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基于图像处理的人体模特试衣方法*

更新时间:2009-03-28

0 引言

图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像是指采用专业的摄像机、工业相机等设备经过拍摄得到一个大的三维或二维数组,该数组的元素为像素,其值为灰度值,灰度值的大小在0~255之间变化,可通过调整灰度值的大小,改变图像颜色。

服装印花是制衣工艺。第一步,把织物匹染成单色,第二步,把图案印在织物上。其中,第二步中的印花色浆含有能破坏底色染料的强漂白剂。为了展现印花后服装上身的视觉效果,在大批量生产服装之前,一般会先生产1~2件服装,经模特上身后,判断是否符合人们的审美要求。才决定是否需要大批量生产。但这大大地浪费了布料、时间及生产机器的利用率,拖延了出产日期。

为了解决上述问题,本文提出一种基于图像处理的人体模特换衣方法,通过图像灰度化、二值化、形态学处理等方法,对人体模特的原有服装进行准确定位,然后将印花布料填充至人体模特的定位位置,实现换衣,以此观察模特着衣后的视觉效果,判断是否达到审美要求,若符合要求,即可投入生产,大大地节省了布料、时间及生产机器的利用率,避免了资源浪费。

1 图像预处理

彩色图像中的每个像素由R、G、B各自分量共同决定,而灰度图像是R、G、B三个分量相等时的一种特殊彩色图像。灰度图像的像素值取值范围为0~255,彩色图像中的任一通道也可构成一幅灰度图像[1]。比较不同通道下的灰度图像,选择最易于定位模特服装位置的灰度图像进行图像二值化。图像二值化是基本操作,也是图像形态学运算的基础。图像二值化主要是将图像的目标和背景分离开来,二值化后的图像像素值表现为两种像素值,分别为1或0。将灰度图像输入数组的每个值除以255,即得到一个值在0~1变化的像素值数组。假设输入图像为 f(x,y),二值化后的输出图像为g(x,y),T为固定分割阈值[2],则二值化方法可用公式表示为:

如图3所示,各相的有功功率是通过对去直流分量后的电流、电压信号进行乘法、加法、数字滤波等一系列数字信号处理后得到的。电流电压采样数据中包含高达21次的谐波信息,所以依据公式计算得到的有功功率也至少包含21次谐波信息。有功功率的测量原理图如图3所示,合相有功功率Pt=Pa+Pb+Pc。

  

图1 原始图像

 

美国戏剧家田纳西·威廉斯(Tennessee Williams,1911-1983)作品里的中国元素也可分从有形与无形两个方面来理解:前者包括中国厨师、洗衣店、瓷器、茶叶、灯笼、服饰和城市等物质因素,后者主要指中国思想和中国理想等精神层面。这些元素涉及到普通中国人生活的衣食住行等方方面面,是现实与想象、器物与文化的统一体。威廉斯作品中的中国元素与中国人所理解的中国元素有着不同的内容和意义,其所处的社会环境、威廉斯本人的个性心理特征和威廉斯的审美追求都影响着其作品中中国元素的选择和诠释,中国文化异域传播的共性也从威廉斯这一个体戏剧家身上得到了反映。

灰度化后的灰度图像如图2所示。

  

图2 灰度图像

比较固定阈值T在0~1之间变化时,在T=0.2及T=0.5时,得到的二值化图像将模特身体与服装分开的最为明显。结果如图3、4所示。

从前期统计来看,胜利油田2011年在滩坝沙、浊积岩等多种类型区块试验直井长缝大规模压裂开发,通过效果对比分析,直井长缝在多个区块均取得较好的增产效果。

  

图3 T=0.2时的二值图像

  

图4 T=0.5时的二值图像

本文针对爪极永磁式交流测速电机,设计了一种宽范围实时滤波测速算法。首先,阐述了该型测速电机的机械结构和工作原理;其次,针对结构不对称条件下测速电机的特性,建立了测速模型;然后,针对基于测速电机的传统测速电路得到的转速测量值是1个或多个感应电动势半波的平均有效值,无法准确反映实时转速值,以及存在低速测速盲区的问题,提出了一种交互双模自适应降阶无迹卡尔曼滤波算法,以期能够实时、宽范围估计被测转速,提高测速的精度和鲁棒性;最后,通过仿真验证了本文所提测速方法的有效性。

2 人体模特换衣总思路

服装位置定位步骤如下。

所有患者均于入室后常规面罩吸氧 (2 L/min),于手术操作开始前15 min静脉注射地佐辛(生产批号:,规格1 mL:5 mg)5 mg,并于手术开始前5 min静脉注射丙泊酚(生产批号:H20030115,规格 20 mL:0.2 g)2 mg/kg。患者入睡后,持续泵注丙泊酚 4~6 mg/(kg·h),瑞芬太尼0.1~0.2 μg/(kg·min)。 手术仪器采用德国 Wolf宫腔镜电切系统术,术中注入5%葡萄糖溶液膨宫,膨宫压力为80 mmHg,进液速度为200 mL/min。

end

二值化纤维图像反向扫描,若纤维图像中当前位置像素为目标前景,8领域内当前位置的右方、右下方、正下方、左下方像素若为nHolenum,则当前位置也赋值为nHo⁃lenum,即当P=0时,若P1=P6=P7=P8=P,则将P赋值为P=nHolenum。直到当前空穴标记完毕为止。

二值化图像进行正向扫描,寻找下一个像素点,若目标图像中当前位置像素为目标前景,如图6所示目标像素8领域内当前位置的左方、左上方、正上方、右上方像素若为nHolenum,则当前位置也赋值为nHolenum,即当P=0时,若P5=P4=P3=P2=P,则将P赋值为P=nHolenum。

式中,f F(x1,x2)为限流器的成本;f L为限流器的损耗;x1,x2分别为不同材料的用量;C1、C2分别为不同材料的单位费用;C0为与设计变量无关的固定费用。

  

图5 8邻域均为目标像素点

  

图6 8领域示意图

据此不同的目标点空穴被赋予不同值,每个空穴中的像素值相同,累计像素点数量,保留像素点最多的nHole⁃num值,将其余像素点变成背景像素,完成最大连通域的提取。

部分程序如下:

[L,num]=bwlabel(bwg2,8);

形态学处理[6]腐蚀。设A和B是整数空间Z中的集合,其中A为原始图像,B为结构元素,则B对A的腐蚀运算记为A⊖A,定义为[7]

long=zeros(1,nHolenum);%定义1*num数组,存放各个空穴累计后像素点。

for time=1∶nHolenum%time为空穴标记值,范围取自1~nHolenum。

v=0;

for i=1∶m

for j=1∶n

if L(i,j)==time

原始模特图像如图1所示。

v=v+1;%像素值累加。

end

最大连通域提取[3-5]。对G通道二值化图像素取反,此时服装目标点处可形成nHolenum个空穴,找到服装目标点像素并赋值nHolenum(nHolenum=1,2,…n) 。一个8领域以内像素均为目标值的示意图如图5所示,中心点像素为当前像素值。

end

long(1,time)=v;%服装目标像素点长度。

通过比较可知,G通道图像经过阀值分割后,目标点信息量保留最完善,分割效果最好,因此选择G通道下的T=0.5的二值化图像进行服装位置定位。

end

基于上述特征参数分析,以B&W 6S35ME-B9型船用低速二冲程柴油机(技术参数见表1)为研究对象,通过实例分析柴油机故障,阐述船舶能效管理中柴油机油耗率对故障诊断的有效性。

提取结果如图7(a)所示,图7(b)为左图的放大图像,其中圈内为多余目标像素点。

  

图7 最大连通域提取

[L,num]=bwlabel(bwg2,8);%bwlabel目标定位函数,返回8领域内提取空穴数量及标记后的服装标记图。

 

可见,B对A的腐蚀即为平移量Z的集合,这些平移量满足集合B平移Z之后仍然属于集合A。

对图7进行腐蚀后得到的图像如图8所示。

  

图8 腐蚀后的二值化图像

3 实例与分析

实验中,首先对图像进行预处理,得到G通道下的二值化图像。然后,采用形态学腐蚀算法,将提取过程中的多余像素点腐蚀掉,进而确定服装像素位置坐标。如图9所示,为制作服装的三种印花布料,图10分别为模特换衣后的效果图。

  

图9 印花布料

  

图10 模特换衣后效果图

4 结论

采用本文所提出的方法实现模特换衣。模特服装坐标定位准确,可直观地观察到各种印花布料着装后的效果图,直观简洁,基本上满足服装出产商对生产的不同花式布料服装的初步预想。

参考文献:

[1]冈萨雷斯.数字图像处理技术(第三版)[M].北京:电子工业出版社,2011.

[2]张冬生.基于阈值的图像分割算法研究[D].大庆:东北石油大学,2011.

未来,比亚迪叉车将持续提升叉车最核心的三电(即电池、电机、电控)技术,并进一步降低生产成本,提升产品性能,丰富产品类型,实现物流搬运车辆全覆盖,继续完善大客户的直销、经销、合作销售、租赁等多种发展模式,在世界舞台展示中国品牌、中国制造。比亚迪叉车也希望中国叉车制造商也能一起研发锂电、发展新能源,加快推动“油改电”进程,助力行业绿色发展。

在FLUDW的数据ETL抽取层中,设计了7个抽取器来实现相应的7个文件数据的抽取,再根据数据库模型中各关系表的依赖关系,确定各个抽取器的执行顺序,具体如表1。

[3]王凯,黄山,赵瑜,等.面向图像目标提取的改进连通域标记算法[J].计算机工程与设计,2014,35(07):2438-2441.

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[5]张恒,倪永婧.面向目标特征提取的连通域标记算法[J].计算机与网络,2015,41(07):58-61.

“创新是企业的灵魂,人才是企业发展的基础,为改善民生做好服务是企业应承担的社会责任。”新兴铸管股份有限公司总经理张同波在2011年11月“管道在水利行业中的应用研讨会”上的一席话,道出了企业发展的真谛。会后本刊记者采访了张同波总经理。

[6]刘志敏,杨杰,施鹏飞.数学形态学的细化算法[J].上海交通大学学报,1998(09):15-19.

[7]姚敏.数字图像处理技术[M].北京:机械工业出版社,2012.

 
杨曼,黄远民
《机电工程技术》 2018年第04期
《机电工程技术》2018年第04期文献

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