一种基于智能衣柜的图像展示方法、装置及智能衣柜与流程

1.本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种基于智能衣柜的图像展示方法、装置及智能衣柜。


背景技术：

2.随着人们生活水平的不断提高、收入水平的不断提升，智能家居也受到更多消费者的喜爱。在国家政策扶持之下，智能家居的普及将是必然的，在智能生态体系内，会涉及众多产业链。比如我们日常都在使用的衣柜，但就目前的衣柜来说，衣物堆叠式存放，人们在穿着时需要不断翻找衣物自行搭配，耗费时间过长。因此，为满足人们的生活需求，目前急需一种能够提供快速试衣的智能方案。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种基于智能衣柜的图像展示方法、装置及智能衣柜，旨在解决现有技术人们在穿着时需翻找衣物自行搭配，耗费时间过长的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种基于智能衣柜的图像展示方法，所述方法包括以下步骤:
6.在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；
7.在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；
8.将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。
9.可选地，所述在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示的步骤之前，包括：
10.通过设置于衣柜内侧的扫描摄像头对衣柜内放置的衣物进行图像扫描，得到多个扫描图片；
11.基于所述多个扫描图片得到柜内衣物的扫描图像。
12.可选地，所述基于所述多个扫描图片得到柜内衣物的扫描图像，包括：
13.基于所述多个扫描图片，对所述多个扫描图片进行预处理，得到多个处理后的扫描图片；
14.对所述多个处理后的扫描图片进行特征点提取，得到特征点的匹配特征集；
15.基于所述特征点的匹配特征集对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的扫描图像。
16.可选地，所述基于所述特征点的匹配特征集对所述多个处理后的扫描图片进行图
片拷贝拼接，得到柜内衣物的扫描图像的步骤，包括：
17.基于所述特征点的匹配特征集，通过特征值匹配算法选取出各处理后的扫描图片之间的关联特征
18.根据所述关联特征生成所述多个处理后的扫描图片对应的特征点集；
19.基于所述特征点集选取匹配点，并通过所述匹配点对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的初始扫描图像；
20.对所述柜内衣物的初始扫描图像的重叠区域进行加权融合，得到柜内衣物的扫描图像。
21.可选地，所述在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过多个预置摄像头采集用户的三维人体图像，包括；
22.接收用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令；
23.根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头进行人体图像采集，并生成三维人体图像。
24.可选地，所述根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头进行人体图像采集，并生成三维人体图像的步骤，包括：
25.根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头获取不同人体部位的像素点图像集合；
26.根据所述像素点图像集合查找同一人体部位在对应像素点图像中的相同特征；
27.根据所述相同特征确定所述同一人体部位对应的视差图；
28.根据各人体部位的视差图，利用三角测量算法生成三维人体图像。
29.可选地，所述根据各人体部位的视差图，利用三角测量算法生成三维人体图像的步骤，包括：
30.获取多个所述预置摄像头的相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值；
31.根据所述相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值，利用三角测量算法生成三维人体图像。
32.可选地，所述将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示之后，包括：
33.获取用户输入的虚拟场景指令；
34.根据所述虚拟场景指令查找对应的虚拟场景，并将查找到的虚拟场景与所述人体着装图像进行拟合，得到虚拟场景下的人体着装图像。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于智能衣柜的图像展示装置，所述基于智能衣柜的图像展示装置包括：
36.衣物展示模块，用于在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；
37.图像采集模块，用于在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；
38.着装展示模块，用于将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。
39.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能衣柜，所述智能衣柜包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像展示程序，所述智能衣柜为实现如上文所述的图像展示方法的步骤。
40.本发明通过在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。上述过程规避了传统试衣需翻找衣物再上身穿着的过程，有效节省了试衣时间，且通过三维成像，还能使用户看见自己全方位的试衣图像，在节省试衣时间的同时还能增强用户试衣体验感。
附图说明
41.图1为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第一实施例的流程示意图；
42.图2为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第二实施例的流程示意图；
43.图3为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的流程示意图；
44.图4为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的三角测量方法示意图；
45.图5为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的图像采集示意图；
46.图6为本发明一种基于智能衣柜的图像展示装置第一实施例的结构框图。
47.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
48.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
49.本发明实施例提供了一种基于智能衣柜的图像展示方法，参照图1，图1为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第一实施例的流程示意图。
50.本实施例中，所述基于智能衣柜的图像展示方法包括以下步骤：
51.步骤s10：在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示。
52.需要说明的是，本发明方法的执行主体可以是智能衣柜，具体为智能衣柜内部的配备有数据处理、网络连接等功能的控制系统。所述衣物展示指令可理解为，用户通过可交互设备向衣柜发出的指令，例如，可以是语音输入的指令或通过智能衣柜的按键输入的指令或其他移动终端输入的指令，本实施例对此不加以限制。
53.在具体实施中，当柜门处于关闭状态时，智能衣柜收到诸如“我有哪些衣服”的指令时，柜门上的智能显示屏就会显示柜内衣服，进一步地，还可通过语音输入锁门、柜门移动等驱动指令，还可通过语音控制柜内执行装置执行柜内灯光控制指令、柜内除湿及衣柜杀菌等功能。
54.易于理解的是，当用户每次打开衣柜柜门后，柜内衣物的数量或是悬挂位置都会有一些变化，因此，在用户每次关闭柜门时，扫描柜内衣物得到柜内衣物的当前图片并存储在本地，当接受到用户发出的衣物展示指令时，获取柜内衣物的当前图片并在柜门显示屏上展示，用户即可通过浏览展示的图片获知柜内衣物的储存情况，浏览时用户可以选择3d
模式或平面模式。
55.步骤s20：在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像。
56.需要说明的是，所述基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令可理解为，当衣柜显示屏将柜内当前衣物的图片进行展示后，用户即可根据自身需求针对当前图片所包含衣物进行的衣物试穿选择。
57.在具体实施中，用户可在衣柜显示屏上对心仪的待试穿衣物进行点击选择，也可以是通过控制器对衣物进行框选，或是通过手势控制选择等。本实施例对此不加以限制。
58.在本实施例中，当接收到用户输入的试衣指令时，预先设置在衣柜上的摄像头支架伸出，用以采集用户人体三维图像，当然，为成像清晰，可通过设置多个摄像头采集多方位的图像后再生成三维立体图像。以设置四个摄像头为例，预先在衣柜左前、右前、左后、右后四个方位设置摄像头，当接收到用户输入的试衣指令时自动启动，采集人体四个方位的图像，并基于四张图像进行图片立体融合，具体包括：利用四个视角的图像进行建模、数据提取、图像拼接、hdr优化等完成三维重建，并将处理得到的全部数据及图片纹理映射到三维模型上。即创建一个球面模型，将四个视角的图像分别投射到这个球面的前后左右四个方位上，再经过图像处理，将图像之间的拼接处进行灰度调整自然过渡，得到用户的三维人体图像。
59.步骤s30：将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。
60.在具体实施中，将用户选择的待试穿衣物图片与人体三维图片进行图片融合，得到用户的试装图片，且用户可通过波动显示屏内的三维图片查看自己各方位的试装样子。
61.在一些实施例中，所述将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示之后，包括：
62.获取用户输入的虚拟场景指令；
63.根据所述虚拟场景指令查找对应的虚拟场景，并将查找到的虚拟场景与所述人体着装图像进行拟合，得到虚拟场景下的人体着装图像。
64.需要说明的是，由于本实施例提出的方案基于智能衣柜，因此用户可通过向智能衣柜输入即将出席的场景获取指令，智能衣柜通过联网平台，在网络中获取虚拟场景对应的虚拟图像，例如，用户所选择的衣物即将用于出席公司聚会，或是朋友的结婚典礼等，因此用户可通过语音或是其他指令输入方式向智能衣柜输入关键信息，例如语音输入“公司聚会”或“结婚典礼”等，进一步将在显示屏上显示多张搜索到的多张虚拟图片，用户可根据自己需求进行选择，进一步将用户所选择的虚拟场景图片与人体着装图片进行拟合，得到具体场景下的人体着装图像，更方便用户明晰具体场景下的着装样式。
65.本实施例通过在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。由此，通过预置摄像头采集人体多视角的图片得到三维人体图像，进一步将用户选择的待试穿衣物图像与三维人体图像进行融合，使得用户方便快捷看到自己所选择衣物的上身效果，上述过程规避了传统
试衣需翻找衣物再上身穿着的过程，有效节省了试衣时间，且通过三维成像，还能使用户看见自己全方位的试衣图像，在节省试衣时间的同时还能增强用户试衣体验感。
66.参考图2，图2为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第二实施例的流程示意图。
67.基于上述第一实施例，提出本发明第二实施例，本实施例基于智能衣柜的图像展示方法在所述步骤s10之前，还包括：
68.步骤s101：通过设置于衣柜内侧的扫描摄像头对衣柜内放置的衣物进行图像扫描，得到多个扫描图片。
69.在具体实施中，可预先在柜门内侧设置适量个摄像头，具体设置位置根据用户的需求具体设定，例如，可设置在柜门内侧靠近顶部的位置或是柜门中部或柜门靠近底部，例如图5摄像头1或者摄像头2所示。当柜门关闭时，由于柜门滑动带动摄像头进行连续快速拍摄，便得到了多张柜内衣物图片，当然，拍摄时间间隔及拍摄数量可根据具体实施场景具体设定，易于理解的，时间间隔越短、拍摄数量越多，最终合成得到的柜内图片越清晰。
70.步骤s102：基于所述多个扫描图片得到柜内衣物的扫描图像。
71.在具体实施中，基于所述多个扫描图片，对所述多个扫描图片进行预处理，得到多个处理后的扫描图片；
72.需要说明的是，由于连续拍摄得到的多张图片可能存在画面不清晰或是边缘处模糊的情况，因此就需要对拍摄得到的图片进行图片预处理，例如hdr处理、消除几何畸变、抑制图片噪声等，得到更加规整的图像。
73.进一步地，对所述多个处理后的扫描图片进行特征点提取，得到特征点的匹配特征集；
74.需要说明的是，所述特征点可理解为图片灰度变化明显的点或是其他存在明显差异的特征点、线、区域等，并以特征点、线、区域等特征形成特征点的匹配特征集，可理解的，由于连续拍摄，图片高度相似的地方不会存在很明显的灰度变化或是其他差异。
75.基于所述特征点的匹配特征集对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的扫描图像。
76.在具体实施中，基于所述特征点的匹配特征集，通过特征值匹配算法选取出各处理后的扫描图片之间的关联特征，以两幅图片，使用特征值匹配算法surf把两幅图像特征点的匹配特征集中存在对应关系的特征对尽可能的选择出来，可理解的，在连续拍摄中，相邻图片边缘会存在对应关系的特征对，所述对应关系的特征对即为关联特征。
77.根据所述关联特征生成所述多个处理后的扫描图片对应的特征点集；
78.基于所述特征点集选取匹配点，并通过所述匹配点对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的初始扫描图像。
79.在具体实施中，利用矩阵变换函数将相邻两张图像转换到同一坐标下求得两图片对应的变换矩阵，进一步得到所述多个处理后的扫描图片对应的特征点集，通过匹配点筛选算法筛选出各相邻图片的可靠匹配点，本实施例使用findhomography函数来求得变换矩阵，选用ransac算法筛选出可靠匹配点。进一步基于筛选出的各相邻图片间的匹配点，对多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物完整的的初始扫描图像。
80.对所述柜内衣物的初始扫描图像的重叠区域进行加权融合，得到柜内衣物的扫描
图像。
81.需要说明的是，由于拼接后的得到的初始扫描图像在交界处的光照、色泽、部分图案过渡很差，显得很不自然，失真度极高，因此需要进行图像融合，即加权融合，使重叠部分慢慢过渡到还原度极高的扫描图像。
82.在具体实施中，可根据用户需求预先设置加权值，将拼接图像的重叠区域的像素值按预先设置的加权值相加合成新的图像。得到的新图像即为衣柜内部的整体图案，且还原度较高。
83.本实施例通过在柜门内侧设置摄像头，当柜门滑动时对柜内衣物进行连续对焦拍摄得到多张扫描图片，进一步通过对多张图片进行图片预处理后将多张图片进行拼接，从而得到衣柜内部还原度较高的整体图像，本实施例提出的图像获取方法方便快捷，能自动为用户提供质量较高的柜内衣物图像。
84.参考图3、图4及图5，图3为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的流程示意图，图4为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的三角测量方法示意图，图5为本发明一种基于智能衣柜的图像展示方法第三实施例的图像采集示意图。
85.基于上述第二实施例，提出本发明第三实施例，本实施例基于智能衣柜的图像展示方法的步骤s20，包括：
86.步骤s21：接收用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令。
87.易于理解的是，当衣柜显示屏上将柜内衣物进行显示后，用户在显示屏上选择了自己想要试穿的衣物图片，具体选择方式可以是在衣柜显示屏上点击或是语音输入等，所述选择的过程即为用户输入试衣指令的过程。
88.步骤s22：根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头进行人体图像采集，并生成三维人体图像。
89.需要说明的是，当接收到用户输入的试衣指令时，预先设置在衣柜上的多个摄像头支架伸出获取不同人体部位的像素点图像集合，如图5所示；
90.例如，以人体鼻子或耳朵或是人体手臂上任意一个位置为某一像素点，不同方位的摄像头对于此像素点采集到的图片都会有所差别，通过多个不同位置的摄像头对同一个像素点进行采集，得到人体部位的多个像素点的图像集合，当然，拍摄得到图片时，可对各图片进行消畸处理，使用消畸数学模型消除径向和切线方向的镜头畸变，得到无畸变的图像，消畸数学模型具体为以下两种:
91.径向畸变：
92.x
distorted
＝x(1 k1r2 k2r4
…
k
n
r
2n
)
93.y
distorted
＝y(1 k1r2 k2r4
…
k
n
r
2n
)
94.上述公式中(x
distorted
，y
distorted
)为畸变原图上像素点的原始位置，(x,y)为校正后输出图像上新的像素点位置，k1～k
n
为泰勒级数展开式的第一项至第n项参数，r为消畸数学模型的主点(r＝0)。
95.易于理解的是，摄像头光轴中心的畸变为0，沿着镜头半径方向向边缘移动，畸变越来越严重。畸变的数学模型可以用主点(r＝0)周围的泰勒级数展开式的前几项进行描述，若使用前两项，即k1和k2，对于图像畸变比较大的，可以增加使用第三项k3或k
n
来进行描述。
96.切向畸变：
97.x
distorted
＝x 2p1xy p2(r2 2x2)
98.y
distorted
＝y 2p1(r2 2y2) 2p2xy
99.上述公式中(x
distorted
，y
distorted
)为畸变的原图上像素点的原始位置，(x,y)为校正后输出图像上新的像素点位置。
100.易于理解的是，切向畸变主要由透镜本身与相机传感器平面或图像平面不平行而产生的。畸变模型可以用两个额外的参数p1和p2来描述，畸变处理需要使用到k1～k
n
、p1、p2等参数，具体参数的值视实际推导。畸变校正首先对输出图像的像素点做遍历，如1080p的图像，从点(0,0)到点(1919,1079)，逐行遍历，依次找到输出点(x,y)对应的原图点(x
distorted
，y
distorted
)的像素值，再将(x
distorted
，y
distorted
)的值赋给(x,y)。如果计算出来的对应的原图的点(x
distorted
，y
distorted
)不是整数，则用二次线性插值重新计算此点，然后赋值给(x,y)，即可得到无畸变的各像素点的位置，即无畸变的图像。当然，若在消畸过程中发现拍摄的图片在横向和纵向的方向倾斜很大，或两个摄像头呈现的无畸变图像出现重影，即可对摄像机进行校正，微调摄像头角度及水平位置，使得任意两个摄像头输出的图像(无畸变处理后)能够完全行对准。
101.根据所述像素点图像集合查找同一人体部位在对应像素点图像中的相同特征；
102.需要说明的是，如图4，以两摄像头呈现的图像为例，将两图像置于预设坐标系中，获得两图像具有的相同特征。
103.根据所述相同特征确定所述同一人体部位对应的视差图；
104.如图输出两个图像l、r相同特征在x坐标上的差值d＝xl
‑
xr，即输出视差图。
105.根据各人体部位的视差图，利用三角测量算法生成三维人体图像。
106.在具体实施中，获取多个所述预置摄像头的相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值；
107.根据所述相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值，利用三角测量算法生成三维人体图像，为便于理解，参考如4，知道摄像头a和摄像头b的相对几何位置t，摄像头的焦距fl＝fr＝f，视差d。就可以把视差图通过三角测量方法计算出该像素点的深度z，得出该像素点在等深图上的位点p。如以正面视角，选用的鼻子和耳朵作为像素点，计算出来的耳朵深度大于鼻子的深度，在等深图上呈现的是鼻子比较耳朵靠前。所有的的平面图像的点通过本步骤就可以输出整体的等深图，即一个视角的3d图，参考图5，a1为左前摄像头、a2左后摄像头、b1为右前摄像头、b2为右后摄像头，在具体实施中，同一平面上的两摄像头即可确定一个视角的3d图，进一步获得各个视角的3d图，再将各视角3d图进行拼接融合，即可得到三维人体图像。
108.本实施例通过多个预置摄像头采集多个视角的人体图像，并对各视角图片进行消畸等处理，使最终得到的三维人体图像更清晰，提高了三维人体图像的成像还原度。
109.此外，本发明实施例还提出一种智能衣柜，所述智能衣柜包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的图像展示程序，所述智能衣柜为实现如上文所述的基于智能衣柜的图像展示方法的步骤。
110.参照图6，图6为本发明基于智能衣柜的图像展示装置第一实施例的结构框图。
111.如图6所示，本发明实施例提出的基于智能衣柜的图像展示装置包括：
112.衣物展示模块10，用于在接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；
113.本实施例中基于智能衣柜的图像展示装置还包括图像获取模块，用于通过设置于衣柜内侧的扫描摄像头对衣柜内放置的衣物进行图像扫描，得到多个扫描图片。
114.进一步地，所述图像获取模块，还用于基于所述多个扫描图片得到柜内衣物的扫描图像，基于所述多个扫描图片得到柜内衣物的扫描图像。
115.进一步地，所述图像获取模块，还用于基于所述多个扫描图片，对所述多个扫描图片进行预处理，得到多个处理后的扫描图片；对所述多个处理后的扫描图片进行特征点提取，得到特征点的匹配特征集；基于所述特征点的匹配特征集对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的扫描图像。
116.进一步地，所述图像获取模块，还用于基于所述特征点的匹配特征集，通过特征值匹配算法选取出各处理后的扫描图片之间的关联特征；
117.根据所述关联特征生成所述多个处理后的扫描图片对应的特征点集；
118.基于所述特征点集选取匹配点，并通过所述匹配点对所述多个处理后的扫描图片进行拷贝拼接，得到柜内衣物的初始扫描图像；
119.对所述柜内衣物的初始扫描图像的重叠区域进行加权融合，得到柜内衣物的扫描图像。
120.图像采集模块20，用于在接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；
121.进一步地，所述图像采集模块20，还用于接收用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令；根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头进行人体图像采集，并生成三维人体图像。
122.进一步地，所述图像采集模块20，还用于根据所述试衣指令控制多个所述预置摄像头获取不同人体部位的像素点图像集合；根据所述像素点图像集合查找同一人体部位在对应像素点图像中的相同特征；根据所述相同特征确定所述同一人体部位对应的视差图；根据各人体部位的视差图，利用三角测量算法生成三维人体图像。
123.进一步地，所述图像采集模块20，还用于获取多个所述预置摄像头的相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值；根据所述相对几何位置、摄像头焦距及各人体部位的视差图对应的差值，利用三角测量算法生成三维人体图像。
124.着装展示模块30，用于将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。
125.本实施例中基于智能衣柜的图像展示装置还包括虚拟场景展示模块，用于获取用户输入的虚拟场景指令；根据所述虚拟场景指令查找对应的虚拟场景，并将查找到的虚拟场景与所述人体着装图像进行拟合，得到虚拟场景下的人体着装图像。
126.本实施例通过衣物展示模块接收到用户触发的衣物展示指令时，获取柜内衣物对应的扫描图像，并对所述扫描图像进行展示；图像采集模块接收到用户基于展示的所述扫描图像输入的试衣指令时，通过预置摄像头采集用户的三维人体图像；着装展示模块将所述扫描图像与所述三维人体图像进行图像融合，得到人体着装图像，并对所述人体着装图像进行展示。上述过程规避了传统试衣需翻找衣物再上身穿着的过程，有效节省了试衣时
间，且通过三维成像，还能使用户看见自己全方位的试衣图像，在节省试衣时间的同时还能增强用户试衣体验感。
127.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
128.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
129.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于智能衣柜的图像展示方法，此处不再赘述。
130.此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
131.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
132.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
133.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。