王 婷, 顧冰菲,2,3
(1. 浙江理工大學(xué) 服裝學(xué)院, 浙江 杭州 310018; 2. 浙江省服裝工程技術(shù)研究中心, 浙江 杭州 310018;3. 絲綢文化傳承與產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字化技術(shù)文化和旅游部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 浙江 杭州 310018)
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)步與普及,服裝電子商務(wù)迅猛發(fā)展,成為提升傳統(tǒng)服裝品牌業(yè)績(jī)的關(guān)鍵動(dòng)力之一。由于消費(fèi)者在線購(gòu)買(mǎi)服裝時(shí),無(wú)法知曉試穿效果,如何購(gòu)買(mǎi)到合體的服裝已成為廣大消費(fèi)者在網(wǎng)購(gòu)服裝時(shí)遇到的重要問(wèn)題。探索如何僅基于人體正側(cè)面照片構(gòu)建三維模型是十分必要的,不僅可幫助消費(fèi)者買(mǎi)到合體的服裝,還可推進(jìn)服裝電子商務(wù)的發(fā)展。
基于人體參數(shù)的三維建模技術(shù)在計(jì)算機(jī)輔助服裝設(shè)計(jì)、服裝個(gè)性化定制和虛擬試衣等多個(gè)領(lǐng)域中已得到廣泛探索與應(yīng)用,目前常見(jiàn)的方法有線框建模、曲面建模、實(shí)體建模、參數(shù)化建模等[1-2]。Heekyung等[3]首先生成基于高度、寬度、深度和長(zhǎng)度的二維圖像,然后利用多邊形技術(shù)對(duì)具有代表性的虛擬物體進(jìn)行建模。Li等[4]利用人體測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)三維模型進(jìn)行重建,然后用特征曲線網(wǎng)的形狀約束對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。Shin等[5]建立了三維人體模型形狀變換的回歸方程,克服了圍度尺寸變化不能反映截面形狀變化的問(wèn)題。人體尺寸數(shù)據(jù)是構(gòu)建三維人體模型的基礎(chǔ),盡管三維人體測(cè)量?jī)x已被廣泛研究與應(yīng)用[6],但復(fù)雜的操作、昂貴的價(jià)格和龐大的體積阻礙了其推廣使用,所以研究快捷、方便、可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程人體測(cè)量的方法很有必要。為了滿足這種需求,相關(guān)學(xué)者開(kāi)發(fā)了一種基于數(shù)字圖像的二維人體尺寸測(cè)量系統(tǒng)[7-8]。如Senanayake等[9]使用啟發(fā)式算法在人體輪廓上尋找關(guān)鍵位置以測(cè)量人體尺寸。馬黎[10]提出基于人體比例的局部輪廓人體測(cè)量法,在局部輪廓內(nèi)提取所需特征點(diǎn)[11]。除此之外,基于二維尺寸測(cè)量的個(gè)性化人體模型自動(dòng)生成研究也逐漸成為熱點(diǎn)[12-13]。師樂(lè)[14]提出在人體特征區(qū)域內(nèi)進(jìn)行局部像素掃描的人體尺寸測(cè)量和參數(shù)化建模方法。王力[15]提出一種基于Freeman鏈碼和人體比例關(guān)系的特征點(diǎn)提取方法,并基于Maya軟件和人體輪廓進(jìn)行三維建模。此方法將二維圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維空間數(shù)據(jù),具有成本低、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)勢(shì),然而如何快速準(zhǔn)確地獲得人體關(guān)鍵尺寸數(shù)據(jù),從而生成不同外形的三維人體模型仍是研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。
本文研究以人體正側(cè)面照片為基礎(chǔ),以“坐標(biāo)點(diǎn)—截面曲線—人體表面”為三維建模的基本思路,結(jié)合二維尺寸提取技術(shù)、截面曲線建立規(guī)則和三維人體建模技術(shù),探討個(gè)體化頸肩部三維模型構(gòu)建方法。首先借助三維人體點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定出與頸肩部形態(tài)相關(guān)的8個(gè)特征截面層,并提出角度半徑的定義來(lái)建立曲線形態(tài)規(guī)則。然后以人體正側(cè)面照片為基礎(chǔ)提取曲線形態(tài)規(guī)則所需的人體參數(shù),結(jié)合二維人體尺寸提取技術(shù)和曲面建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)頸肩部三維模型的構(gòu)建,為虛擬試衣、服裝遠(yuǎn)程定制提供可能。
本文研究以202名身高在154~172 cm之間,體重在40~64 kg之間的18~25歲在校女大學(xué)生為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。表1示出實(shí)驗(yàn)對(duì)象頸肩部的基本尺寸信息。
表1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象基本尺寸信息
通常情況下,樣本量越大,所測(cè)數(shù)據(jù)越精確,置信度越高,應(yīng)用價(jià)值越高;樣本量越小,所測(cè)數(shù)據(jù)越粗略,置信度越低,應(yīng)用價(jià)值越低[16]。合理的樣本容量既可確保研究的可靠性與準(zhǔn)確度,還能減少對(duì)人力、物力等資源的浪費(fèi)。樣本量n的計(jì)算公式如下:
通??茖W(xué)研究中置信水平為95%,相對(duì)誤差的取值范圍為1%~4%,即α=0.05,μα=1.96,同時(shí)為減小誤差,A取1%,計(jì)算結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示,以頸圍為參考時(shí),所需樣本量最大,為176人。所以本文研究的樣本量最小為176,實(shí)際樣本量為202,滿足需求。
1.3.1 三維人體測(cè)量
本文研究采用美國(guó)[TC]2三維人體掃描儀獲取實(shí)驗(yàn)對(duì)象的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為減小測(cè)量著裝及站立姿勢(shì)對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)的影響,要求被試者身穿合體淺色服裝,頭戴淺色帽子,不能佩戴眼鏡、手表、耳環(huán)等飾品。嚴(yán)格按照美國(guó)[TC]2三維人體測(cè)量系統(tǒng)規(guī)定的測(cè)量姿勢(shì),測(cè)量時(shí)目視前方,保持正常呼吸。
表2 樣本量的確定
1.3.2 照片測(cè)量法
本文研究使用智能手機(jī)采集實(shí)驗(yàn)對(duì)象的正面和側(cè)面照片。被測(cè)者站在黑色拍攝背景內(nèi)標(biāo)記的位置,保持直立靜止,目視前方。拍攝正面照片時(shí)要求胳膊略彎曲抬起,以便識(shí)別到腋下點(diǎn);拍攝側(cè)面照片要求雙手貼于腰側(cè),不可遮擋人體前腹或后腰部分,拍攝姿勢(shì)如圖1所示。
圖1 拍攝姿勢(shì)示意圖
特征截面層是指人體特征部位的截面層,是人體建模、服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)或款式設(shè)計(jì)的關(guān)鍵參考部位。頸肩部作為連接頭和手臂的部位,是上衣的主要支撐部位,包含4個(gè)特征點(diǎn),即頸點(diǎn)、側(cè)頸點(diǎn)、肩點(diǎn)、腋下點(diǎn)。根據(jù)特征點(diǎn)可確定出對(duì)應(yīng)的特征截面曲線,即頸部(L1)、側(cè)頸部(L2)、肩部(L3)、腋下(L4)。根據(jù)已有4個(gè)截面層的高度差值,應(yīng)用平均分層的方法,提取頸部(L1)與側(cè)頸部(L2)的中間層為中頸部(L5)、側(cè)頸部(L2)與肩部(L3)的中間層為中側(cè)頸部(L6);但由于肩部(L3)和腋下(L4)截面層之間的間距比較大,為使建立的模型更能符合真實(shí)人體體型,再等間距提取2層,分別為中肩部(L7)、中腋部(L8)。這8個(gè)截面層的位置確定如圖2所示。各層之間的高度關(guān)系如下:
式中:HLi(i=1,2,…,8)為每一層至腳底的高度值。
圖2 頸肩部截面層確定
本文研究截取人體點(diǎn)云數(shù)據(jù)中頸肩部的8層特征截面曲線,在提取橫截面時(shí),同時(shí)提取了該截面高度層上下1 mm內(nèi)的點(diǎn),導(dǎo)致數(shù)據(jù)點(diǎn)過(guò)多且散亂無(wú)序,因此需對(duì)提取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理并保存,以便后續(xù)分析。
在三維人體掃描過(guò)程中,由于人體的細(xì)微晃動(dòng)或站姿的影響,難免會(huì)導(dǎo)致特征截面層與系統(tǒng)自定義的直角坐標(biāo)系有一定偏差,為了更好地建立截面曲線,需對(duì)獲取的截面層曲線進(jìn)行旋正處理。
本文研究選用最小外接矩形法(MER)[17]對(duì)橫截面點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行旋正處理。如圖3所示,以肩部截面層為例。
圖3 MER算法示意圖
首先確定旋轉(zhuǎn)中心為橫截面的外接矩形中心,然后在-20°~20°范圍內(nèi)以0.1°為間隔圍繞旋轉(zhuǎn)中心進(jìn)行旋轉(zhuǎn),計(jì)算出每旋轉(zhuǎn)0.1°后外接矩形的面積
S=[max(x)-min(x)]×[max(y)-min(y)]
式中:S為截面曲線的外接矩形面積。
找出面積最小時(shí)對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度,則各點(diǎn)的新坐標(biāo)如下:
式中:xn為旋正后的橫坐標(biāo);yn為旋正后的縱坐標(biāo);θ為面積最小時(shí)對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度。
由于人體截面曲線凹凸不平,很難根據(jù)曲線的彎曲變化進(jìn)行分段描述,本文研究采用極坐標(biāo)插值[18]對(duì)特征截面層點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),以得到特征截面曲線,方便后期角度半徑的提取。借助cart2pol函數(shù)將旋正后的直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo),調(diào)用三次樣條插值(spline)確定1個(gè)三次樣條函數(shù)f(x),在區(qū)間[xi,xi+1]上的表達(dá)式如下:
f(x)=aix3+bix2+cix+di,i=0,1,…,n-1
Spline插值曲線使用的格式為yy=interp1(x,y,xx,′spline′),即計(jì)算出由x和y確定的分段三次多項(xiàng)式y(tǒng)=f(x)在插值點(diǎn)xx對(duì)應(yīng)的函數(shù)值yy。
由于擬合后的特征截面曲線數(shù)據(jù)點(diǎn)過(guò)多,在后期建立截面曲線時(shí),計(jì)算量過(guò)大,會(huì)增大誤差。本文研究將各特征截面層曲線每隔10°取1個(gè)點(diǎn),由于已對(duì)截面曲線進(jìn)行了對(duì)稱處理,所以只需提取曲線半邊角度半徑Ra,其中a代表角度(a=0°,10°,20°,…,180°),作為后期數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。肩部截面層曲線測(cè)量示意圖如圖4所示。
圖4 肩部截面曲線測(cè)量示意圖
特征截面各角度半徑與厚度、寬度之間存在一定的關(guān)系,為了研究這種關(guān)系,將各特征截面層曲線上測(cè)量的角度半徑與相對(duì)應(yīng)的厚度、寬度數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,從而得到特征截面曲線建立規(guī)則,為曲面建模奠定基礎(chǔ)。本文研究選用皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)r,其計(jì)算公式如下:
以肩部截面曲線的厚度、寬度及部分插入點(diǎn)的角度半徑為例,相關(guān)分析結(jié)果如表3所示。
表3 相關(guān)性分析
由表3可知,角度半徑R0、R10、R20、R30與肩厚的相關(guān)系數(shù)接近1,因此,將這些角度半徑僅與肩厚進(jìn)行一元回歸分析;而角度半徑R90與肩寬的相關(guān)系數(shù)接近1,將其與肩寬進(jìn)行回歸分析。同理,可驗(yàn)證其他特征截面層各角度半徑與厚度、寬度間的相關(guān)性。
根據(jù)角度半徑與寬度、厚度的相關(guān)程度,可建立以角度半徑為因變量,特征截面厚度、寬度為自變量的回歸模型,如下式所示:
Ra=E1×D+E2×W+E
式中:Ra為角度半徑(a=0°,10°,20°,…,180°),mm;E1和E2為回歸系數(shù);E為常數(shù)項(xiàng);D和W為自變量,D為對(duì)應(yīng)特征截面的厚度值,W為寬度值,單位為mm。
利用線性回歸分析可獲得判定系數(shù)R2、常數(shù)項(xiàng)E及回歸系數(shù)E1、E2,建立特征截面曲線規(guī)則。為驗(yàn)證各角度半徑與厚度、寬度之間是否存在比較顯著的線性關(guān)系,首先利用散點(diǎn)圖進(jìn)行分析,觀察它們之間是否呈線性分布趨勢(shì)。以肩部截面140°時(shí)的角度半徑R140、肩厚、肩寬為例,可看出這三者大致呈線性關(guān)系,如圖5所示。
圖5 肩部截面R140散點(diǎn)圖
其他特征截面各角度半徑與對(duì)應(yīng)截面厚度、寬度的散點(diǎn)圖也存在較為顯著的線性關(guān)系?;谔卣鹘孛娴暮穸群蛯挾确謩e建立各特征截面各角度半徑的回歸模型,對(duì)各特征截面曲線規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè),從而獲得8個(gè)特征截面曲線形狀。以肩部截面為例,部分角度半徑與肩厚、肩寬的回歸方程如表4所示。
表4 肩截面部分角度半徑與肩厚、肩寬的回歸方程
在二維尺寸提取中,提取的特征點(diǎn)精確與否較大程度取決于人體輪廓的提取是否精確。本文研究選取最佳閾值分割法提取人體邊緣輪廓。按照灰度級(jí)別將像素集合劃分為若干個(gè)區(qū)域,通過(guò)最大類間方差法找到一個(gè)合適的閾值進(jìn)行二值圖像轉(zhuǎn)換,如圖6(a)所示。為解決某些部位背景和目標(biāo)的灰度差別較小,導(dǎo)致的目標(biāo)輪廓不夠平滑、存在孔洞等情況,分別采用開(kāi)運(yùn)算和填充來(lái)解決,如圖6(b)所示。最后提取二值圖像的邊緣輪廓,得到所需人體輪廓,如圖6(c)所示。
圖6 正側(cè)面圖像處理
根據(jù)頸肩部建模所確定的8個(gè)特征截面層,需要確定出相關(guān)特征點(diǎn)(頸點(diǎn)、側(cè)頸點(diǎn)、肩點(diǎn)和腋下點(diǎn)),從而獲取曲線建立規(guī)則所需的13個(gè)特征參數(shù)值(見(jiàn)表5)。利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)知識(shí),結(jié)合特征點(diǎn)的高度范圍和人體頸肩部形態(tài)規(guī)律在處理后的人體輪廓上尋找上述特征點(diǎn),以得到人體特征截面的厚度、寬度和高度,尺寸提取部位如圖7所示。
表5 頸肩部尺寸定義
圖7 二維尺寸提取示意圖
以人體頸部為例,頸部的側(cè)面特征比較明顯。首先根據(jù)三維測(cè)量數(shù)據(jù)得到頸部高度在人體身高的83.6%~87.2%之間,直線Hu和直線Hd表示頸部高度范圍,從Hu到Hd以1像素行距進(jìn)行逐行尋找,當(dāng)MN與上一掃描線M′N′相差最大時(shí),其所在行H即為頸圍行,如圖8所示。直線H上點(diǎn)M與點(diǎn)N之間的距離為頸厚,然后在正面輪廓以相同的高度比尋找頸點(diǎn)。
根據(jù)上述原則,本文共提取了頸、側(cè)頸、肩及腋下4個(gè)部位特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)值,結(jié)合光學(xué)成像原理得到圖像提取尺寸與真實(shí)尺寸的轉(zhuǎn)換關(guān)系,獲取各橫截面厚度、寬度與高度的真實(shí)尺寸,為后續(xù)個(gè)性化頸肩部模型的建立奠定基礎(chǔ)。
隨機(jī)選取40個(gè)女性樣本的二維圖像,提取特征截面的厚度和寬度數(shù)據(jù),分析4個(gè)特征截面層(頸部、側(cè)頸部、肩部和腋下)曲線厚度、寬度提取值與三維測(cè)量值間的關(guān)系(見(jiàn)表6),以驗(yàn)證照片測(cè)量尺寸的準(zhǔn)確性。
圖8 頸厚測(cè)量示意圖
表6 二維提取誤差分析
由表6可知,T檢驗(yàn)的顯著性均大于0.05,且相關(guān)系數(shù)較高,表明三維測(cè)量值與二維提取值之間無(wú)顯著差異;均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差都小于0.5,說(shuō)明誤差較小;誤差百分比(平均絕對(duì)誤差/平均值)都小于5%,滿足人體測(cè)量要求,說(shuō)明本文研究提出的尺寸提取方法具有一定的可行性。
由于在對(duì)特征截面曲線進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí),對(duì)各截面曲線的中心位置進(jìn)行了修改,故在建立模型時(shí)需調(diào)整每一層的中心位置。以肩部截面為例,如圖9所示。圖中M為肩部截面外接矩形中心,M′為腋下截面外接矩形中心,N為肩部截面的實(shí)際中心。通過(guò)二維圖像找出M和M′的坐標(biāo)值,進(jìn)而計(jì)算出二者的水平距離d,則可得到肩截面的實(shí)際中心N,各點(diǎn)新坐標(biāo)如下:
式中:xm為中心調(diào)整后的橫坐標(biāo);ym為中心調(diào)整后的縱坐標(biāo);x為肩部截面厚度中心的橫坐標(biāo);x′為腋下截面厚度中心的橫坐標(biāo)。
圖9 中心調(diào)整示意圖
本文研究利用NURBS曲面建模法進(jìn)行頸肩部三維模型構(gòu)建。通過(guò)頸肩部的頂點(diǎn)、邊、表面等相互間的拓?fù)潢P(guān)系描述頸肩部的形狀,NURBS曲面的數(shù)學(xué)模型如下:
式中:Di,k(u)為u向的k階基函數(shù);Dj,t(v)為v向的t階基函數(shù);wi,j為加權(quán)因子;bi,j為控制點(diǎn)[19]。
由以上公式,根據(jù)控制點(diǎn)bi,j可得到u向和v向的節(jié)點(diǎn)矢量,即可通過(guò)二維尺寸提取、截面曲線建立規(guī)則及NURBS曲面建模技術(shù)構(gòu)建頸肩部三維模型。隨機(jī)選取2名女性的人體圖像作為測(cè)試樣本,采用二維尺寸提取技術(shù)提取所需尺寸,然后根據(jù)曲線建立規(guī)則及三維人體建模技術(shù)進(jìn)行頸肩部模型的構(gòu)建,所建三維模型如圖10所示。
在實(shí)際應(yīng)用中,不同的服裝對(duì)各部位規(guī)格允許的誤差要求不同。如GB/T 2665—2017《女西服、大衣》、GB/T 2660—2017《襯衫》和FZ/T 81004—2012《連衣裙、裙套》分別指出了女西服、襯衫、連衣裙對(duì)頸圍、肩寬、胸圍允許的誤差范圍,如表7所示??烧J(rèn)為在該誤差范圍內(nèi)的頸肩部三維模型能夠用于虛擬試衣或服裝遠(yuǎn)程定制。
表7 規(guī)格允許誤差
為進(jìn)一步驗(yàn)證該方法構(gòu)建的頸肩部模型的精度,對(duì)比分析測(cè)試樣本各部位模型尺寸與三維測(cè)量尺寸間的差值,即誤差,結(jié)果如表8所示。
表8 三維建模誤差分析
由表8可知,誤差均小于1,同時(shí)頸圍、肩寬均在成衣尺寸規(guī)格允許的誤差內(nèi)。其中,樣本1#中誤差最大的為肩圍1.0 cm,其次是肩斜角0.9°;樣本2#中誤差最大的為肩斜角0.7°;造成這2個(gè)部位誤差相對(duì)較大的原因在于人體肩部截面形狀較為復(fù)雜,且肩點(diǎn)位置較難確定。
本文研究對(duì)非接觸式二維人體尺寸測(cè)量與個(gè)性化三維人體模型自動(dòng)生成進(jìn)行了研究,提出了二維尺寸測(cè)量方法,并根據(jù)提取的人體尺寸建立特征截面曲線,從而構(gòu)建個(gè)性化頸肩部模型。研究主要成果如下。
1)建立截面曲線規(guī)則。利用逆向工程軟件對(duì)女性樣本的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,截取了8個(gè)特征截面曲線;對(duì)橫截面進(jìn)行旋正、三次樣條插值及對(duì)稱處理,然后每隔10°提取角度半徑,并分析其與截面厚度、寬度之間的線性回歸關(guān)系,得到各特征截面曲線的建立規(guī)則,為頸肩部三維模型的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)。
2)提出二維人體尺寸測(cè)量方法。以二維圖像為基礎(chǔ),利用MatLab軟件進(jìn)行人體輪廓提取,結(jié)合人體比例和頸肩部形態(tài)規(guī)律確定特征點(diǎn),計(jì)算得到所需尺寸,并對(duì)提取的尺寸進(jìn)行誤差分析,誤差百分比都小于5%,證明了二維尺寸測(cè)量的準(zhǔn)確性與可行性。
3)建立個(gè)體化頸肩部模型。通過(guò)二維尺寸測(cè)量方法提取所需尺寸,以“坐標(biāo)點(diǎn)—截面曲線—人體表面”為建模的基本思路,結(jié)合曲線建立規(guī)則,得到建模所需的8層特征截面曲線的坐標(biāo)值并確定截面中心位置,最后選用NURBS曲面建模實(shí)現(xiàn)基于正側(cè)面照片的頸肩部三維模型構(gòu)建。