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公开(公告)号:CN118097173A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410279609.0
申请日:2024-03-12
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/62 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于计算机视觉和图形学领域,涉及一种基于图像翻译模型的牛仔织物表面竹节提取与度量方法。所述方法步骤如下:建立包含牛仔织物图像与对应竹节标记图像的数据集;构建图像翻译模型训练并验证数据集,提取牛仔织物表面的竹节位置与分布;使用图像形态学处理技术对生成的竹节标记图像进行优化,并剔除图像中较小面积的连通域;依次统计每个标记区域的像素点数量,度量每个被标记出的竹节的长度。本发明可以满足企业在缺少对应竹节纱的情况下快速分析牛仔织物参数,为纺织企业的打样过程节约人力与物力成本。
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公开(公告)号:CN117974870A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410148228.9
申请日:2024-02-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公布一种基于图像的服装纹理迁移方法,步骤如下:输入的人物图像经过语义分割模型后得到对应的服装图像;三维重建模型利用提取的服装图像重建出服装的空间模型;通过投影的方式计算模型顶点的纹理坐标,采用纹理映射将给定的纹理图映射到模型表面;用提取的服装掩膜处理渲染后的服装图像再和初始的人物掩膜相结合得到迁移的结果;进一步优化图像质量,提取出掩膜边缘后采用滤波的方式对边缘进行平滑,减少了锯齿等瑕疵。本发明利用深度学习建立服装的参数化模型,利用计算机图形学渲染纹理,保留服装原有形态、褶皱的前提下实现织物纹理的迁移,同时用户能根据需求进行纹理编辑、光影调整,有助于实现个性化定制、虚拟试衣等应用场景。
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