数据处理方法、装置和计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，方便快捷的网上购物越来越成为全民普遍推崇的购物方式。当用户进行网上选择衣服时，最重要的就是衣服是否适合自己，但是用户需要在购买并且收到实物之后才能知道是否合适，一旦衣服不合适就需要进行退货退款处理，这给用户以及商家带来一定的不便以及精力和资金成本的消耗。对此，用户可以通过智能试衣镜来改善这种问题。
3.目前市面上还没有实现智能试衣镜的成熟方案，且其目标使用者多数针对的是出入购物商场、高端酒店、私人定制等场所的群体，针对普通大众的一些方案也仅局限于动漫人物的模拟，图像显示的效果较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，可以真实显示用户穿衣的穿着效果，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
5.本技术实施例提供一种数据处理方法，包括：
6.采集用户的人体图像数据；
7.基于所述人体图像数据获取用户的人体坐标数据；
8.根据所述人体坐标数据构建用户的三维人体模型；
9.分割所述人体图像数据中的目标图像，并将所述目标图像渲染到所述三维人体模型中；
10.接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；
11.根据所述尺寸数据将所述目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
12.相应的，本技术实施例提供一种数据处理装置，包括：
13.采集单元，用于采集用户的人体图像数据；
14.获取单元，用于基于所述人体图像数据获取用户的人体坐标数据；
15.构建单元，用于根据所述人体坐标数据构建用户的三维人体模型；
16.分割单元，用于分割所述人体图像数据中的目标图像，并将所述目标图像渲染到所述三维人体模型中；
17.接收单元，用于接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；
18.覆盖单元，用于根据所述尺寸数据将所述目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
19.在一实施例中，所述覆盖单元，包括：
20.第一获取子单元，用于获取所述尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据；
21.分割子单元，用于根据预设分割粒度将所述目标服饰图像数据进行分割，得到服饰图像子数据；
22.覆盖子单元，用于将所述服饰图像子数据覆盖到所述三维人体模型上，得到目标人体模型。
23.在一实施例中，所述分割子单元，包括：
24.横向分割模块，用于根据预设横向分割粒度将所述目标服饰图像数据进行分割，得到横向服饰图像子数据；
25.纵向分割模块，用于根据预设纵向分割粒度将所述横向服饰图像子数据进行分割，得到服饰图像子数据。
26.在一实施例中，所述覆盖子单元，包括：
27.获取模块，用于获取用户的人体骨骼关键点数据；
28.覆盖模块，用于根据所述服饰图像子数据与用户的人体骨骼关键点数据的对应关系，将所述服饰图像子数据覆盖到所述三维人体模型上；
29.显示模块，用于当三维人体模型中存在无法被所述服饰图像子数据覆盖的区域时，将未被覆盖的区域进行区别显示。
30.在一实施例中，所述采集单元，包括：
31.检测子单元，用于检测用户与图像采集装置的实际距离，将所述实际距离与目标距离进行比较；
32.第一生成子单元，用于当所述实际距离不等于所述目标距离时，生成距离提示信息，所述距离提示信息用于指示用户移动当前位置直至当前位置对应的实际距离等于所述目标距离；
33.第二生成子单元，用于当所述实际距离等于所述目标距离时，生成旋转提示信息；
34.第一采集子单元，用于当检测到用户基于所述旋转提示信息在当前位置进行旋转时，根据用户的旋转速率同步采集用户的人体图像数据。
35.在一实施例中，所述获取单元，包括：
36.识别子单元，用于对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，得到用户的人体轮廓数据；
37.计算子单元，用于根据所述人体轮廓数据计算用户的人体坐标数据。
38.在一实施例中，所述数据处理装置，还包括：
39.切换单元，用于当用户选中美妆产品时，将当前模式切换为试妆模式，并采集用户的人脸图像信息；
40.颜色值获取单元，用于获取所述人脸图像信息中的每一像素点的人脸颜色值；
41.颜色值接收单元，用于接收用户选中的美妆产品的色号颜色值；
42.颜色值计算单元，用于根据所述人脸颜色值以及所述色号颜色值计算得到目标颜色值；
43.调节单元，用于根据所述目标颜色值对所述目标人体模型中的人脸区域的颜色值进行调节，以使得用户根据颜色值调节后的目标人体模型得到试妆效果。
44.在一实施例中，所述颜色值计算单元，包括：
45.透明度值获取子单元，用于获取用户预先设定的目标透明度值；
46.调节子单元，用于根据所述目标透明度值对所述色号颜色值进行调节，得到目标色号颜色值；
47.累加子单元，用于将所述人脸颜色值以及所述目标色号颜色值进行累加，得到目标颜色值。
48.此外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种数据处理方法中的步骤。
49.此外，本技术实施例还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序实现本技术实施例提供的数据处理方法。
50.本技术实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取所述计算机指令，处理器执行所述计算机指令，使得所述计算机设备执行本技术实施例提供的数据处理方法中的步骤。
51.本技术实施例通过采集用户的人体图像数据；基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。以此，通过获取用户的人体坐标数据来构建三维人体模型，并利用用户的目标图像来渲染三维人体模型以提高用户试衣显示效果的真实性，同时根据用户选择的尺寸数据来将目标服饰覆盖到用户的三维人体模型中，以此考虑用户的身材特点来真实显示用户对目标服饰的穿着效果，提高用户穿衣效果显示的真实性，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
附图说明
52.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
53.图1是本技术实施例提供的一种数据处理方法实施场景示意图；
54.图2是本技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
55.图3是本技术实施例提供的一种数据处理方法的另一流程示意图；
56.图4是本技术实施例提供的一种数据处理方法的具体实施场景示意图；
57.图5是本技术实施例提供的数据处理装置的结构示意图；
58.图6是本技术实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
59.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅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，本领域技术人员在没有作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。
60.本技术实施例提供一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。其中，该数据处理装置可以集成在计算机设备中，该计算机设备可以是服务器，也可以是终端等设备。
61.随着互联网技术的发展，方便快捷的网上购物越来越成为全民普遍推崇的购物方式。当用户进行网上选择衣服时，最重要的就是衣服是否适合自己，但是用户需要在购买并且收到实物之后才能知道是否合适，一旦衣服不合适就需要进行退货退款处理，这给用户以及商家带来一定的不便以及精力和资金成本的消耗。对此，用户可以通过智能试衣镜来改善这种问题。
62.然而，目前市面上还没有实现智能试衣镜的成熟方案，且其目标使用者多数针对的是出入购物商场、高端酒店、私人定制等场所的群体，针对普通大众的一些方案也仅局限于动漫人物的模拟，对用户的试衣效果的显示不真实，图像显示的效果较低。
63.为了解决以上的问题，本技术实施例提供了一种数据处理方法，该数据处理方法可以集成在智能电视中，通过获取用户的人体坐标数据来构建三维人体模型，并利用用户的目标图像来渲染三维人体模型以提高用户试衣显示效果的真实性，同时根据用户选择的尺寸数据来将目标服饰覆盖到用户的三维人体模型中，以此考虑用户的身材特点来真实显示用户对目标服饰的穿着效果，提高用户穿衣效果显示的真实性，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
64.请参阅图1，以数据处理装置集成在终端中为例，图1为本技术实施例所提供的数据处理方法的实施场景示意图，包括服务器a以及终端b，其中，服务器a可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、网络加速服务(contentdelivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
65.终端b可以是智能电视、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等各种可以进行图像采集的计算机设备，但并不局限于此。终端b可以采集用户的人体图像数据；基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
66.终端b以及服务器a可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，服务器a可以获取终端b上传的数据以执行相应的数据处理操作，本技术在此不做限制。
67.需要说明的是，图1所示的数据处理方法的实施环境场景示意图仅仅是一个示例，本技术实施例描述的数据处理方法的实施环境场景是为了更加清楚的说明本技术实施例的技术方案，并不构成对于本技术实施例提供的技术方案的限定。本领域普通技术人员可知，随着数据处理的演变和新业务场景的出现，本技术提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
68.以下分别进行详细说明。需要说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例
优选顺序的限定。
69.本实施例将从数据处理装置的角度进行描述，该数据处理装置具体可以集成在计算机设备中，该计算机设备可以是终端，本技术在此不作限制。
70.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的数据处理方法的流程示意图。该数据处理方法包括：
71.在步骤101中，采集用户的人体图像数据。
72.具体的，可以通过图像采集设备来采集用户的人体图像数据，该人体图像数据可以为图像采集设备在不同时间、不同方位对用户依序连续获取的系列图像，也即图像序列。此外，可以提示用户进行旋转以获取用户在不同方向上的人体图像。
73.其中，为了可以准确的获取用户的人体图像数据，可以生成提示信息来引导用户穿着紧身的衣服，此外，还可以指示用户站立到目标位置中进行人体图像的采集，以保证采集角度的适宜，减少后续对人体图像数据的计算量，同时，避免出现采集角度不合适导致采集到的人体图像产生变形或者失真的情况，以此提高采集的准确性。
74.在步骤102中，基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据。
75.其中，可以根据采集到的人体图像数据来获取用户的人体坐标数据，具体的，可以通过双目立体视觉系统来对采集到的人体图像数据中的每一人体图像进行识别，并提取识别到的用户在不同方向上的人体轮廓，进而根据提取到的人体轮廓数据来计算得到用户的人体坐标数据。
76.其中，双目立体视觉(binocular stereo vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
77.在步骤103中，根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型。
78.其中，可以通过人体三维建模方法基于用户的人体坐标数据来构建用户的三维人体模型，具体的，可以使用双目立体视觉系统拍摄用户的人体图像数据，并从双目图像序列中提取人体轮廓，根据提取到的人体轮廓计算用户的人体坐标数据，进而可以根据人体坐标数据以及体积不变等约束条件，来估计人体三维变形和运动参数,最后使用圆球体和旋转圆锥曲面绘制人体模型，从而可以得到用户的三维人体模型。
79.在步骤104中，分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中。
80.为了可以得到与用户更加相似的三维人体模型，以实现用户在试衣时为用户显示更加真实的试衣效果，可以对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，以获取每一人体图像中的目标图像，进而可以将人体图像数据中的目标图像进行分割，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中，其中，该目标图像可以为人体图像数据中用户的人脸图像，也可以为包括用户全身的图像。
81.在将目标图像渲染到该三维人体模型中时，可以利用骨骼检测接口(skeleton detect api)技术，根据人体模型不同位置的曲线特征，可以精确识别出人体肩部、胸部、腰部、臀部以及五官等重点人体骨骼关键节点的位置坐标，进而可以根据人体骨骼关键节点的坐标位置将目标图像从人体图像中分割出来并覆盖到三维人体模型中的对应位置。在一实施例中，也可以根据目标图像对三维人体模型中的对应位置进行渲染，例如，可以利用
opengl(opengraphics library，开放图形库或者开放式图形库)根据目标图像以及人体骨骼关键节点的坐标位置来计算目标图像与三维人体模型中任一点的2维坐标与3 维坐标之间的映射关系来对三维人体模型进行渲染。其中，opengl是用于渲染2d、3d矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(applicationprogramming interface，简称api)。
82.在步骤105中，接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据。
83.不同的用户会有不同的身高、体重以及身形，为了可以适应不同的用户的身材特点，用户可以根据自身的实际情况选择不同尺码的服饰进行试穿，并可以根据本技术实施例提供的数据处理方法来确定最适合的尺码以及服饰，具体的，可以接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据，其中，目标服饰可以为用户选中的需要进行试穿的服饰，该尺寸信息可以为用户选中的目标服饰的尺码，例如，可以为s(small，简称s)码、m(medium，简称m)码、l(large，简称l)码或者xl(extra large，简称xl)码等等，也可以为其他表征尺码信息的尺寸数据，在此不做限定。
84.在步骤106中，根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
85.其中，可以根据该尺寸数据获取该尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据，例如，当该尺寸数据为m码时，可以获取尺寸为m码的目标服饰图像数据，该目标服饰图像数据可以为二维平面图片，也可以为三维立体图形，不同尺寸数据的目标服饰图像数据可以按照尺寸的大小进行等比例的缩放。为了得到用户试穿该尺寸数据的目标服饰的效果，可以将尺寸数据的该目标服饰图像数据的覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
86.具体的，可以按照预设分割粒度将该目标服饰图像数据进行分割为多个服饰图像子数据，并根据目标服饰以及三维人体模型中的人体骨骼关键节点之间的对应关系，以及目标服饰的分割规则，将分割得到的每一服饰图像子数据覆盖到三维人体模型中的对应位置，同时，当三维人体模型中存在无法被该服饰图像子数据覆盖的区域时，将未被覆盖的区域进行区别显示，例如，可以将未覆盖的区域进行颜色加深显示，也可以进行高亮显示等等，以表征目标服饰与用户的人体不合适的直观体现，以此得到目标人体模型，其中，该预设分割粒度可以根据需要将目标服饰图像数据分割为服饰图像子数据的数量来进行预先设置，例如该预设分割粒度可以为12
×
13，即可以横向对目标服饰图像数据进行切割为12个部分，再纵向对目标服饰图像数据进行切割为13个部分等等，具体取值可以根据实际情况进行设定，在此不做限定。用户可以根据该目标人体模型，获取用户试穿不同尺寸数据对应的目标服饰的试穿效果，以此来确定目标服饰是否合适以及哪种尺寸数据最为合适，进一步提高了用户穿衣效果显示的真实性，提高了图像显示的效果。
87.由以上可知，本技术通过采集用户的人体图像数据；基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。以此，通过获取用户的人体坐标数据来构建三维人体模型，并利用用户的目标图像来渲染三维人体模型以提高用户试衣显示效果的真实性，同时根据用户选择的尺寸数据来将目标服饰覆盖到用户的三维人体模型中，以此考虑用户的身材特点来真实显示用户
对目标服饰的穿着效果，提高用户穿衣效果显示的真实性，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
88.根据上面实施例所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
89.在本实施例中，将以该数据处理装置具体集成在终端为例进行具体的说明。
90.为了更好的描述本技术实施例，请参阅图3。如图3所示，图3为本技术实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。具体流程如下：
91.在步骤201中，终端检测用户与图像采集装置的实际距离，将该实际距离与目标距离进行比较，当该实际距离不等于该目标距离时，生成距离提示信息。
92.其中，该终端可以为智能电视，该实际距离可以为用户与终端的水平距离，该目标距离为预先设定的理想距离，当用户与终端的实际距离为该理想距离时，可以便于终端进行采集人体图像，同时便于后续的计算，图像采集设备可以获取用户的人体图像，并对用户进行识别，根据用户所在位置进行摄像头的移动，以使得用户处于人体图像的正前方，在一实施例中，当该图像采集设备的摄像头无法进行移动时，可以生成提示信息，用来指示用户移动当前位置直至用户所在当前位置处于图像采集设备的摄像头正前方。其中，该图像采集设备可以安装在终端中的采集设备，也可以为与终端进行关联的采集设备。
93.该距离提示信息用于指示用户移动当前位置直至当前位置对应的实际距离等于该目标距离，终端可以检测用户与图像采集装置的实际距离，并将该实际距离与目标距离进行比较，当该实际距离不等于该目标距离时，生成距离提示信息，使得用户调整当前位置直至实际距离等于目标距离。
94.请参考图4，图4为本技术实施例提供的一种数据处理方法的具体实施场景示意图，用户站在智能电视的前方，智能电视可以对用户的实际距离进行检测，并可以对用户的人体图像数据进行采集。
95.在步骤202中，当该实际距离等于该目标距离时，终端生成旋转提示信息，当检测到用户基于该旋转提示信息在当前位置进行旋转时，根据用户的旋转速率同步采集用户的人体图像数据。
96.其中，当用户与终端之间的实际距离等于目标距离时，终端生成旋转提示信息，该旋转提示信息用于指示用户在当前位置进行旋转，当检测到用户基于该旋转提示信息在当前位置进行旋转时，可以根据用户的旋转速率同步采集用户的人体图像数据，具体的，当终端难以根据用户的旋转来准确采集人体图像数据时，可以生成提示信息提示用户放慢旋转速率或者加快旋转速率，以使得用户以合适的速率进行旋转。
97.在一实施例中，假设该终端为智能电视，由于家中摆放智能电视的高度不相同，图像采集设备的高度也可能不同，需要用户输入自身的身高数据和图像采集设备相对与水平地面的高度，依据这两个高度数据和目标距离，终端可计算出图像采集设备与用户人体的相对角度，在后续将服饰覆盖到三维人体模型中时可以根据这个相对角度来更加准确的将服饰覆盖到人体模型中。
98.在步骤203中，终端对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，得到用户的人体轮廓数据。
99.为了更加准确的构建用户的三维人体模型，终端可以对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，得到用户的人体轮廓数据，具体的，终端可以通过双目立体视觉系统来对
采集到的人体图像数据中的每一人体图像进行识别，并提取识别到的用户在不同方向上的人体轮廓数据。
100.在一实施例中，由于不同性别之间身体特征是存在区别的，因此，用户可以输入性别信息到终端中，以辅助终端更准确的构建用户的三维人体模型。
101.在一实施例中，为了可以准确的获取用户的人体轮廓数据，可以生成提示信息来引导用户穿着紧身的衣服，此外，还可以指示用户站立到目标位置中进行人体图像的采集，以保证采集角度的适宜，减少后续对人体轮廓数据的计算量，同时，避免出现采集角度不合适导致采集到的人体图像产生变形或者失真的情况，以此提高采集的准确性。
102.在步骤204中，终端根据该人体轮廓数据计算用户的人体坐标数据，根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型。
103.其中，终端可以通过人体三维建模方法，使用双目立体视觉系统拍摄用户的人体图像数据，并从双目图像序列中提取人体轮廓，根据提取到的人体轮廓计算用户的人体坐标数据，进而可以根据人体坐标数据以及体积不变等约束条件，来估计人体三维变形和运动参数,最后使用圆球体和旋转圆锥曲面绘制人体模型，从而可以得到用户的三维人体模型。
104.在步骤205中，终端分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中。
105.为了可以得到与用户更加相似的三维人体模型，以实现用户在试衣时为用户显示更加真实的试衣效果，终端可以对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，以获取每一人体图像中的目标图像，进而可以将人体图像数据中的目标图像进行分割，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中，其中，该目标图像可以为人体图像数据中用户的人脸图像，也可以为包括用户全身的图像。
106.在将目标图像渲染到该三维人体模型中时，终端可以利用骨骼检测接口 (skeleton detect api)技术，根据人体模型不同位置的曲线特征，可以精确识别出人体肩部、胸部、腰部、臀部以及五官等重点人体骨骼关键节点的位置坐标，进而可以根据人体骨骼关键节点的坐标位置将目标图像从人体图像中分割出来并覆盖到三维人体模型中的对应位置。在一实施例中，也可以根据目标图像对三维人体模型中的对应位置进行渲染，例如，可以利用opengl(opengraphics library，开放图形库或者开放式图形库)根据目标图像以及人体骨骼关键节点的坐标位置来计算目标图像与三维人体模型中任一点的2维坐标与3 维坐标之间的映射关系来对三维人体模型进行渲染。
107.在步骤206中，终端接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据，获取该尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据。
108.不同的用户会有不同的身高、体重以及身形，为了可以适应不同的用户的身材特点，用户可以根据自身的实际情况选择不同尺码的服饰进行试穿，并可以根据本技术实施例提供的数据处理方法来确定最适合的尺码以及服饰，具体的，终端可以接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据，其中，目标服饰可以为用户选中的需要进行试穿的服饰，该尺寸信息可以为用户选中的目标服饰的尺码，例如，可以为s(small，简称s)码、m(medium，简称m)码、 l(large，简称l)码或者xl(extra large，简称xl)码等等，也可以为其他表征尺码信息的尺寸数据，在此不做限定。
109.其中，可以根据该尺寸数据获取该尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据，例如，当该尺寸数据为m码时，可以获取尺寸为m码的目标服饰图像数据，该目标服饰图像数据可以由目标服饰对应的商家提供的二维平面图片，或者三维立体图形，不同尺寸数据的目标服饰图像数据可以按照尺寸的大小进行等比例的缩放。
110.在步骤207中，终端根据预设横向分割粒度将该目标服饰图像数据进行分割，得到横向服饰图像子数据，根据预设纵向分割粒度将该横向服饰图像子数据进行分割，得到服饰图像子数据。
111.为了可以将目标服饰以用户穿着的形式呈现到三维人体模型中，可以对该目标服饰的目标服饰图像数据进行分割，并将分割后的目标服饰图像数据覆盖到三维人体模型中，具体的，终端可以根据预设横向分割粒度将该目标服饰图像数据进行分割，得到横向服饰图像子数据，根据预设纵向分割粒度将该横向服饰图像子数据进行分割，得到服饰图像子数据，其中该预设横向分割粒度以及预设纵向分割粒度的取值可以根据需要将目标服饰图像数据分割为服饰图像子数据的数量来预先确定，例如，该预设分割粒度可以设定为12
×
13，即可以横向对目标服饰图像数据进行切割为12个部分，得到横向服饰图像子数据，再纵向对目标服饰图像数据进行切割为13个部分，得到服饰图像子数据，具体取值可以根据实际情况进行设定，在此不做限定。
112.具体的，假设目标服饰图像数据为目标服饰的二维平面图片，假设预设横向分割粒度为m，预设纵向分割粒度为n，以此，终端可以将目标服饰的二维平面图片的正面，横向分割成m个条形图片，也即横向服饰图像子数据，然后将每一横条图片纵向分别分割为n个图片，也即服饰图像子数据，以此，第1 条图片分割为n个小图片，可以依次标号p为[1][1]、p[1][2]
……
p[1][n]，同样的第2条图片分割为n个小图片，依次标号p[2][1]、p[2][2]
……
p[2][n]，
……
第m条分割为n个小图片，依次标号p[m][1]、p[m][2]
……
p[m][n]，就会得到n
×
m个小块图片，也即服饰图像子数据。
[0113]
在一实施例中，可以根据终端的内存占用率、计算能力的强弱以及目标服饰的长短以及大小来确定m值与n值的大小，例如，当目标服饰的长度较长时，可以对m值进行调节为一个更大的值，m值越大，得到的服饰图像子数据就粒度越小，目标服饰覆盖到三维人体模型中会更加贴合，用户试衣的显示更加真实与准确。又例如，当终端的内存占用率较低时，此时终端具有较多内存可以对较多的数据进行处理，此时可以将m以及n值设置一个更大的值，以得到更小粒度的服饰图像子数据。又例如，假设终端的计算能力较强，此时终端可以对较多的数据进行处理，因此可以将m以及n值设置一个更大的值，以得到更小粒度的服饰图像子数据。
[0114]
在一实施例中，用户可以通过终端设置该预设横向分割粒度以及预设纵向分割粒度的取值，并可以通过最终的效果来调节该预设横向分割粒度以及预设纵向分割粒度的取值的大小。
[0115]
在步骤208中，终端获取用户的人体骨骼关键点数据，根据该服饰图像子数据与用户的人体骨骼关键点数据的对应关系，将该服饰图像子数据覆盖到该三维人体模型上。
[0116]
其中，终端可以获取用户的人体骨骼关键点数据，并根据该服饰图像子数据与用户的人体骨骼关键点数据的对应关系，将该服饰图像子数据覆盖到该三维人体模型上。具体的，终端可以根据目标服饰以及三维人体模型中的人体骨骼关键节点之间的对应关系，
以及目标服饰的分割规则，将分割得到的每一服饰图像子数据覆盖到三维人体模型中的对应位置。
[0117]
在一实施例中，可以获取每一服饰图像子数据的中心点，并在目标服饰中找到该中心点对应的第一中心坐标，并根据人体骨骼关键点在目标服饰以及三维人体模型的对应关系，在三维人体模型中找到该第一中心坐标对应的第二中心坐标，并将该服饰图像子数据覆盖到第二中心坐标对应的位置上。其中，终端可以用相同的处理方式对目标服饰的正面以及背面进行处理，以得到目标服饰覆盖到三维人体模型上的效果。
[0118]
在步骤209中，当三维人体模型中存在无法被该服饰图像子数据覆盖的区域时，终端将未被覆盖的区域进行区别显示，得到目标人体模型。
[0119]
其中，当三维人体模型中存在无法被该服饰图像子数据覆盖的区域时，将未被覆盖的区域进行区别显示，例如，可以将未覆盖的区域进行颜色加深显示，也可以进行高亮显示等等，以表征目标服饰与用户的人体不合适的直观体现，以此得到目标人体模型。用户可以根据区别显示的区域获取目标服饰是否适合自身的身材特点的信息。
[0120]
以此，用户可以根据该目标人体模型，获取用户试穿不同尺寸数据对应的目标服饰的试穿效果，以此来确定目标服饰是否合适以及哪种尺寸数据最为合适，进一步提高了用户穿衣效果显示的真实性，提高了图像显示的效果。
[0121]
在步骤210中，当用户选中美妆产品时，终端将当前模式切换为试妆模式，并采集用户的人脸图像信息，获取该人脸图像信息中的每一像素点的人脸颜色值。
[0122]
当用户通过终端选中美妆产品时，终端可以将当前模式由试衣模式切换为试妆模式，并采集用户的人脸图像信息，获取该人脸图像信息中的每一像素点的人脸颜色值，其中，该用户人脸图像信息可以为用户的脸部图像，该脸部图像可以由采集到的人体图像数据中的每一人体图像来采集用户的人脸图像信息，也可以实时对用户的人脸图像信息进行采集。该人脸颜色值可以为用户的脸部图像中每一像素点的颜色值，该颜色值可以为rgb(红绿蓝)颜色值。
[0123]
在一实施例中，为使试妆模式的效果更加真实，终端可以在试妆模式时关闭美颜效果，得到用户真实的人脸图像信息，为使结果清晰的展示，按合理的比例放大脸部区域，并读取人脸图片信息可以获取到每个像素点的人脸颜色值。
[0124]
在步骤211中，终端接收用户选中的美妆产品的色号颜色值，获取用户预先设定的目标透明度值，根据该目标透明度值对该色号颜色值进行调节，得到目标色号颜色值。
[0125]
由于美妆产品涂抹后形成遮盖效果不会完全是美妆产品的色号值，而是会由美妆产品的色号、涂抹的浓淡长度以及用户的肤色来最终确定，因此，为了提高用户试妆的真实度，可以将所选美妆产品的色号颜色值在透明度值的调节下进行修改，具体的，终端可以接收用户选中的美妆产品的色号颜色值，同时获取用户预先设定的目标透明度值，进而可以根据该目标透明度值对该色号颜色值进行调节，得到目标色号颜色值。其中，色号颜色值可以为美妆产品对应的色号的颜色值，该目标透明度值可以由用户预先根据实际上妆的浓淡程度进行设定，用来调节上妆的浓淡程度对美妆产品的色号颜色值最终在用户脸上呈现的颜色值，以进一步提高试妆效果的真实性。该目标色号颜色值可以为根据美妆产品的色号颜色值以及用户设定的上妆的浓淡程度最终调节得到的影响用户最终试妆肤色的颜色值。
[0126]
在步骤212中，终端将该人脸颜色值以及该目标色号颜色值进行累加，得到目标颜
色值，根据该目标颜色值对该目标人体模型中的人脸区域的颜色值进行调节。
[0127]
其中，终端将该人脸颜色值以及该目标色号颜色值进行累加，也即将用户的真实肤色以及美妆产品对用户肤色的影响进行叠加，以得到用户使用选中的美妆产品进行试妆得到的最终效果，也即目标颜色值，根据该目标颜色值对该目标人体模型中的人脸区域的颜色值进行调节，以使得用户根据颜色值调节后的目标人体模型得到试妆效果。
[0128]
由以上可知，本技术实施例通过终端检测用户与图像采集装置的实际距离，将该实际距离与目标距离进行比较，当该实际距离不等于该目标距离时，生成距离提示信息；当该实际距离等于该目标距离时，终端生成旋转提示信息，当检测到用户基于该旋转提示信息在当前位置进行旋转时，根据用户的旋转速率同步采集用户的人体图像数据；终端对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，得到用户的人体轮廓数据；终端根据该人体轮廓数据计算用户的人体坐标数据，根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；终端分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；终端接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据，获取该尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据；终端根据预设横向分割粒度将该目标服饰图像数据进行分割，得到横向服饰图像子数据，根据预设纵向分割粒度将该横向服饰图像子数据进行分割，得到服饰图像子数据；终端获取用户的人体骨骼关键点数据，根据该服饰图像子数据与用户的人体骨骼关键点数据的对应关系，将该服饰图像子数据覆盖到该三维人体模型上；当三维人体模型中存在无法被该服饰图像子数据覆盖的区域时，终端将未被覆盖的区域进行区别显示，得到目标人体模型；当用户选中美妆产品时，终端将当前模式切换为试妆模式，并采集用户的人脸图像信息，获取该人脸图像信息中的每一像素点的人脸颜色值；终端接收用户选中的美妆产品的色号颜色值，获取用户预先设定的目标透明度值，根据该目标透明度值对该色号颜色值进行调节，得到目标色号颜色值；终端将该人脸颜色值以及该目标色号颜色值进行累加，得到目标颜色值，根据该目标颜色值对该目标人体模型中的人脸区域的颜色值进行调节。以此，通过获取用户的人体坐标数据来构建三维人体模型，并利用用户的目标图像来渲染三维人体模型以提高用户试衣显示效果的真实性，同时根据用户选择的尺寸数据来将目标服饰覆盖到用户的三维人体模型中，以此考虑用户的身材特点来真实显示用户对目标服饰的穿着效果，提高用户穿衣效果显示的真实性，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
[0129]
为了更好地实施以上方法，本发明实施例还提供一种数据处理装置，该数据处理装置可以集成在终端中。
[0130]
例如，如图5所示，为本技术实施例提供的数据处理装置的结构示意图，该数据处理装置可以包括采集单元301、获取单元302、构建单元303、分割单元304、接收单元305和覆盖单元306，如下：
[0131]
采集单元301，用于采集用户的人体图像数据；
[0132]
获取单元302，用于基于所述人体图像数据获取用户的人体坐标数据；
[0133]
构建单元303，用于根据所述人体坐标数据构建用户的三维人体模型；
[0134]
分割单元304，用于分割所述人体图像数据中的目标图像，并将所述目标图像渲染到所述三维人体模型中；
[0135]
接收单元305，用于接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；
[0136]
覆盖单元306，用于根据所述尺寸数据将所述目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
[0137]
在一实施例中，所述覆盖单元306，包括：
[0138]
第一获取子单元，用于获取所述尺寸数据对应的目标服饰的目标服饰图像数据；
[0139]
分割子单元，用于根据预设分割粒度将所述目标服饰图像数据进行分割，得到服饰图像子数据；
[0140]
覆盖子单元，用于将所述服饰图像子数据覆盖到所述三维人体模型上，得到目标人体模型。
[0141]
在一实施例中，所述分割子单元，包括：
[0142]
横向分割模块，用于根据预设横向分割粒度将所述目标服饰图像数据进行分割，得到横向服饰图像子数据；
[0143]
纵向分割模块，用于根据预设纵向分割粒度将所述横向服饰图像子数据进行分割，得到服饰图像子数据。
[0144]
在一实施例中，所述覆盖子单元，包括：
[0145]
获取模块，用于获取用户的人体骨骼关键点数据；
[0146]
覆盖模块，用于根据所述服饰图像子数据与用户的人体骨骼关键点数据的对应关系，将所述服饰图像子数据覆盖到所述三维人体模型上；
[0147]
显示模块，用于当三维人体模型中存在无法被所述服饰图像子数据覆盖的区域时，将未被覆盖的区域进行区别显示。
[0148]
在一实施例中，所述采集单元301，包括：
[0149]
检测子单元，用于检测用户与图像采集装置的实际距离，将所述实际距离与目标距离进行比较；
[0150]
第一生成子单元，用于当所述实际距离不等于所述目标距离时，生成距离提示信息，所述距离提示信息用于指示用户移动当前位置直至当前位置对应的实际距离等于所述目标距离；
[0151]
第二生成子单元，用于当所述实际距离等于所述目标距离时，生成旋转提示信息；
[0152]
第一采集子单元，用于当检测到用户基于所述旋转提示信息在当前位置进行旋转时，根据用户的旋转速率同步采集用户的人体图像数据。
[0153]
在一实施例中，所述获取单元302，包括：
[0154]
识别子单元，用于对人体图像数据中的每一人体图像进行识别，得到用户的人体轮廓数据；
[0155]
计算子单元，用于根据所述人体轮廓数据计算用户的人体坐标数据。
[0156]
在一实施例中，所述数据处理装置，还包括：
[0157]
切换单元，用于当用户选中美妆产品时，将当前模式切换为试妆模式，并采集用户的人脸图像信息；
[0158]
颜色值获取单元，用于获取所述人脸图像信息中的每一像素点的人脸颜色值；
[0159]
颜色值接收单元，用于接收用户选中的美妆产品的色号颜色值；
[0160]
颜色值计算单元，用于根据所述人脸颜色值以及所述色号颜色值计算得到目标颜色值；
[0161]
调节单元，用于根据所述目标颜色值对所述目标人体模型中的人脸区域的颜色值进行调节，以使得用户根据颜色值调节后的目标人体模型得到试妆效果。
[0162]
在一实施例中，所述颜色值计算单元，包括：
[0163]
透明度值获取子单元，用于获取用户预先设定的目标透明度值；
[0164]
调节子单元，用于根据所述目标透明度值对所述色号颜色值进行调节，得到目标色号颜色值；
[0165]
累加子单元，用于将所述人脸颜色值以及所述目标色号颜色值进行累加，得到目标颜色值。
[0166]
具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
[0167]
由以上可知，本技术实施例通过采集单元301采集用户的人体图像数据；获取单元302基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；构建单元303根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割单元304分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收单元305接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；覆盖单元306根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。以此，通过获取用户的人体坐标数据来构建三维人体模型，并利用用户的目标图像来渲染三维人体模型以提高用户试衣显示效果的真实性，同时根据用户选择的尺寸数据来将目标服饰覆盖到用户的三维人体模型中，以此考虑用户的身材特点来真实显示用户对目标服饰的穿着效果，提高用户穿衣效果显示的真实性，提升了数据处理效率，进一步提高了图像显示的效果。
[0168]
本技术实施例还提供一种计算机设备，如图6所示，其示出了本技术实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，该计算机设备可以是终端，具体来讲：
[0169]
该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
[0170]
处理器401是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401 中。
[0171]
存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402 可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，
例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。
[0172]
计算机设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0173]
该计算机设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
[0174]
尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401 来运行存储在存储器402中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
[0175]
采集用户的人体图像数据；基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
[0176]
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不作赘述。应当说明的是，本技术实施例提供的计算机设备与上文实施例中的适用于数据处理方法属于同一构思，其具体实现过程详见以上方法实施例，此处不再赘述。
[0177]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0178]
为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种数据处理方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
[0179]
采集用户的人体图像数据；基于该人体图像数据获取用户的人体坐标数据；根据该人体坐标数据构建用户的三维人体模型；分割该人体图像数据中的目标图像，并将该目标图像渲染到该三维人体模型中；接收用户选中的目标服饰以及对应的尺寸数据；根据该尺寸数据将该目标服饰覆盖到渲染后的三维人体模型上，得到目标人体模型。
[0180]
其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read onlymemory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0181]
由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种数据处理方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种数据处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0182]
其中，根据本技术的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例提供的各种可选实现方式中提供的方法。
[0183]
以上对本技术实施例所提供的一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。