CN107644214A - 一种手上佩戴物品试戴方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种手上佩戴物品试戴方法和系统，所述方法包括：获取用户的手腕图片；识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。本发明通过识别用户拍摄的手腕图片是否有类似手腕的部分，若识别到用户拍摄的手腕图片包含类似手腕的部分，才进行手腕图片和手上佩戴物品图片的合成，这样能够很好的保证用户合成的图片包含手腕主体，满足试戴感觉，提高了用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及图片识别技术领域，特别是涉及一种手上佩戴物品试戴方法和系统。
背景技术
目前市面上的部分应用提供了实物产品的试戴功能，这一类试戴算是第一代的试戴，主要原理是使用用户拍摄的图片，结合手上佩戴物品、手镯等物品进行图片合成，给用户虚拟的试戴体验。这种图片合成技术主要不足点有两个：一是拍摄物品的图片常常不包含有用户手腕部分，从而导致用户合成的图片缺乏手腕主体，从而造成视觉上的误差，降低了用户体验；二是试戴的合成图片缺少图片细节的调整，比如添加图片标签、添加阴影、各种图片风格，给用户带来更多体验。
发明内容
为了克服现有技术存在的不足，本发明提供了一种手上佩戴物品试戴方法和系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种手上佩戴物品试戴方法，包括：获取用户的手腕图片；识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
优选地，识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分的步骤包括：将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较，其中，所述基础图片为手腕轮廓图片。
优选地，将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较的步骤包括：利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度。
优选地，将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成的步骤包括：获取用户指定的手上佩戴物品放置在手腕图片中的位置坐标；将手上佩戴物品图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成。
优选地，得到试戴图片的步骤之后包括：添加属性标签到所述试戴图片的任意位置。
优选地，得到试戴图片的步骤之后包括：将试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上。
一种手上佩戴物品试戴系统，包括：手腕图片获取模块、手腕图片识别模块和图片合成模块；所述手腕图片获取模块，用于获取用户的手腕图片；所述手腕图片识别模块，用于识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；所述图片合成模块，用于若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
优选地，所述手腕图片识别模块，还用于将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较，其中，所述基础图片为手腕轮廓图片。所述手腕图片识别模块，还用于利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度。
优选地，所述图片合成模块，还用于获取用户指定的手上佩戴物品放置在手腕图片中的位置坐标；将手上佩戴物品图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成。
优选地，还包括：属性标签添加模块和图片输出模块；所述属性标签添加模块，用于添加属性标签到所述试戴图片的任意位置；所述图片输出模块，用于将所述试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上。
本发明的有益效果是：本发明通过识别用户拍摄的手腕图片是否有类似手腕的部分，若识别到用户拍摄的手腕图片包含类似手腕的部分，才进行手腕图片和手上佩戴物品图片的合成，这样能够很好的保证用户合成的图片包含手腕主体，满足试戴感觉，提高了用户体验。
此外，图片合成之后，可以添加属性标签到合成图片，提高图片的趣味性和可玩性，给用户带来更多体验。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为一实施例的手上佩戴物品试戴方法的示意性流程图。
图2为一实施例的手表试戴方法的示意性流程图。
图3为一实施例的供用户选择放置手腕拍照的位置图。
图4为一实施例的手上佩戴物品试戴系统的示意性结构图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
参见图1，一种手上佩戴物品试戴方法，包括：
S11，获取用户的手腕图片；
S12，识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；
S13，若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
在本实施例，所述手上佩戴物品可以为手表、手镯或者手链。在此不作具体限定。
通过识别用户拍摄的手腕图片是否有类似手腕的部分，若识别到用户拍摄的手腕图片包含类似手腕的部分，才进行手腕图片和手上佩戴物品图片的合成，这样能够很好的保证用户合成的图片包含手腕主体，满足试戴感觉，提高了用户体验。
实施例2
参见图2和图3，一种手表试戴方法，包括：
S21，获取用户的手腕图片；
在本实施例，所述手上佩戴物品是手表。所述手表试戴系统会提供5个位置供用户选择放置手腕拍照的位置，5个位置为上下左右中，如图3 所示，用户选择其中的一个手腕放置位置，并将手腕放在摄像头的后面进行拍照。手表试戴系统自动对焦手腕；用户点击拍照按钮，图片自动上传到手表试戴系统的服务器上。图片拍摄完成后，用户可以进行手表尺寸、亮度、阴影的调整，以便呈现出用户个性化的图片效果。
S22，利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度；
其中，基础图片由UI设计师手绘的标准化的手腕轮廓图片，图片白底，轮廓为黑色，减少其它相关像素的信息干扰，方便做图片对比。感知哈希算法的原理如下：
1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；
2.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；
3.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；
4.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；
5.计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；
6.得到指纹以后，就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于“汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。
S23，根据所述相似度，识别到所述手腕图片有类似手腕的部分；
根据感知算法计算所述手腕图片和基础图片的相似度确定手腕图片是否有类似手腕的部分，若有，则识别到所述手腕图片有类似手腕的部分。
S24，获取用户指定的手表放置在手腕图片中的位置坐标；位置坐标包括横坐标与纵坐标。
S25，将手表图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，得到试戴图片；完成手腕图片和手表图片的合成。
需要说明的是，在将手腕图片和手表图片进行合成前，需要分别将手腕图片、存储在数据库中的手表图片读取到内存缓冲区。在内存缓冲区，图片是以一个二维的数组进行保存的，每个二维的坐标都对应一个像素。每一个图片，都是由很多个像素点组成的，比如一张分辨率为1024*768大小的图片，其实是786432个像素点。
S26，添加属性标签到所述试戴图片的任意位置；用户添加品牌、价格等标签，品牌和价格可以展示在合成图片上，用户可以拖拉到图片的任意位置，提高趣味性和可玩性。标签完成后，一张完整的试戴图片就完成了，用户可以进行分享。
S27，将试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上；移动终端可以为手机、ipad或手提电脑。
其中，所述基础图片为手腕轮廓图片。
通过识别用户拍摄的手腕图片是否有类似手腕的部分，若识别到用户拍摄的手腕图片包含类似手腕的部分，才进行手腕图片和手表图片的合成，这样能够很好的保证用户合成的图片包含手腕主体，满足试戴感觉，提高了用户体验。此外，图片合成之后，可以添加属性标签到合成图片，提高图片的趣味性和可玩性，给用户带来更多体验。
实施例3
参见图4，一种手上佩戴物品试戴系统，包括：手腕图片获取模块11、手腕图片识别模块12和图片合成模块13；所述手腕图片获取模块11，用于获取用户的手腕图片；所述手腕图片识别模块12，用于识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；所述图片合成模块13，用于若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
在本实施例，所述手腕图片识别模块12，还用于将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较，其中，所述基础图片为手腕轮廓图片。
在本实施例，所述手腕图片识别模块12，还用于利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度。
在本实施例，所述图片合成模块13，还用于获取用户指定的手上佩戴物品放置在手腕图片中的位置坐标；将手上佩戴物品图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成。
在本实施例，还包括：属性标签添加模块；所述属性标签添加模块，用于添加属性标签到所述试戴图片的任意位置。
在本实施例，还包括：图片输出模块；所述图片输出模块，用于将所述试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上。
实施例1和实施例2中的手上佩戴物品试戴方法适用于所述手上佩戴物品试戴系统，在此不再一一赘述。
手腕图片识别模块通过识别用户拍摄的手腕图片是否有类似手腕的部分，若识别到用户拍摄的手腕图片包含类似手腕的部分，图片合成模块才进行手腕图片和手上佩戴物品图片的合成，这样能够很好的保证用户合成的图片包含手腕主体，满足试戴感觉，提高了用户体验。此外，图片合成之后，可以添加属性标签到合成图片，提高图片的趣味性和可玩性，给用户带来更多体验。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (10)
1.一种手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，包括：
获取用户的手腕图片；
识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；
若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
2.根据权利要求1所述的手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分的步骤包括：
将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较，其中，所述基础图片为手腕轮廓图片。
3.根据权利要求2所述的手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较的步骤包括：
利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度。
4.根据权利要求1所述的手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成的步骤包括：
获取用户指定的手上佩戴物品放置在手腕图片中的位置坐标；
将手上佩戴物品图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成。
5.根据权利要求1所述的手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，得到试戴图片的步骤之后包括：
添加属性标签到所述试戴图片的任意位置。
6.根据权利要求1所述的手上佩戴物品试戴方法，其特征在于，得到试戴图片的步骤之后还包括：
将试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上。
7.一种手上佩戴物品试戴系统，其特征在于，包括：手腕图片获取模块、手腕图片识别模块和图片合成模块；
所述手腕图片获取模块，用于获取用户的手腕图片；
所述手腕图片识别模块，用于识别所述手腕图片是否包含类似手腕的部分；
所述图片合成模块，用于若有，则将所述手腕图片和手上佩戴物品图片进行合成，得到试戴图片。
8.根据权利要求7所述的手上佩戴物品试戴系统，其特征在于，所述手腕图片识别模块，还用于将所述手腕图片和数据库中的基础图片进行比较，其中，所述基础图片为手腕轮廓图片；
所述手腕图片识别模块，还用于利用感知算法计算所述手腕图片和数据库中的基础图片的相似度。
9.根据权利要求7所述的手上佩戴物品试戴系统，其特征在于，所述图片合成模块，还用于获取用户指定的手上佩戴物品放置在手腕图片中的位置坐标；
将手上佩戴物品图片的二维像素数据以所述位置坐标为起点，覆盖手腕图片的二维像素数据，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成，完成手上佩戴物品图片和手腕图片的合成。
10.根据权利要求7所述的手上佩戴物品试戴系统，其特征在于，还包括：属性标签添加模块和图片输出模块；
所述属性标签添加模块，用于添加属性标签到所述试戴图片的任意位置；
所述图片输出模块，用于将所述试戴图片的二维像素数据，按照图片的格式，输出为jpg格式的图片，并展示到用户的移动终端上。
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