尺码测量方法及设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种尺码测量方法及设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始在网络购物平台上购买衣服，相较于线下服装店而言，在网络购物平台上购买衣服无法提前试穿，用户只能根据日常穿衣习惯去进行购买，这样很容易导致用户购买的衣服尺码不合身，由此导致的退货、换货，既浪费了消费者大量的时间和精力，也增加了电商的经营成本。
3.解决上述问题的关键在于如何获取用户较为精确的尺码，现有技术中通常由专业人员现场测量，或使用专业设备通过检测目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型来进行测量，测量成本较高。


技术实现要素：

4.本技术的多个方面提供一种尺码测量方法及设备，可以解决现有的尺码测量方式成本较高的技术问题。
5.第一方面，本技术实施例提供一种尺码测量方法，包括：
6.获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；
7.根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；
8.输出所述目标身体特征的尺寸。
9.在一种可能的实施方式中，所述根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：
10.检测所述图像中的所述目标关键点；
11.根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺；
12.根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸。
13.在一种可能的实施方式中，所述检测所述图像中的所述目标关键点，包括：
14.基于预设的人体检测模型，在所述图像中检测出包含所述目标对象的人体框；
15.基于预设的尺码检测关键点检测模型，检测所述人体框中所述目标对象对应的所述目标关键点。
16.在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺，包括：
17.根据所述目标关键点与所述图像的分辨率，确定所述图像中的所述目标对象对应
的所述第一身体特征的测量尺寸；
18.根据所述测量尺寸与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺。
19.在一种可能的实施方式中，所述目标身体特征的尺寸包括围度尺寸与长度尺寸，所述至少两帧图像包括所述目标对象的正面图像与侧面图像；
20.所述服务端根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：
21.根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的所述长度尺寸；
22.根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的宽度尺寸；
23.根据所述侧面图像中所述目标对象的目标关键点与所述侧面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的厚度尺寸；
24.所述服务端根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸。
25.在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸，包括：
26.基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数；
27.根据所述特征函数与所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，拟合出所述目标身体特征的围度尺寸。
28.在一种可能的实施方式中，所述基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数，包括：
29.根据所述正面图像与所述侧面图像，重建所述目标对象对应的三维体型；
30.根据所述三维体型，确定所述目标对象对应的多个特征参数；
31.基于所述多个特征参数，以及所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数。
32.第二方面，本技术实施例提供一种尺码测量方法包括：
33.获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；
34.向服务端上传所述至少两帧图像以及所述第一身体特征的尺寸，并请求所述服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；
35.输出所述目标身体特征的尺寸。
36.在一种可能的实施方式中，所述获取目标对象的至少两帧图像，包括：
37.在拍摄模式下，根据所述目标对象的预览图像，获取所述目标对象的骨骼关键点；
38.根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
39.若所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则根据所述
目标对象当前的姿态输出姿态纠正提示信息，直至所述目标对象的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求后，采集所述图像。
40.在一种可能的实施方式中，所述根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求，包括：
41.根据所述骨骼关键点，检测所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作；
42.若所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作中至少一项，和/或，所述骨骼关键点的数量不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
43.若所述目标对象当前的站立状态、站立角度、身体动作，以及所述骨骼关键点的数量均满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求。
44.在一种可能的实施方式中，所述请求服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：
45.发送尺寸检测请求至所述服务端，所述尺寸检测请求至少携带所述图像以及所述第一身体特征的尺寸；
46.接收所述服务端响应于所述尺寸检测请求检测得到的所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。第三方面，本技术实施例提供一种尺码测量装置，包括：
47.接收模块，用于获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；
48.确定模块，用于根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；
49.输出模块，用于输出所述目标身体特征的尺寸。
50.在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：
51.检测所述图像中的所述目标关键点；
52.根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺；
53.根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸。
54.在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：
55.基于预设的人体检测模型，在所述图像中检测出包含所述目标对象的人体框；
56.基于预设的尺码检测关键点检测模型，检测所述人体框中所述目标对象对应的所述目标关键点。
57.在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：
58.根据所述目标关键点与所述图像的分辨率，确定所述图像中的所述目标对象对应的所述第一身体特征的测量尺寸；
59.根据所述测量尺寸与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺。
60.在一种可能的实施方式中，所述目标身体特征的尺寸包括围度尺寸与长度尺寸，
所述至少两帧图像包括所述目标对象的正面图像与侧面图像；所述确定模块，具体用于：
61.根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的所述长度尺寸；
62.根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的宽度尺寸；
63.根据所述侧面图像中所述目标对象的目标关键点与所述侧面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的厚度尺寸；
64.根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸。
65.在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：
66.基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数；
67.根据所述特征函数与所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，拟合出所述目标身体特征的围度尺寸。
68.在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：
69.根据所述正面图像与所述侧面图像，重建所述目标对象对应的三维体型；
70.根据所述三维体型，确定所述目标对象对应的多个特征参数；
71.基于所述多个特征参数，以及所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数。
72.第四方面，本技术实施例提供一种尺码测量装置，包括：
73.获取模块，用于获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；
74.请求模块，用于向服务端上传所述至少两帧图像以及所述第一身体特征的尺寸，并请求所述服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；
75.输出模块，用于输出所述目标身体特征的尺寸。
76.在一种可能的实施方式中，所述获取模块，具体用于：
77.在拍摄模式下，根据所述目标对象的预览图像，获取所述目标对象的骨骼关键点；
78.根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
79.若所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则根据所述目标对象当前的姿态输出姿态纠正提示信息，直至所述目标对象的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求后，采集所述图像。
80.在一种可能的实施方式中，所述获取模块，具体用于：
81.根据所述骨骼关键点，检测所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作；
82.若所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作中至少一项，和/或，所述骨骼关键点的数量不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
83.若所述目标对象当前的站立状态、站立角度、身体动作，以及所述骨骼关键点的数
量均满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求。
84.在一种可能的实施方式中，所述请求模块，具体用于：
85.发送尺寸检测请求至所述服务端，所述尺寸检测请求至少携带所述图像以及所述第一身体特征的尺寸；
86.接收所述服务端响应于所述尺寸检测请求检测得到的所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
87.第五方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；
88.所述存储器存储计算机执行指令；
89.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行第一方面或第二方面所述的尺码测量方法。
90.第六方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被计算机执行时，用于实现第一方面或第二方面所述的尺码测量方法。
91.第七方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，用于实现第一方面或第二方面所述的尺码测量方法。
92.在本技术实施例中，可以通过电子设备先获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸，然后通过服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，确定并输出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。本技术实施例中，由于不需要测量目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型，只需获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像以及上述第一身体特征的尺寸，即可测量出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，因此采用个人消费级电子设备即可实现，操作方式方便快捷，相较于现有技术中依赖专业人员现场测量或使用专业设备进行测量的方式，可以有效降低尺码测量的成本。
附图说明
93.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
94.图1为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量系统的架构示意图；
95.图2为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的流程示意图；
96.图3为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图一；
97.图4为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的子流程示意图；
98.图5为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图二；
99.图6为相关技术中的一种人体骨骼关键点示意图；
100.图7为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图三；
101.图8为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图四；
102.图9为本技术示例性实施例提供的另一种尺码测量方法的流程示意图；
103.图10为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的另一子流程示意图；
104.图11为本技术示例性实施例提供的一种目标关键点的示意图；
105.图12为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量装置的结构示意图；
106.图13为本技术示例性实施例提供的另一种尺码测量装置的结构示意图；
107.图14为本技术示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
108.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
109.随着互联网技术的不断发展，越来越多的消费者开始在网络购物平台上购买衣服，相较于线下服装店而言，在网络购物平台上购买衣服无法提前试穿。由于消费者对自身体征数据的感知较弱，且手动测量、录入尺码的成本较高，消费者只能根据日常穿衣习惯去进行购买，这样很容易导致用户购买的衣服尺码不合身，由此导致的退货、换货，既浪费了消费者大量的时间和精力，也增加了电商的经营成本。
110.解决上述问题的关键在于如何获取消费者较为精确的人体尺码。现有技术中通常由以下几种测量方式：
111.一、专业人员现场测量。
112.二、基于专业扫描设备进行人体三维模型重建，根据人体三维模型进行测量。
113.二、使用带有深度传感器的设备检测人体三维深度信息，根据人体三维深度信息进行测量。
114.然而，上述几种测量方式操作复杂，且成本较高，难以在广大消费者中普及使用。
115.面对上述技术问题，本技术实施例中提供了一种尺码测量方法，可以通过目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸，测量出目标对象的至少一个身体特征的尺寸。该方法不需要获取目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型信息，因此可以利用个人消费级电子设备，如采用手机、平板电脑、摄像机等即可实现，相较于现有技术中依赖专业人员现场测量或使用专业设备进行测量的方式，方便快捷，可以有效降低尺码测量的成本。
116.以下通过具体实施例对本技术所示的技术方案进行详细说明。需要说明的是，以下几个实施例可以单独存在，也可以相互结合，对于相同或相似的内容，在不同的实施例中不再重复说明。
117.参照图1，图1为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量系统的架构示意图。如图1所示，该尺码测量系统包括客户端101与服务端102。
118.其中，上述客户端101(或称为用户端)是指与服务端102相对应的、为用户提供本地服务的程序。除了一些只在本地运行的应用程序之外，一般安装在普通的电子设备上，需要与服务端102互相配合运行。较常用的客户端包括了如万维网使用的网页浏览器，以及即时通讯的客户端软件等。上述电子设备可包括移动终端、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、智能电视、摄像机等网络终端，上述客户端可包括在上述电子设备中运行的应用程序(application，app)、网页浏览器等，本技术实施例中不做限制。服务端102包括但不限于单路服务器、多路服务器、分布式服务器以及云服务器等。
119.可选的，上述尺码测量方法可以由客户端101来执行，也可以由客户端101与服务端102共同执行。例如，在一些实施例中，用户通过客户端101将查询请求发送给服务端102；服务端102在接收到查询请求后，生成对应的任务事项，并反馈该任务事项的查询结果给客户端101。
120.参照图2，图2为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的流程示意图。在一种可行的实施方式中，该方法可以包括：
121.s201、获取目标对象的至少两帧图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸；上述至少两帧图像对应的拍摄视角不同。
122.本技术实施例的执行主体可以为电子设备，也可以为安装在电子设备中的客户端，本技术实施例对于具体执行主体不作限定。为了便于理解，在下文中，以执行主体为客户端为例进行说明。
123.本技术实施例中，上述目标对象可以是指消费者、用户等。上述图像可以是指用户上传或实时拍摄的图像。上述图像的数量为至少两帧，对应至少两个拍摄视角，例如上述图像可以包括从目标对象正面视角拍摄的正面图像和从目标对象侧面视角拍摄的侧面图像，后续从该正面图像中可以提取人体宽度相关的特征，从该侧面图像中可以提取人体厚度相关的特征。
124.在一些实施方式中，在需要进行尺码测量时，用户可以在客户端中触控预设第一控件，该预设第一控件可以是指图像上传控件或者拍摄控件，本技术实施例对于预设第一控件的具体设置方式不作限定。例如，客户端响应于用户的触控操作，进入拍摄模式，用户可以实时拍摄不同视角的至少两帧图像进行上传；或者，客户端响应于用户的触控操作，显示图像上传页面，用户可以从本地相册中选取不同视角的至少两帧图像进行上传。由此，客户端即可获取到至少两帧不同拍摄视角的图像。
125.在一些实施方式中，客户端在获取到至少两帧不同拍摄视角的图像之前或之后，用户可以在客户端中触控预设第二控件，该预设第二控件可以是指第一身体特征的尺寸上传控件。例如，客户端响应于用户的触控操作，显示第一身体特征的尺寸上传页面，用户可以输入目标对象的第一身体特征的尺寸并点击上传。由此，客户端即可获取到目标对象的第一身体特征的尺寸。
126.可选的，目标对象的第一身体特征可以是指目标对象的身高。
127.s202、向服务端上传上述至少两帧图像以及第一身体特征的尺寸，并请求服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，获取目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
128.本技术实施例中，客户端在获取到上述至少两帧图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸后，可以将获取到的上述至少两帧图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸上传至服务端，并请求服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，测量目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
129.本技术实施例中，服务端在接收到上述至少两帧图像后，检测各帧图像中用于测量目标对象尺码的目标关键点，如胸点、腰点、臀点、手腕点、肩点等。服务端根据各帧图像中用于测量目标对象尺码的目标关键点，可以测量出各帧图像中目标对象的肩宽、臂长、腿长、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚等身体特征的尺寸。
130.在一种可能的实施方式中，假设上述目标对象的第一身体特征是指用户的身高，则服务端可以根据各帧图像中用于测量目标对象尺码的目标关键点，测量出各帧图像中目标对象的身高，然后根据各帧图像中测量出的目标对象的身高，以及接收到的目标对象的第一身体特征的尺寸，确定出各帧图像对应的尺寸变换比例尺。服务端根据各帧图像对应的尺寸变换比例尺，以及测量出的各帧图像中目标对象的肩宽、臂长、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚等身体特征的尺寸，可以计算出目标对象实际的肩宽、臂长、腿长、胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚等身体特征的尺寸，然后进一步根据目标对象实际的胸宽、胸厚、腰宽、腰厚、臀宽、臀厚等身体特征的尺寸，可以计算出目标对象实际的胸围、腰围、臀围等目标身体特征的尺寸。
131.在一种可能的实施方式中，上述服务端执行的内容也可以由客户端来执行，即客户端在获取到上述至少两帧图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸后，检测各帧图像中用于测量目标对象尺码的目标关键点，并根据上述第一身体特征的尺寸以及检测到的目标关键点，采用同样的方式，测量得到目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，本技术实施例此处不再赘述。
132.本技术实施例中，服务端在测量出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸后，将测量结果反馈至上述客户端。
133.可选的，上述目标身体特征可以包括肩宽、臂长、腿长、胸围、腰围、臀围等身体特征中的一项或多项。
134.可以理解的是，客户端在获取到上述至少两帧图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸后，将获取到的上述至少两帧图像以及目标对象的第一身体特征的尺寸上传至服务端，由服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，测量目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸的处理方式，可以有效降低上述尺码测量方法在执行过程中对电子设备的处理器资源的占用，提高尺码测量处理速度，防止电子设备出现卡顿。
135.s203、输出上述目标身体特征的尺寸。
136.本技术实施例中，客户端在接收到服务端反馈的尺码测量结果后，在显示界面输出目标身体特征的尺寸。
137.在一种可能的实施方式中，客户端在接收到服务端反馈的尺码测量结果后，还可以根据尺码测量结果，为用户推荐当前浏览的商品中符合用户身体特征的尺码。
138.请参见图3，图3为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图一。在图3中，电子设备40中的客户端可以依据测量结果，为用户推荐合适的尺码。
139.本技术实施例提供的尺码测量方法，由于不需要检测目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型信息，只需获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像以及上述第一身体特征的尺寸，即可测量出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，因此可以采用个人消费级电子设备即可实现，相较于现有技术中依赖专业人员现场测量或使用专业设备进行测量的方式，方便快捷，可以有效降低尺码测量的成本。
140.在上述实施例的基础上，请参见图4，图4为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的子流程示意图。在本技术一些实施例中，上述获取目标对象的至少两帧图像，包括：
141.s401、在拍摄模式下，根据目标对象的预览图像，获取目标对象的骨骼关键点。
142.示例性的，请参见图5，图5为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图二。在一些实施方式中，在需要进行尺码测量时，用户可以在电子设备40中触发“智能量体”控件，电子设备40响应于用户的触控操作，在显示界面中弹出选择控件，用户可以选择触发“拍摄”控件或“从相册选择”控件。
143.其中，若电子设备40检测到用户触发“拍摄”控件，则进入拍摄模式，每隔预设时长采集一次目标对象的预览图像，并根据采集到的目标对象的预览图像，获取目标对象的骨骼关键点。若电子设备40检测到用户触发“从相册选择”控件，则打开电子设备的本地相册供用户选择，并在检测到用户触发的选择确认指令后，根据用户在相册中选中的图像，获取目标对象的骨骼关键点。
144.在一些实施方式中，上述骨骼关键点可以是指能够表达人体姿态的关键点。示例性的，参照图6，图6为相关技术中的一种人体骨骼关键点示意图。如图6所示出的，相关技术中定义了17个骨骼关键点，可以对应人体的多个关节点与头部特征，基于这17个骨骼关键点，即可准确地预估人体的姿态。
145.可选的，在一些实施方式中，可以采用以mobilenetv3为骨干网络(backbone)的posenet轻量模型，来输出目标对象的骨骼关键点。
146.其中，mobilenetv3是通过结合硬件感知网络架构搜索和netadapt算法设计改进而来。posenet是一种实时姿势检测技术，可以使用它检测图像或视频中的人类姿势。简单来说，posenet是一个深度学习tensorflow模型，它可以通过检测肘部、臀部、手腕、膝盖、脚踝等身体部位来估计人体姿势，并通过连接这些点形成姿势的骨架结构。
147.s402、根据上述骨骼关键点，确定目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求。
148.在一些实施方式中，可以根据上述骨骼关键点，确定目标对象当前的姿态，然后判断目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求。例如，在正面拍摄视角下判断目标对象的是否处于挺直站立状态、正面站立状态、手臂张开状态等；在侧面拍摄视角下判断目标对象的是否处于挺直站立状态、侧面站立状态、手臂贴身状态等。
149.示例性的，可以根据上述骨骼关键点，获取目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作；若目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作中至少一项，和/或上述骨骼关键点的数量不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求；若目标对象当前的站立状态、站立角度、身体动作，以及上述骨骼关键点的数量均满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定目标对象当前的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求。
150.s403、若目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则根据目标对象当前的姿态输出姿态纠正提示信息，直至目标对象的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求后，采集上述图像。
151.本技术实施例中，在拍摄模式下，为了便于目标对象根据上述姿态纠正提示信息纠正自身的姿态，上述姿态纠正提示信息可以采用文本显示加语音播放的形式，即在客户端取景界面显示上述姿态纠正提示信息的同时，语音播报上述姿态纠正提示信息。
152.本技术一些可行的实施方式中，在拍摄模式下，存在如下几种情况需要输出姿态
纠正提示信息：
153.针对正面图像或侧面图像，当检测到的上述骨骼关键点的数量为0时，可以确定正面图像或侧面图像中未检测到目标对象，此时可以输出第一姿态纠正提示信息，提示目标对象移动至目标区域。
154.针对正面图像，当检测到的骨骼关键点中头部关键点的数量少于1个，且除头部关键点外剩余关键点的数量少于12个时，则确定正面图像中的目标对象未处于目标区域，输出上述第一姿态纠正提示信息；针对侧面图像，当检测到的骨骼关键点中头部关键点的数量少于1个，且除头部关键点外剩余关键点的数量少于6个时，则确定侧面图像中的目标对象未处于目标区域，输出上述第一姿态纠正提示信息。
155.示例性的，请参见图7，图7为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图三。在图7中可以看出，在目标对象70未处于电子设备40的图像采集框中的目标区域71时，电子设备40输出第一姿态纠正提示信息：请站立于圆形区域。
156.针对正面图像，根据检测到的上述骨骼关键点，确定目标对象的臀部关键点至同一侧的肩部关键点与膝部关键点的连线的距离，当该距离与目标对象的身高的比值大于第一预设阈值(如7％)时，确定正面图像中的目标对象未处于挺直站立状态，此时可以输出第二姿态纠正提示信息，提示目标对象挺直站立；针对侧面图像，根据检测到的上述骨骼关键点，确定目标对象的膝部关键点至同一侧的臀部关键点与脚踝关键点的连线的距离，当该距离与目标对象的身高的比值大于第一预设阈值(如7％)时，确定侧面图像中的目标对象未处于挺直站立状态，此时同样输出上述第二姿态纠正提示信息，提示目标对象挺直站立。
157.示例性的，请参见图8，图8为本技术示例性实施例提供的一种应用场景示意图四。在图8中，在目标对象60未处于挺直站立状态时，电子设备40输出第二姿态纠正提示信息：请保持身体直立。
158.针对正面图像，根据检测到的上述骨骼关键点，确定目标对象的右肩关键点与目标对象的中轴线的第一距离，左肩关键点与目标对象的中轴线的第二距离，当右肩关键点与左肩关键点位于上述中轴线的两侧，且上述第一距离与第二距离的差值的绝对值小于第二预设阈值(如10cm)时，确定正面图像中的目标对象未处于正面站立状态，此时可以输出第三姿态纠正提示信息，提示目标对象正面站立；针对侧面图像，根据检测到的上述骨骼关键点，确定目标对象的右肩关键点与左肩关键点的距离，当该距离小于第二预设阈值(如10cm)时，确定侧面图像中的目标对象未处于侧面站立状态，此时可以输出第四姿态纠正提示信息，提示目标对象侧面站立。
159.针对正面图像，根据检测到的上述骨骼关键点，确定目标对象的任意一个人体线条与目标对象的中轴线的夹角的平均值未处于预设区间(如[10
°
，70
°
])时，确定正面图像中的目标对象的手臂未张开，此时可以输出第五姿态纠正提示信息，提示目标对象抬起手臂；其中，上述人体线条包括右肩关键点与右肘关键点的连线、右肘关键点与右手腕关键点的连线、左肩关键点与左肘关键点的连线、左肘关键点与左手腕关键点的连线。针对侧面图像，当确定同一侧的手腕关键点至肩部关键点的连线与同一侧的臀部关键点至肩部关键点的连线的夹角大于第三预设阈值(如30
°
)时，确定侧面图像中目标对象的手臂未处于贴身状态，此时可以输出第六姿态纠正提示信息，提示目标对象将手臂垂直贴身。
[0160]
在一些实施方式中，当正面图像或侧面图像中目标对象所在的人体框的面积占比
小于预设值(如50％)时，可以输出第七姿态纠正提示信息，提示目标对象向前移动。
[0161]
在一些实施方式中，若用户选择上传本地相册中的图像，则在用户选择的图像中的目标对象的姿态不满足对应视角下的图像需求时，则根据目标对象的姿态输出姿态纠正提示信息，提示用户重新上传满足对应视角下的图像，直至目标对象的姿态满足对应视角下的图像需求后，向服务端上传用户最新选择的图像，本技术实施例中不做赘述。
[0162]
在一些实施方式中，客户端在获取到目标对象的至少两帧图像后，也可以将获取到的图像发送至服务端，请求服务端判断目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求，并将判断结果反馈至客户端，本技术实施例中不做赘述。
[0163]
可以理解的是，通过客户端来判断目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求，以及引导用户拍摄满足对应拍摄视角下的图像采集需求，可以节省数据的网络传输时间，就可以充分利用电子设备的算力和存储空间，又可以避免数据传输引起的隐私泄露风险。
[0164]
本技术实施例提供的尺码测量方法，客户端通过实时检测、检测目标对象当前的姿态并判断是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求，满足要求自动进入下一步程序，不满足则给出纠正提示信息，引导用户按照要求完成拍摄，能够有效的提升后续服务端的测量准确度。
[0165]
请参见图9，图9为本技术示例性实施例提供的另一种尺码测量方法的流程示意图。在本技术一些实施例中，上述尺码测量方法包括：
[0166]
s901、获取目标对象的至少两帧图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸；上述至少两帧图像对应的拍摄视角不同。
[0167]
s902、根据上述第一身体特征的尺寸以及在图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，确定目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0168]
s903、输出上述目标身体特征的尺寸。
[0169]
本技术实施例的执行主体可以为服务端，也可以为安装在电子设备中的客户端，本技术实施例对于具体执行主体不作限定。为了便于理解，在下文中，以执行主体为服务端为例进行说明。
[0170]
在一些实施方式中，电子设备在获取到上述至少两帧图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸后，可以发送尺寸检测请求至所述服务端，该尺寸检测请求至少携带上述图像以及第一身体特征的尺寸。服务端在接收到上述尺寸检测请求后，根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，检测出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，并向上述电子设备发送该检测结果。电子设备接收服务端响应于上述尺寸检测请求检测得到的目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，并输出至显示界面进行显示。
[0171]
在上述实施例的基础上，请参见图10，图10为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量方法的另一子流程示意图。在本技术一些实施例中，上述服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：
[0172]
s1001、检测目标对象的至少两帧图像中的目标关键点。
[0173]
在一些实施例中，可以基于预设的人体检测模型，在上述图像中检测出包含目标
对象的人体框，基于预设的尺码检测关键点检测模型，检测上述人体框中目标对象对应的目标关键点。
[0174]
可选的，可以利用基于更快速度的区域卷积神经网络(faster region convolution neural network，faster-rcnn)的人体检测模型，从上述图像中检测出包含目标对象的人体框。在检测过程中，首先将整张图像输入卷积神经网络，提取图片的特征图features maps，再将图片特征输入区域生成网络(region proposal network，rpn)，得到候选框的特征信息。rpn对于候选框提出的特征，使用分类器判别是否属于目标对象，将属于人体类别的候选框，用回归器进一步调整其位置。最后将目标框和图片特征向量输入到roi pooling中层，再通过分类器进行分类，完成目标检测的任务。
[0175]
可选的，可以利用基于hrnet的自定义尺码检测关键点检测模型，检测出上述人体框中目标对象对应的目标关键点。
[0176]
示例性的，参照图11，图11为本技术示例性实施例提供的一种目标关键点的示意图。如图11所示出的，本技术实施例采用了62个目标关键点，可以准确反映人体各个部位的尺寸参数。相较于骨骼关键点，预设尺寸关键点能够更加高效、准确地表达人体体型，解决了同一组骨骼关键点可能对应多种人体体型的问题。需要说明的是，目标关键点的数量也可以为其他数值，目标关键点的位置也可以为其他位置，具体可以基于实际需求进行灵活设置，本技术实施例对此不作限定。
[0177]
可以理解的是，上述尺码检测关键点检测模型对宽松衣服具有一定的抗干扰能力，可以较准确的定位目标关键点在人物身体上而非衣服上的位置，由此对宽松衣服具有较强的抗干扰能力。
[0178]
s1002、根据目标关键点与第一身体特征的尺寸，确定上述图像对应的尺寸变换比例尺。
[0179]
在一些实施例中，根据目标关键点与上述图像的分辨率，确定上述图像中的目标对象对应的第一身体特征的测量尺寸，根据该测量尺寸与上述第一身体特征的尺寸，确定上述图像对应的尺寸变换比例尺。
[0180]
示例性的，假设上述第一身体特征为目标对象对应的身高，则根据目标关键点与上述图像的分辨率，可以确定出上述图像中的目标对象的身高的像素距离；根据上述图像中目标对象的身高的像素距离与服务端接收到的目标对象的实际身高，即可计算出上述图像对应的尺寸变换比例尺。
[0181]
s1003、根据上述目标关键点与尺寸变换比例尺，确定目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0182]
在一些实施例中，上述目标身体特征的尺寸包括围度尺寸与长度尺寸，上述至少两帧图像包括目标对象的正面图像与侧面图像。
[0183]
在一些实施方式中，服务端可以根据正面图像中目标对象的目标关键点与正面图像对应的尺寸变换比例尺，获取目标身体特征的长度尺寸，如肩宽s、臂长a、腿长l。
[0184]
例如，服务端可以根据正面图像中目标对象的左右肩点之间的像素距离与上述尺寸变换比例尺，计算出目标对象的肩宽s。
[0185]
在一些实施方式中，服务端可以根据正面图像中目标对象的目标关键点与正面图像对应的尺寸变换比例尺，获取目标身体特征的宽度尺寸，如胸宽x1、腰宽x2、臀宽x3；根据
侧面图像中目标对象的目标关键点与侧面图像对应的尺寸变换比例尺，获取目标身体特征的厚度尺寸，如胸厚x4、腰厚x5、臀厚x6；根据目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，获取目标身体特征的围度尺寸。
[0186]
在一些实施方式中，服务端在获取到目标身体特征的宽度特征和厚度特征{x1，x2，
……
，x6}后，对宽度特征和厚度特征{x1，x2，
……
，x6}进行特征扩展，生成对应的27个二次多项式特征，之后进行特征归一化处理。其中，上述27个二次多项式特征包括6个一次项{x1,x2,
……
,x6}、15个二元一次项{x1*x2，x1*x3，x1*x4，
……
，x5*x6}及6个二次项{x12，x22，
……
，x62}。
[0187]
基于特征扩展后的二次多项式特征，建立目标身体特征对应的特征函数，根据特征归一化处理后的各个二次多项式特征的值，使用线性回归对上述特征函数进行曲线拟合，得到目标身体特征的围度尺寸，即胸围、腰围、臀围。
[0188]
在一些实施方式中，服务端还可以根据上述正面图像与所述侧面图像，重建目标对象对应的三维体型，根据该三维体型，确定目标对象对应的多个特征参数，如身高、胖瘦等；基于多个特征参数，以及根据上述宽度特征和厚度特征扩展的上述27个二次多项式特征，建立目标身体特征对应的特征函数；根据该特征函数与目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，拟合出目标身体特征的围度尺寸。
[0189]
可以理解的是，同时基于上述根据三维体型确定的多个特征参数，以及上述宽度特征和厚度特征来建立目标身体特征对应的特征函数，并通过曲线拟合的方式来确定出目标身体特征的围度尺寸，可以进一步提升测量结果的准确度。
[0190]
本技术实施例提供的尺码测量方法，可以基于普通电子设备拍摄的图片，自动测量出用户的三维尺寸，然后创建尺码档案。对消费者而言，可以解决网购衣服时不知自身尺寸、挑选衣服尺码困难的痛点。对网络购物平台而言，可以按照用户的人体尺码进行精准的尺码推荐，尺码导购，提升成交和转化，并减少尺码原因退款、退货，解决了传统人体测量依赖专业人员现场测量，或使用专业扫描设备进行测量带来的成本高，覆盖率低的问题。
[0191]
基于上述实施例中描述的内容，本技术一些实施例中还提供了一种尺码测量装置。请参见图12，图12为本技术示例性实施例提供的一种尺码测量装置的结构示意图，该尺码测量装置120包括：
[0192]
接收模块121，用于获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同。
[0193]
确定模块122，用于请求服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0194]
输出模块123，用于输出所述目标身体特征的尺寸。
[0195]
在一种可能的实施方式中，确定模块122具体用于：
[0196]
检测所述图像中的所述目标关键点；
[0197]
根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺；
[0198]
根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0199]
在一种可能的实施方式中，确定模块122具体用于：
[0200]
基于预设的人体检测模型，在所述图像中检测出包含所述目标对象的人体框；
[0201]
基于预设的尺码检测关键点检测模型，检测所述人体框中所述目标对象对应的所述目标关键点。
[0202]
在一种可能的实施方式中，确定模块122具体用于：
[0203]
根据所述目标关键点与所述图像的分辨率，确定所述图像中的所述目标对象对应的所述第一身体特征的测量尺寸；
[0204]
根据所述测量尺寸与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺。
[0205]
在一种可能的实施方式中，所述目标身体特征的尺寸包括围度尺寸与长度尺寸，所述至少两帧图像包括所述目标对象的正面图像与侧面图像；确定模块122具体用于：
[0206]
根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的所述长度尺寸；
[0207]
根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的宽度尺寸；
[0208]
根据所述侧面图像中所述目标对象的目标关键点与所述侧面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的厚度尺寸；
[0209]
根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸。
[0210]
在一种可能的实施方式中，确定模块122具体用于：
[0211]
基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数；
[0212]
根据所述特征函数与所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，拟合出所述目标身体特征的围度尺寸。
[0213]
在一种可能的实施方式中，确定模块122具体用于：
[0214]
根据所述正面图像与所述侧面图像，重建所述目标对象对应的三维体型；
[0215]
根据所述三维体型，确定所述目标对象对应的多个特征参数；
[0216]
基于所述多个特征参数，以及所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数。
[0217]
需要说明的是，上述接收模块121、确定模块122及输出模块123具体执行的内容可以参阅图1至图11所示实施例中相关内容，此处不做赘述。
[0218]
基于上述实施例中描述的内容，本技术一些实施例中还提供了一种尺码测量装置。请参见图13，图13为本技术示例性实施例提供的另一种尺码测量装置的结构示意图，该尺码测量装置130包括：
[0219]
获取模块131，用于获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同。
[0220]
请求模块132，用于向服务端上传所述至少两帧图像以及所述第一身体特征的尺寸，并请求所述服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0221]
输出模块133，用于输出所述目标身体特征的尺寸。
[0222]
在一种可能的实施方式中，获取模块131，具体用于：
[0223]
在拍摄模式下，根据所述目标对象的预览图像，获取所述目标对象的骨骼关键点；
[0224]
根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
[0225]
若所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则根据所述目标对象当前的姿态输出姿态纠正提示信息，直至所述目标对象的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求后，采集所述图像。
[0226]
在一种可能的实施方式中，获取模块131，具体用于：
[0227]
根据所述骨骼关键点，检测所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作；
[0228]
若所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作中至少一项，和/或，所述骨骼关键点的数量不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求；
[0229]
若所述目标对象当前的站立状态、站立角度、身体动作，以及所述骨骼关键点的数量均满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求。
[0230]
在一种可能的实施方式中，获取模块131，具体用于：
[0231]
发送尺寸检测请求至所述服务端，所述尺寸检测请求至少携带所述图像以及所述第一身体特征的尺寸；
[0232]
接收所述服务端响应于所述尺寸检测请求检测得到的所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。
[0233]
需要说明的是，上述获取模块131、请求模块132及输出模块133具体执行的内容可以参阅图1至图11所示实施例中相关内容，此处不做赘述。
[0234]
在本技术实施例提供的尺码测量装置，可以通过电子设备先获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸，然后请求服务端根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，获取并输出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸。本技术实施例由于不需要测量目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型，只需获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像以及上述第一身体特征的尺寸，即可测量出目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，因此采用个人消费级电子设备即可实现，操作方式方便快捷，相较于现有技术中依赖专业人员现场测量或使用专业设备进行测量的方式，可以有效降低尺码测量的成本。
[0235]
基于上述实施例中描述的内容，本技术一些实施例中还提供了一种电子设备，请参见图14，图14为本技术示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备140可以包括处理器141和存储器142。示例性地，处理器141、存储器142，各部分之间通过总线143相互连接。
[0236]
存储器142存储计算机执行指令；
[0237]
处理器141执行存储器142存储的计算机执行指令，使得处理器141执行如上述方法实施例所示的尺码测量方法。
[0238]
相应地，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中
存储有计算机执行指令，当计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述方法实施例描述的尺码测量方法。
[0239]
相应地，本技术实施例还可提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可实现上述方法实施例所示的尺码测量方法。
[0240]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0241]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0242]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0243]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0244]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0245]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0246]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0247]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要
素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0248]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种尺码测量方法，其特征在于，包括：获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；输出所述目标身体特征的尺寸。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，确定所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：检测所述图像中的所述目标关键点；根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺；根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像中的所述目标关键点，包括：基于预设的人体检测模型，在所述图像中检测出包含所述目标对象的人体框；基于预设的尺码检测关键点检测模型，检测所述人体框中所述目标对象对应的所述目标关键点。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标关键点与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺，包括：根据所述目标关键点与所述图像的分辨率，确定所述图像中的所述目标对象对应的所述第一身体特征的测量尺寸；根据所述测量尺寸与所述第一身体特征的尺寸，确定所述图像对应的尺寸变换比例尺。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标身体特征的尺寸包括围度尺寸与长度尺寸，所述至少两帧图像包括所述目标对象的正面图像与侧面图像；所述根据所述目标关键点与所述尺寸变换比例尺，确定所述目标对象对应的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的所述长度尺寸；根据所述正面图像中所述目标对象的目标关键点与所述正面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的宽度尺寸；根据所述侧面图像中所述目标对象的目标关键点与所述侧面图像对应的尺寸变换比例尺，确定所述目标身体特征的厚度尺寸；根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，确定所述目标身体特征的所述围度尺寸，包括：
基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数；根据所述特征函数与所述目标身体特征的宽度尺寸和厚度尺寸，拟合出所述目标身体特征的围度尺寸。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数，包括：根据所述正面图像与所述侧面图像，重建所述目标对象对应的三维体型；根据所述三维体型，确定所述目标对象对应的多个特征参数；基于所述多个特征参数，以及所述目标身体特征的宽度特征和厚度特征，建立所述目标身体特征对应的特征函数。8.一种尺码测量方法，其特征在于，包括：获取目标对象的至少两帧图像，以及所述目标对象的第一身体特征的尺寸；所述至少两帧图像对应的拍摄视角不同；向服务端上传所述至少两帧图像以及所述第一身体特征的尺寸，并请求所述服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；输出所述目标身体特征的尺寸。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的至少两帧图像，包括：在拍摄模式下，根据所述目标对象的预览图像，获取所述目标对象的骨骼关键点；根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求；若所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则根据所述目标对象当前的姿态输出姿态纠正提示信息，直至所述目标对象的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求后，采集所述图像。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述骨骼关键点，确定所述目标对象当前的姿态是否满足对应拍摄视角下的图像采集需求，包括：根据所述骨骼关键点，检测所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作；若所述目标对象当前的站立状态、站立角度及身体动作中至少一项，和/或，所述骨骼关键点的数量不满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态不满足对应拍摄视角下的图像采集需求；若所述目标对象当前的站立状态、站立角度、身体动作，以及所述骨骼关键点的数量均满足对应拍摄视角下的图像采集需求，则确定所述目标对象当前的姿态满足对应拍摄视角下的图像采集需求。11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述请求服务端根据所述第一身体特征的尺寸以及在所述图像中检测到的用于测量所述目标对象尺码的目标关键点，获取所述目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸，包括：发送尺寸检测请求至所述服务端，所述尺寸检测请求至少携带所述图像以及所述第一身体特征的尺寸；接收所述服务端响应于所述尺寸检测请求检测得到的所述目标对象的至少一个目标
身体特征的尺寸。12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行如权利要求1至11任一项所述的尺码测量方法。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被计算机执行时，实现如权利要求1至11任一项所述的尺码测量方法。14.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至11任一项所述的尺码测量方法。

技术总结
本申请实施例提供一种尺码测量方法及设备，该方法包括：获取目标对象的至少两帧图像，以及目标对象的第一身体特征的尺寸；根据上述第一身体特征的尺寸以及在上述图像中检测到的用于测量目标对象尺码的目标关键点，确定目标对象的至少一个目标身体特征的尺寸；输出目标身体特征的尺寸。本申请实施例中由于不需要测量目标对象的三维深度信息或高精度人体三维模型，只需获取目标对象的至少两帧拍摄视角不同的图像以及上述第一身体特征的尺寸，即可测量出目标对象的目标身体特征的尺寸，因此采用个人消费级电子设备即可实现，方便快捷，相较于依赖专业人员现场测量或使用专业设备进行测量的方式，可以有效降低尺码测量的成本。可以有效降低尺码测量的成本。可以有效降低尺码测量的成本。


技术研发人员：王改革 陈子鉴 陈志文 吕承飞
受保护的技术使用者：阿里巴巴（中国）有限公司
技术研发日：2023.04.11
技术公布日：2023/7/25