm{\Δ}Y,{\mathrm{\θ}}_b+\mathrm{\Δ}\mathrm{\θ})}{min}L$

雖然以上描述了本發(fā)明的具體實施方式，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當理解，這些僅是舉例說明，在不背離本發(fā)明的原理和實質(zhì)的前提下，可以對這些實施方式做出多種變更或修改，因此，本發(fā)明的保護范圍由所附權(quán)利要求書限定。