基于单张图片的服装建模相关算法研究

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构建服装的虚拟模型在许多领域都有着非常广泛的应用,近年来许多服装重建新技术被提出来,其中大部分算法都需要服装的多视角视图,但是很多情况下服装的多视角视图是不具备的,特别是很多网站上的服装图片。因此本文提出了一种基于单张图片的服装重建方法,我们的方法仅需要很少量的交互,就能产生具有真实感的3D服装。本文研究了一种基于单张图片的服装建模的算法,算法中输入的单张图片不需要额外的信息。图片首先需要经过预处理,通过SVM结合HOG进行行人检测,自动获得人物区域,通过Grabcut算法获取人物轮廓。采用了一个基于SVM(Support Vector Machine),KNN(K-NearestNeighbor)两种机器学习模型的服装解析器对服装进行解析,解析出服装类型,并找出对应的服装面片样板。再利用Bowyer-Watson三角剖分,对图片中的服装轮廓进行三角剖分生成Delaunay网格。根据最近点匹配原则,通过As-Rigid-As-Possible形状操作实现服装轮廓网格刚性形变操作,将服装纹理和服装样板匹配,生成具有真实感纹理和缝合信息的服装面片。最终实现了从一张服装图片到质量尚可的服装模拟。本文还实现对服装样板进行参数化调整的程序,针对服装样板提出基于遗传算法的排版算法。
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