[发明专利]一种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法

说明书

本发明公开了基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法，包括以下步骤：对输入图片使用人体检测算法，获取图片中所有人物主体的位置；依次对每个人物位置框内的人物主体使用骨骼关键点检测算法，获取其姿态信息；将姿态信息送入基于K‑means聚类算法的姿势匹配算法获取参考模板库中与其姿势最相近的参考模板；获取瘦身幅度和变形方向使用基于人体外轮廓的变形方法对待修改人体进行瘦身操作。本发明大大简化了使用软件手动液化瘦身的步骤，克服了主流自动瘦身功能无法维持原图片尺寸以及无法处理多人情况的困难。使得图像中的人物主体得到一定程度的瘦身，身材比例、骨骼轮廓都得到一定程度的改善，获得了更加完美的视觉效果。

技术领域

本发明涉及计算机视觉和计算机图形学技术领域，尤其是一种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法。

背景技术

在我们日常遇到的图片中，人物的身材比例、骨骼轮廓，都有可能因为光影、角度、环境、硬件设施等外在因素和人物自身条件的内在原因不尽人意。通过借助软件的特有功能，能够使画面中的人物主体无限接近于人们心中的完美形象，但这个过程十分冗杂且操作门槛较高。而目前主流的自动瘦身技术，无法处理图片中有多个人物主体的情况且一定会造成图片尺寸的改变，难以满足使用者的日常需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法，通过人体检测功能确定图片中的人物位置和数量，运用姿势匹配算法确定与图片中每个人物相似姿势的参考模板，通过计算人物主体与参考模板的外形差异，配合自动变形算法进行瘦身。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法，包括以下步骤：

使用人体检测功能获取图片中所有人体位置框的坐标，经放大处理和尺寸判定后获得可使用基于人体外轮廓变形方法的空间；

针对每个人体框获取框内人物主体的骨骼关键点，根据每个骨骼关键点坐标的置信度数值判定关键点是否可用于人体姿态向量的计算；

将所有被验证可用的骨骼关键点坐标按顺序送入人体姿态匹配算法，获取待修改对象的姿态类别，同模板库中该类别的参考模板进行匹配，获取到与待修改对象姿态最为接近的参考模板；

由骨骼关键点坐标获取待修改对象和参考模板的躯干信息，将参考模板变化到待修改对象在图片中的大小，根据关键点之间的距离、角度获取待修改对象的瘦身幅度；

根据前步计算的瘦身幅度使用基于人体外轮廓的变形方法对人物主体进行瘦身操作。

上述方案具有如下的优点或优异效果：

本发明提供一种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法，大大简化了使用软件手动液化瘦身的步骤，克服了主流自动瘦身功能无法维持原图片尺寸以及无法处理多人情况的困难。通过人体检测、姿势匹配和基于人体外轮廓的变形方法，使得图像中的人物主体得到一定程度的瘦身，身材比例、骨骼轮廓都得到一定程度的改善，获得了更加完美的视觉效果。

附图说明

图1是本发明基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法流程图；

图2为单线条变形示例图；

图3为单线条变形基础加入加权平均的方法进行变形的示例图。

具体实施方式

如图1所示，以种基于人体外轮廓变形的自动瘦身方法，包括以下步骤：

S1、使用人体定位网络对出现在图片中的所有人物主体进行定位，并以指定的方式扩大人体位置框；

S2、使用可识别25个关键部位的Openpose算法对每个人体位置框中的对象进行关键点坐标和置信度数值的获取，置信度低于0.4的特征点不予放入人体姿态向量的计算过程；