基于单目视觉测量的人体建模与显示
盛光有1，姜寿山1，张欣2
(1.西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048;
2.西安工程大学 服装与艺术设计学院，陕西 西安 710048 )
摘要：以一种基于单目视觉测量原理的三维人体扫描装置获得的人体数据为来源，运用三角面片法构建人体表面，并把人体模型保存为一种标准的模型格式文件OBJ文件，获取了三维人体模型。然后在Visual C++的编程环境中采用OpenGL（Open Graphics Library）作为三维图形接口,编程实现了三维人体模型，获得了可视化的人体模型。
关键词：三维人体模型；虚拟试衣；OpenGL；人体显示
随着人们对服装的舒适性，合体性和款式的个性化的要求越来越高。传统的二维服装CAD软件暴露出了种种不足之处,如号型难以适应不同形态的人体,不能在衣片设计阶段就看到成衣后的效果,需要反复修改等。根据个人体型进行单量单裁的量身定制方式(Made To Measure，简称MTM)应运而生，由于能满足个性特殊需求，这种方式深受人们欢迎。法国力克公司推出了一种服装量身定制系统[1]，按照客户具体要求量身定制,做到量体裁衣,使服装真正做到合体舒适. 德国TechMath公司的FitNet软件系统针对该顾客的体型,从人体数据库中直接搜索出相近的体型及配套服装样板,并提供了进一步根据顾客体型和穿着习惯修改样板的功能[2]。还有英国的Baird Menswear西服公司，其销售到国内和国际市场的西服中有80％是通过量身定制系统完成的，并且服装系列涵盖了不同款式、颜色和规格的组合[3]。而国内的三维服装CAD技术远远落后于西方发达国家，近几年来国内的一些院校和公司也都在研究这方面的技术。其中获得可视的三维人体模型的是三维虚拟试衣系统和三维服装CAD系统中的关键技术。本文以一种人体扫描仪所获取的三维人体数据为数据为基础，采用三角面片法构建了人体表面模型，并编程实现了人体模型的真实感显示。
基于单目视觉的三维人体姿态估计算法研究
随着人工智能技术的发展，计算机视觉方面的应用越来越广泛，其中三维人体姿态估计受到了广泛关注。三维人体姿态估计是指从二维图像中推断出人体姿态的三维姿态信息，这项技术具有非常重要的应用价值，例如人机交互、虚拟现实、游戏等诸多领域。目前，三维人体姿态估计算法主要分为基于单目视觉和基于多目视觉两种，本文主要讨论基于单目视觉的三维人体姿态估计算法。
一、 基于单目视觉的三维人体姿态估计算法原理
基于单目视觉的三维人体姿态估计算法目前主要采用深度学习算法，其基本原理是使用深度神经网络对输入的图像进行特征提取和人体关节定位，然后通过解析几何学等算法将人体姿态转化为三维空间中的坐标位置。具体而言，该算法一般可分为以下步骤：
1. 人体检测。输入一张图像后，先对图像中的人体进行检测和分割，以获取图像中的人体信息。
2. 人体关键点定位。使用深度学习算法对图像中的人体关键点进行定位，如肘关节、肩关节、脚踝等。
3. 姿态估计。通过解析几何学等算法将人体关键点转化为三维坐标进行姿态估计。
二、 基于单目视觉的三维人体姿态估计算法现状
基于单目视觉的三维人体姿态估计算法目前发展已经比较成熟，尤其是近几年深度学习算法的飞速发展，使得该技术在人体姿态估计领域有了很大进展。以下是目前主流算法的简介。
1. HMR HMR是一种端到端的深度学习算法，通过输入一张2D图像，即可输出该人体的3D姿态估计结果。HMR使用渐进式的训练方法，逐步提高深度神经网络对人体姿态的理解和解释能力。由于其高效的体验和优良的性能，HMR成为了当前最为主流的算法之一。
2. SPIN
SPIN是一种基于SMPL模型的方法，可以直接预测出一个人体的SMPL参数，并进而生成一个3D模型和对应的2D投影，并进一步实现3D人体姿态估计。SPIN在人体姿态估计方面具有很高的准确性和鲁棒性，同时在姿态估计速度上较为快速。
posec3d骨骼公式
1. 引言
在人体骨骼运动分析领域，posec3d是一种常用的骨骼轨迹重建软件。它基于3D动作捕捉技术，能够从多个摄像头拍摄的2D图像中还原人体骨骼的运动轨迹。在posec3d中，骨骼的运动轨迹是通过一系列复杂的公式计算得出的。本文将介绍posec3d骨骼公式的基本原理和计算流程。
2. 骨骼公式概述
posec3d骨骼公式是基于多视角的3D人体姿态估计技术，通过对多个摄像头拍摄的2D图像进行分析，可以准确地还原人体骨骼的运动轨迹。posec3d骨骼公式的核心思想是通过多视角的几何约束，将2D图像空间映射到3D骨骼空间，并根据骨骼关节的位置和姿态进行相关运算和计算。具体来说，posec3d骨骼公式可以分为以下几个步骤：
2.1 视觉标定
在运动分析前，首先需要进行视觉标定。posec3d通过设置标定板在摄像头视野中的位置，可以根据标定板上的特定点的像素坐标和世界坐标之间的对应关系，计算得出摄像头的内外参数。这些参数对后续的3D姿态估计和骨骼运动轨迹重建起着至关重要的作用。
2.2 人体关节点检测
在每个摄像头的视野中，posec3d需要准确地检测出人体的关节点，如头部、肩膀、手肘等。通常使用基于深度学习的方法进行关节点检测，通过对2D图像进行分析和处理，得到关节点在图像中的像素坐标。
2.3 关节点匹配
对于多个摄像头拍摄到的2D图像，posec3d需要将每个摄像头中检测到的关节点进行匹配。通过比对不同摄像头中关节点的位置和姿态信息，posec3d可以确定每个关节点在3D空间中的位置。
2.4 姿态估计与骨骼重建 通过关节点的匹配和姿态信息的计算，posec3d可以通过数学建模和运算，还原人体骨骼的运动轨迹。具体来说，posec3d使用刚体变换矩阵和旋转矩阵来描述人体的姿态。通过对多个关节点的位置和姿态进行计算，可以得出人体骨骼的运动轨迹。
3. posec3d骨骼公式的应用
三维人体建模
在数字化时代的今天，三维人体建模技术的发展日益成熟，为各行各业提供了更加精确和高效的工具。三维人体建模是通过计算机技术将人体的形状、结构和动作等信息转化为数字化的三维模型，广泛应用于影视动画、虚拟现实、医学仿真、服装设计等领域。本文将深入探讨三维人体建模技术的原理、应用和发展趋势。
一、三维人体建模的原理
三维人体建模的原理是通过采集人体的形状、纹理和动作等数据，利用计算机图形学和计算机视觉技术进行处理和重构，最终生成完整的三维人体模型。主要包括数据采集、数据处理和模型生成三个步骤。
1. 数据采集：三维人体建模的数据来源主要包括传感器、摄像头、扫描仪等设备，用于获取人体的外形、姿势、肌肤等信息。常用的数据采集技术包括结构光扫描、激光扫描、摄影测量、运动捕捉等。
2. 数据处理：通过对采集到的数据进行处理，去除噪声、对齐数据、拟合曲面等，以准确地表达人体的形状和结构。
3. 模型生成：将处理后的数据转化为三维模型，包括网格建模、曲面重建、关节绑定、骨骼绑定等过程。最终得到逼真的、可交互的三维人体模型。
二、三维人体建模的应用
三维人体建模技术在各个领域都有着广泛的应用，为相关行业带来了许多便利和创新。
1. 影视动画：在电影、动画片等影视作品中，通过三维人体建模可以制作出逼真的人物角色，让观众身临其境地感受故事情节。
2. 虚拟现实：在虚拟现实技术中，三维人体建模可以用于创建真实感十足的虚拟环境和人物形象，为用户提供沉浸式的体验。
3. 医学仿真：医学领域利用三维人体建模技术进行解剖学研究、手术模拟、病理分析等，有助于提高诊断和治疗的准确性。
4. 服装设计：在服装行业中，设计师可以利用三维人体建模技术为不同身材的人群设计服装，并进行虚拟试穿，提高设计效率和客户满意度。
三、三维人体建模的发展趋势
随着计算机技术和图形学技术的不断进步，三维人体建模技术也在不断发展和完善，未来有着更广阔的应用前景。 1. 精细化：未来三维人体建模技术将更加注重模型的细节和真实感，包括皮肤纹理、肌肉结构、头发模拟等方面的提升。
