[發明專利]基于圖像處理及圖形學技術的戒指在線試戴系統實現方法無效
| 申請號: | 201010211171.0 | 申請日: | 2010-06-25 |
| 公開(公告)號: | CN102298746A | 公開(公告)日: | 2011-12-28 |
| 發明(設計)人: | 湯成陽;翁時鋒 | 申請(專利權)人: | 上海九鉆電子商務有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/00 | 分類號: | G06Q30/00;G06T1/00;G06N3/02 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 200030 上*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 圖像 處理 圖形學 技術 戒指 在線 系統 實現 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于計算機圖像處理和圖形學技術的戒指在線試戴系統實現方法。
背景技術
網上購物已經成為大眾喜聞樂見的一種消費方式。目前,互聯網上已經出現了一些在線購買戒指的網站,這種銷售模式正逐漸被消費者接受。但是,該類網絡銷售模式存在著一個共性的問題:消費者體驗不夠直接。用戶無法獲知網絡上選定的一款戒指戴在自己的手上的特定效果。
專利《圖形用戶界面》(專利號:200680056095.2)是一個和本發明最接近的實現方案。在該專利提出的技術方案如下:一種圖形用戶界面,它接收第一對象的三維表示,提供用以指定第二對象的控件,并連同第二對象一起顯示第一對象的三維表示。第一對象可以是人手,而第二對象可以是要根據該指定規格制成的珠寶戒指。
專利《圖形用戶界面》可以顯示出指定規格的戒指佩戴在人手上的效果圖。但其在實現上,它是基于對象的三維表示。其中的關鍵步驟,對齊和合成算法均是在三維空間進行實現。該專利存在著顯然的缺陷:即在實際網絡銷售的環境下,要得到用戶手型三維表示是非常困難、不切實際的。因此,該專利適用于離線應用,對于實時網絡銷售并無實際意義。
發明內容
本發明的目的是:用戶輸入一張二維的人手圖像,并指定一款戒指,系統將這兩個信息提交到服務器,生成合成圖像。運算均在二維空間中進行。目前,數碼相機大量普及,而且市場上大量手機均帶拍攝功能。因此,這樣的輸入要求對用戶來說比較友好。
本發明的技術方案為:一種基于計算機圖像處理和圖形學技術的戒指在線試戴系統實現方法,包括以下步驟:
步驟1:用戶從系統終端從存儲于系統服務器上的戒指數據庫中選定所需戒指,并從系統終端輸入其手形圖形;
步驟2:系統服務器通過網絡接收用戶輸入手形圖形和戒指選定信息,從存儲于硬件存儲器上的戒指庫中提取相應圖像,將手形圖形進行二值化,并提取手形輪廓線;
步驟3:系統服務器對手形輪廓線進行拐點提取,獲得輸入手形特征點矩陣,將其同存儲于系統服務器上的典型手形數據庫進行比對,計算變換矩陣,取誤差最小的單應變換矩陣,其中P=HQ,矩陣H為變換矩陣,P為輸入手形的特征點矩陣,Q為數據庫中某一個手形的特征點矩陣;
步驟4:系統服務器將步驟3所獲取的變換矩陣作用于步驟2所述選取的戒指圖形,即R=HR′,矩陣H為變換矩陣,R′為所選定戒指圖形,R為調整后的戒指圖形,并將輸入的人手圖形和調整后的戒指圖形疊加,獲得最終合成圖形,并將其發送到終端顯示。
步驟2所述的二值化,是通過膚色顏色分類模型獲取圖形像素膚色/非膚色概率,并設定一膚色/非膚色概率閾值,進行判斷并實現圖像二值化的。
所述采用膚色分類模型判斷圖像像素膚色/非膚色的概率,分類模型包括BP神經網絡、或決策樹、或支持向量機模式識別常用的分類技術。
所述二值化過程是在對圖像像素概率進行灰度近似并進行濾波的基礎上進行的。
所述經典手形/戒指數據庫,選取單色為圖形背景。
術語解釋:
計算機圖像處理:是指將圖像信號轉換成數字格式并利用計算機對其進行處理的過程。其內容十分豐富包括有數字圖像變形技術、圖像的傅立葉分析技術、圖像分割、邊緣提取、形狀描述、形態學分析、圖像壓縮編碼、彩色圖像處理、修復與區域分割等。
計算機圖形學:是一種使用數學算法將二維或三維圖形轉化為計算機顯示器的柵格形式的科學。簡單地說,計算機圖形學的主要研究內容就是研究如何在計算機中表示圖形、以及利用計算機進行圖形的計算、處理和顯示的相關原理與算法。是近30年來發展迅速、應用廣泛的新興學科,是計算機科學最活躍的分支之一。
模式識別:指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析,以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類。
分類模型(分類器):模式識別中用于分類的數學模型。分類器的使用包括兩個過程:訓練和應用。在訓練過程中,用戶提供帶有數據標簽的訓練數據,提供給分類器,調整分類器的參數,使其達到最佳的性能。將訓練好的分類模型使用在應用過程中,模型就可以自動識別出數據的標簽。它是模式識別的核心研究內容之一。
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