[发明专利]一种针对未着装于人体的服装区域获取方法及装置

权利要求书

1.一种针对未着装于人体的服装区域获取方法，其特征在于，在拍摄服装时将其展开于摄像头前，利用人手作为参照，包括以下步骤：

步骤1、人手位置定位：包括基于肤色的人手定位方法，和/或基于视觉特征的人手定位方法；

步骤2、初始服装区域定位：得到人手区域后，在两手之间及两手以下区域按照比例得到服装区域的初始位置：通过步骤1得到人手区域后，得到人手区域的外接圆，进而得到左面人手区域外接圆的直径h1和右面人手区域外接圆的直径h2以及左右两个人手区域外接圆的圆心之间的距离h3；所述的初始服装区域为矩形，上边缘与两手区域外接圆心连线之间的距离为h4，宽度为h5，高度为h6，其中，h4的取值(h1+h2)/2，h5的取值h3，h6的取值h3；

步骤3、精确服装区域获取：得到服装初始区域之后，通过图像分割方法分割得到精准的服装区域。

2.根据权利要求1所述的针对未着装于人体的服装区域获取方法，其特征在于，步骤1中所述的基于肤色的人手定位方法，包括以下步骤：

(1)首先，通过肤色检测方法得到图像/视频帧中的肤色区域：构建皮肤类直方图模型和非皮肤类直方图模型，并根据直方图模型采用贝叶斯决策判别任一像素属于皮肤类的概率，得到图像/视频帧中的肤色区域；

(2)然后，对得到的肤色区域进行形态学处理以去除噪声区域；

(3)再然后，分析图像中肤色联通区域的面积，根据实际应用情况设置面积阈值将面积过大和过小的区域排除；

(4)最后，在剩余的肤色区域中，当正好存在两个面积差小于阈值的区域时，便认为是人手区域，其中该阈值取值范围为5％-30％。

3.根据权利要求2所述的针对未着装于人体的服装区域获取方法，其特征在于，步骤1中步骤(1)的具体实施步骤如下：

①皮肤类直方图模型和非皮肤类直方图模型构建，具体的步骤如下：

1)构建图像数据集，包括两个类别：包含人体皮肤的图像和完全不含有任何皮肤的图像；

2)数据集预处理，将数据集中所有图像归一化到统一大小；

3)对包含人体皮肤的图像采用人工方式进行皮肤区域划分；

4)构建皮肤类直方图模型，逐行逐列读取皮肤类图像中每个像素对应的R、G、B值，对全部皮肤类图像的像素点所对应的颜色值进行计数，得到皮肤类直方图模型；

5)采用与步骤4)相同的方法构建非皮肤类直方图模型；

②使用直方图模型进行肤色检测，具体步骤如下：

1)当皮肤类直方图模型和非皮肤类直方图模型构建完毕后，对于任一给定的像素值可以通过其RGB颜色值计算相关概率，计算公式为：

P(RGB|SKIN)＝S[RGB]/SN

P(RGB|NONSKIN)＝N[RGB]/NN

其中S[RGB]是该RGB颜色值在皮肤类直方图模型中对应权柄所存的计数和，N[RGB]为该RGB颜色值在非皮肤类直方图模型中对应权柄所存的计数和，SN和NN分别为皮肤类和非皮肤类直方图模型所包含的像素总个数；

2)采用贝叶斯决策判别任一像素属于皮肤像素的概率，具体步骤如下：

a.计算任一像素属于皮肤类的先验概率P(SKIN),计算公式如下：

P(SKIN)＝SN/(SN+NN)

b.计算任一像素属于非皮肤类的先验概率P(NONSKIN),计算公式如下：

P(NONSKIN)＝1-P(SKIN)

c.根据步骤1)、a和b，采用贝叶斯决策计算给定像素属于皮肤类的概率：

P(SKIN|RGB)＝P(RGB|SKIN)/[P(RGB|SKIN)P(SKIN)+P(RGB|NONSKIN)P(NONSKIN)]

d.设定阈值T，并计算步骤c得到给定像素属于皮肤类的概率，若所得概率大于T，则判定为肤色像素，反之则为非肤色像素。

4.根据权利要求2所述的针对未着装于人体的服装区域获取方法，其特征在于，步骤1中步骤(3)的具体实施步骤如下：

①以步骤(2)的结果为输入，求取肤色区域轮廓；

②遍历轮廓，求得每个轮廓的面积；

③设置最小面积阈值和最大面积阈值，筛选出面积大于最小面积阈值和小于最大面积阈值的区域为人手区域；

④设置人手区域在图像中的长宽比例限制，进一步筛选人手区域。