一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统

摘要

本申请涉及一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统，其中，该方法包括：通过预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据，构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点，通过最短路径算法寻找起点到终点的最短路径，根据最短路径计算得到测地距离，完成预设服饰的尺寸测量，通过本申请，解决了服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题，实现了基于3D视觉的服饰尺寸的长时间稳定自动测量，避免了人工测量的人为失误和服饰在测量过程受到的损害。

权利要求

1.一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法，其特征在于，所述方法包括：通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片；

根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，其中，所述Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短路径；

根据所述最短路径计算得到测地距离，完成所述预设服饰的尺寸测量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形包括：

根据所述点云数据，计算出包含所述点云数据中所有点的最小包含矩形；

构建所述最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短距离包括：根据所述点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找所述起点到所述点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到所述起点到所述终点的最短路径，停止所述寻找。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格包括：

构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

删除所述初始点云三角网格中与所述超级三角形相关联的三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

5.一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的系统，其特征在于，所述系统包括数据获取模块、三角化模块和路径寻找模块；

所述数据获取模块通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片；

所述数据获取模块根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，其中，所述Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

所述路径寻找模块根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短路径；

所述路径寻找模块根据所述最短路径计算得到测地距离，完成所述预设服饰的尺寸测量。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形包括：

所述三角化模块根据所述点云数据，计算出包含所述点云数据中所有点的最小包含矩形，构建所述最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短距离包括：所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找所述起点到所述点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到所述起点到所述终点的最短路径，停止所述寻找。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格包括：所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

所述三角化模块删除所述初始点云三角网格中与所述超级三角形相关联的三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

说明书

一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统

技术领域

[0001] 本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统。

背景技术

[0002] 通常情况下，人们对于羽绒服的尺寸测量，主要依靠人工手动测量。在测量时需要先将服装拉伸铺平，然后利用相关测量工具测量具体尺寸。但该方法效率低且不稳定；当羽
绒服未被铺平某些表面存在凸起或凹陷时，测量精度会大大降低。

[0003] 此外，一些基于2D视觉的测量方法，也需要先将服装铺平，然后通过基于图像的测量来达到对服装尺寸测量的目的。该方法相比于人工测量提升了一定的效率，但因为还是
需要预先铺平服装才能拍照测量，所以仍然存在效率偏低和精度不稳定的问题。

[0004] 目前针对相关技术中服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

[0005] 本申请实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统，以至少解决相关技术中服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题。

[0006] 第一方面，本申请实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法，所述方法包括：

[0007] 根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

[0008] 构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，其中，所述
Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

[0009] 根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

[0010] 根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短路径；

[0011] 根据所述最短路径计算得到测地距离，完成所述预设服饰的尺寸测量。

[0012] 在其中一些实施例中，构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形包括：

[0013] 根据所述点云数据，计算出包含所述点云数据中所有点的最小包含矩形；

[0014] 构建所述最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

[0015] 在其中一些实施例中，根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短距离包括：

[0016] 根据所述点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找所述起点到所述点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到所述起点到所述终点的最短路径，停止所述寻找。

[0017] 在其中一些实施例中，构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三
角网格包括：

[0018] 构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

[0019] 删除所述初始点云三角网格中与所述超级三角形相关联的三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

[0020] 在其中一些实施例中，在根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据之前，所述方法还包括：

[0021] 通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片。

[0022] 第二方面，本申请实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的系统，所述系统包括数据获取模块、三角化模块和路径寻找模块；

[0023] 所述数据获取模块根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

[0024] 所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，
其中，所述Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

[0025] 所述路径寻找模块根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

[0026] 所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短路径；

[0027] 所述路径寻找模块根据所述最短路径计算得到测地距离，完成所述预设服饰的尺寸测量。

[0028] 在其中一些实施例中，所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形包括：

[0029] 所述三角化模块根据所述点云数据，计算出包含所述点云数据中所有点的最小包含矩形，构建所述最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

[0030] 在其中一些实施例中，所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过最短路径算法寻找所述起点到所述终点的最短距离包括：

[0031] 所述路径寻找模块根据所述点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找所述起点到所述点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到所述起点到所述终点的最短路径，停止所
述寻找。

[0032] 在其中一些实施例中，所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角
化，得到点云三角网格包括：

[0033] 所述三角化模块构建一个包含所述点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

[0034] 所述三角化模块删除所述初始点云三角网格中与所述超级三角形相关联的三角形，完成所述点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

[0035] 在其中一些实施例中，在所述数据获取模块根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据之前，所述系统还包括：

[0036] 所述数据获取模块通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片。

[0037] 相比于相关技术，本申请实施例提供的一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法和系统，通过预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据，构建一个包含点云数据中所有
点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三
角化，得到点云三角网格，根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点，通过最短路径算
法寻找起点到终点的最短路径，根据最短路径计算得到测地距离，完成预设服饰的尺寸测
量，解决了服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题，实现了基于3D视觉的服饰尺寸的长
时间稳定自动测量，避免了人工测量的人为失误和服饰在测量过程受到的损害。

附图说明

[0038] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

[0039] 图1是根据本申请实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量方法的步骤流程图；

[0040] 图2是点云数据三角化的具体示意图；

[0041] 图3是根据本申请具体实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量方法的流程示意图；

[0042] 图4是根据本申请实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量系统的结构框图；

[0043] 图5是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图。

[0044] 附图说明：41、数据获取模块；42、三角化模块；43、路径寻找模块。

具体实施方式

[0045] 为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用
于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的
前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0046] 显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用
于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并
且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭
露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应
当理解为本申请公开的内容不充分。

[0047] 在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相
同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显
式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相
结合。

[0048] 除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”
等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、
“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块（单
元）的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有
列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单
元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连
接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个
或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”
可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对
象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对
象，不代表针对对象的特定排序。

[0049] 本申请实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法，图1是根据本申请实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量方法的步骤流程图，如图1所示，该方法包括以下
步骤：

[0050] 步骤S102，根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

[0051] 步骤S104，构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，其中，
Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

[0052] 步骤S106，根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

[0053] 步骤S108，根据点云三角网格，通过最短路径算法寻找起点到终点的最短路径；

[0054] 步骤S110，根据最短路径计算得到测地距离，完成预设服饰的尺寸测量。

[0055] 需要说明的是，预设服饰可以是羽绒服等表面存在凸起和/或凹陷的服饰，而最短路径为点云三角网格起点到终点的最短边的集合，测地距离则为该集合中所有边长度之
和。

[0056] 通过本申请实施例中的步骤S102至步骤S110，解决了服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题，实现了基于3D视觉的服饰尺寸的长时间稳定自动测量，避免了人工测量的
人为失误和服饰在测量过程受到的损害。

[0057] 在其中一些实施例中，步骤S104，构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形包括：

[0058] 根据点云数据，计算出包含点云数据中所有点的最小包含矩形；

[0059] 构建最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

[0060] 在其中一些实施例中，步骤S108，根据点云三角网格，通过最短路径算法寻找起点到终点的最短距离包括：

[0061] 根据点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找起点到点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到起点到终点的最短路径，停止寻找。

[0062] 具体地，根据Dijkstra算法从起点开始，寻找起点所在边的最短边；

[0063] 以该最短边所在的另一点搜索该点剩下边中的最短边，重复执行该步骤，直至得到起点到终点的最短路径，停止寻找。

[0064] 在其中一些实施例中，步骤S104，构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三
角网格包括：

[0065] 构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

[0066] 删除初始点云三角网格中与超级三角形相关联的三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

[0067] 具体地，构造一个超级三角形，包含点云数据中所有点；

[0068] 图2是点云数据三角化的具体示意图，如图2所示，

[0069] 步骤一，将点云数据中的点逐个加入，找到三角形外接圆包含该点的若干三角形，（如将点P加入，找到三角形A1 A2 A6、三角形A2 A3A6、三角形A3 A5A6和三角形A3A4 A5，其外接
圆包含点P）；

[0070] 步骤二，判断若干三角形是否有公共边；

[0071] 步骤三，若没有公共边，则将该点与所在三角形顶点进行连接，构成新的三角形；

[0072] 步骤四，若有公共边，则删除公共边，将该点与公共边所在的三角形顶点进行连接，构成新的三角形，（如删除边A2A6、边A3A6和边A3A5，将点P与点A1、点A2、点A3、点A4、点A5和
点A6分别连接，构成新的三角形）；

[0073] 循环执行上述步骤一至步骤四，最后删除超级三角形关联的三角形完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

[0074] 需要说明的是，上述Delaunay三角化可以通过Bowyer‑Watson算法来实现。

[0075] 在其中一些实施例中，在步骤S102，根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据之前还包括：

[0076] 通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片。

[0077] 需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些
情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

[0078] 本申请具体实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法，图3是根据本申请具体实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量方法的流程示意图，如图3所示，该方法
包括以下步骤：

[0079] 步骤一，通过3D相机拍摄获取服装的高清晰度图片；

[0080] 步骤二，根据该高清晰度图片，通过深度图转换生成高精度点云数据；

[0081] 步骤三，通过Delaunay三角化，得到高精度点云数据的网格表面；

[0082] 步骤四，根据服装尺寸测量的起点和终点，通过Dijkstra算法寻找起点到终点的最短路径；

[0083] 步骤五，根据最短路径计算得到测地距离，完成服装的尺寸测量。

[0084] 通过本申请具体实施例中的步骤一至步骤五，解决了服饰尺寸测量的效率偏低和不稳定的问题，实现了基于3D视觉的服饰尺寸的长时间稳定自动测量，避免了人工测量的
人为失误和服饰在测量过程受到的损害。

[0085] 本申请实施例提供了一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的系统，图4是根据本申请实施例的基于三维视觉的服饰尺寸测量系统的结构框图，该系统包括数据获取模块41、
三角化模块42和路径寻找模块43；

[0086] 数据获取模块41根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据；

[0087] 三角化模块42构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，其中，
Delaunay三角形符合空外接圆准则和最小角最大准则；

[0088] 路径寻找模块43根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点；

[0089] 路径寻找模块43根据点云三角网格，通过最短路径算法寻找起点到终点的最短路径；

[0090] 路径寻找模块43根据最短路径计算得到测地距离，完成预设服饰的尺寸测量。

[0091] 通过本申请实施例提供的系统，数据获取模块41预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据，三角化模块42构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入
法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格，路径寻
找模块43根据预设需求确定服饰尺寸测量的起点和终点，通过最短路径算法寻找起点到终
点的最短路径，根据最短路径计算得到测地距离，完成预设服饰的尺寸测量，解决了服饰尺
寸测量的效率偏低和不稳定的问题，实现了基于3D视觉的服饰尺寸的长时间稳定自动测
量，避免了人工测量的人为失误和服饰在测量过程受到的损害。

[0092] 在其中一些实施例中，三角化模块42构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形包括：

[0093] 三角化模块42根据点云数据，计算出包含点云数据中所有点的最小包含矩形，构建最小包含矩形的外接三角形，作为超级三角形。

[0094] 在其中一些实施例中，路径寻找模块43根据点云三角网格，通过最短路径算法寻找起点到终点的最短距离包括：

[0095] 路径寻找模块43根据点云三角网格，通过Dijkstra算法寻找起点到点云三角网格中其他点的最短路径，直至得到起点到终点的最短路径，停止寻找。

[0096] 在其中一些实施例中，三角化模块42构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云
三角网格包括：

[0097] 三角化模块42构建一个包含点云数据中所有点的超级三角形，通过逐点插入法形成若干Delaunay三角形，得到初始点云三角网格；

[0098] 三角化模块42删除初始点云三角网格中与超级三角形相关联的三角形，完成点云数据的Delaunay三角化，得到点云三角网格。

[0099] 在其中一些实施例中，在数据获取模块41根据预设服饰的高清晰度三维图片生成点云数据之前还包括：

[0100] 数据获取模块41通过三维相机获取预设服饰的高清晰度三维图片。

[0101] 需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位
于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器
中。

[0102] 本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

[0103] 可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

[0104] 需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

[0105] 另外，结合上述实施例中的基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执
行时实现上述实施例中的任意一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方法。

[0106] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机
设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、
内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存
储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部
的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于三维视觉的服饰
尺寸测量的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算
机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按
键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

[0107] 在一个实施例中，图5是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图，如图5所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该电
子设备包括通过内部总线连接的处理器、网络接口、内存储器和非易失性存储器，其中，该
非易失性存储器存储有操作系统、计算机程序和数据库。处理器用于提供计算和控制能力，
网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信，内存储器用于为操作系统和计算机程序的
运行提供环境，计算机程序被处理器执行时以实现一种基于三维视觉的服饰尺寸测量的方
法，数据库用于存储数据。

[0108] 本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以
包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

[0109] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读
取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申
请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括
非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM
（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括
随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，
诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强
型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM
（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

[0110] 本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，
只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0111] 以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来
说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护
范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。