本申請涉及計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種三維圖像的生成方法及裝置。

背景技術(shù)：
三維圖像是指利用人們兩眼視覺差別和光學(xué)折射原理在一個平面內(nèi)顯示出的一幅三維立體圖像。目前，隨著圖像技術(shù)的發(fā)展，三維圖像在實際生活中的應(yīng)用越來越廣泛。例如，三維服裝人臺即為以三維圖像的形式存在于計算機中，由服裝設(shè)計師進(jìn)行初始服裝設(shè)計，該三維服裝人臺即為接近于實際人體外形的三維圖像。三維服裝人臺的構(gòu)建對于整個三維服裝CAD系統(tǒng)的研究開發(fā)至關(guān)重要，而三維服裝人臺的建立方案決定了整個系統(tǒng)的研究方向、開發(fā)難易程度和完整性。目前，一般采用如曲面建模方法建立與實際人體較為接近的三維服裝人臺，即與實際人體較為接近的人體模型的三維圖像。上述曲面建模方法是指：通過三維掃描器獲取實際人體的點云數(shù)據(jù)，以實際人體的點云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行個性化人臺模擬，進(jìn)而在計算機上生成與人體對應(yīng)的三維圖像，實現(xiàn)人臺模型的建立。但是，在采用上述曲面建模方法生成人臺的三維圖像時，所需要進(jìn)行計算處理的點云數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量極大，由此明顯降低三維圖像的生成效率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本申請所要解決的技術(shù)問題是提供一種三維圖像的生成方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)采用曲面建模方案進(jìn)行三維圖像生成時，需要處理的點云數(shù)據(jù)的數(shù)量極大，明顯降低三維圖像的生成效率的技術(shù)問題。進(jìn)一步的，因為本申請也不需要三維掃描儀，所以與現(xiàn)有技術(shù)相比，也 會降低物資成本和人力三維圖像的生成成本。本申請?zhí)峁┝艘环N三維圖像的生成方法，包括：讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)；對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值；依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，建立至少一條特征曲線，每條所述特征曲線中至少包括兩個特征點；解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。上述方法，優(yōu)選的，所述對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值，包括：對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個目標(biāo)人體的特征部位；獲取至少一個分別與每個所述特征部位相對應(yīng)的特征點；確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值。上述方法，優(yōu)選的，在所述獲取至少一個分別與每個所述特征部位所相對應(yīng)的特征點之后，在所述確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值之前，所述方法還包括：獲取每個所述特征部位中區(qū)別于所述特征點的插入點，將所述插入點標(biāo)記為特征點。上述方法，優(yōu)選的，在所述生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像之后，所述方法還包括：獲取用戶修訂指令，所述用戶修訂指令包括用戶需要修訂的目標(biāo)特征點及每個所述目標(biāo)特征點的修訂數(shù)據(jù)值；確定所述三維圖像中與所述目標(biāo)特征點相對應(yīng)的特征點；分別修改確定的特征點的數(shù)據(jù)值為其各自對應(yīng)的修訂數(shù)據(jù)值；依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，更新與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。上述方法，優(yōu)選的，所述依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，更新與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像，包括：依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，重新建立至少一條特征曲線，解析重新建立的每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以重新生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像；或依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，在所述三維圖像中修改與修訂后的特征點對應(yīng)的特征曲線，以修改所述三維圖像。本申請還提供了一種三維圖像的生成裝置，包括：數(shù)據(jù)讀取單元，用于讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)識別單元，用于對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值；曲線建立單元，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，建立至少一條特征曲線，每個所述特征曲線中至少包括兩個特征點；數(shù)據(jù)解析單元，用于解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。上述裝置，優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)識別單元包括：特征部位確定子單元，用于對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，確定至少一個目標(biāo)人體的特征部位；特征點獲取子單元，用于獲取至少一個分別與每個所述特征部位相對應(yīng)的特征點；數(shù)據(jù)值確定子單元，用于確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值。上述裝置，優(yōu)選的，所述裝置還包括：特征點增加子單元，用于在所述特征點獲取子單元獲取每個所述特征部位所對應(yīng)的至少一個特征點之后，在所述數(shù)據(jù)值確定子單元確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值之前，獲取每個所述特征部位中區(qū)別于所述特征點的插入點，將所述插入點標(biāo)記為特征點。上述裝置，優(yōu)選的，所述裝置還包括：指令獲取單元，用于在所述數(shù)據(jù)解析單元生成所述三維圖像之后，獲取用戶修訂指令，所述用戶修訂指令包括用戶需要修訂的目標(biāo)特征點擊每個所述目標(biāo)特征點的修訂數(shù)據(jù)值；目標(biāo)確定單元，用于確定所述三維圖像中與所述目標(biāo)特征點相對應(yīng)的 特征點；數(shù)據(jù)值修改單元，用于分別修改確定的特征點的數(shù)據(jù)值為其各自對應(yīng)的修訂數(shù)據(jù)值；圖像更新單元，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，更新與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。上述裝置，優(yōu)選的，所述圖像更新單元包括：圖像重建子單元，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，重新建立至少一條特征曲線，解析重新建立的每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以重新生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像；或圖像修改子單元，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，在所述三維圖像中修改與修訂后的特征點對應(yīng)的特征曲線，以修改所述三維圖像。由上述方案可知，本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法及裝置，通過讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)如二維照片數(shù)據(jù)等之后，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，得到目標(biāo)人體的特征點的數(shù)據(jù)值，由此依據(jù)每個特征點的數(shù)據(jù)值建立特征曲線，進(jìn)而生成三維圖像。在本申請的實現(xiàn)過程中，只需一定數(shù)量的特征點的數(shù)據(jù)值，所需的特征點的數(shù)量遠(yuǎn)小于現(xiàn)有技術(shù)中所需的所有點云數(shù)據(jù)的數(shù)量，明顯減小了數(shù)據(jù)計算量，提高了建模效率。進(jìn)一步的，本申請只需已經(jīng)普遍應(yīng)用的電子識別器即可實現(xiàn)對目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)的識別，無需價格昂貴的三維掃描儀，明顯降低三維圖像的生成成本。附圖說明為了更清楚地說明本申請實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例一的流程圖；圖2為本申請實施例一中目標(biāo)人體的全身正面輪廓及側(cè)面輪廓示意圖；圖3為本申請實施例一的部分流程圖；圖4為本申請實施例一中目標(biāo)人體的胸部的輪廓曲線示意圖；圖5為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例二的部分流程圖；圖6本申請實施例二中胸部曲線的所有插入點和特征點示意圖；圖7為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例三的部分流程圖；圖8為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例四的結(jié)構(gòu)示意圖；圖9為本申請實施例四的部分結(jié)構(gòu)示意圖；圖10為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例五的部分結(jié)構(gòu)示意圖；圖11為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例六的部分結(jié)構(gòu)示意圖；圖12為本申請實施例六的另一部分結(jié)構(gòu)示意圖；圖13為本申請實施例六的又一部分結(jié)構(gòu)示意圖；圖14為本申請實施例六的應(yīng)用示例圖；圖15為本申請實施例六的另一應(yīng)用示例圖；圖16為本申請實施例六的又一應(yīng)用示例圖。具體實施方式下面將結(jié)合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護(hù)的范圍。參考圖1，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例一的流程圖，所述方法用于在計算機中建立與實際人體相匹配的三維人臺，即為實際人體對應(yīng)的三維圖像，適用于服裝設(shè)計及動漫人物設(shè)計等需要用到三維人臺的應(yīng)用中，所述方法可以通過以下各步驟實現(xiàn)：步驟101：讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)。其中，所述目標(biāo)人體是指實際人體，即需要生成三維圖像進(jìn)行服裝設(shè)計或動漫人物設(shè)計等用途的人體，可以包括人身體的部分軀體如女上體、男上體等，也可以包括人身體的全部如全身。而所述圖像數(shù)據(jù)一般為所述目標(biāo)人體的二維圖像數(shù)據(jù)，例如，目標(biāo)人體 的正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)。步驟102：對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值。其中，所述步驟102中可以通過以下方式實現(xiàn)：以圖像數(shù)據(jù)包括目標(biāo)人體的正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)為例，首先分別對所述正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)中的每個像素點進(jìn)行掃描識別，確定所述正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)中表明所述目標(biāo)人體的輪廓的像素點，進(jìn)而可以得到所述正面照片數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述目標(biāo)人體的正面輪廓，和，所述側(cè)面照片數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述目標(biāo)人體的側(cè)面輪廓，再在所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓上分別確定至少一個生成三維圖像所需的特征點的數(shù)據(jù)值，如在正面輪廓上確定頸部特征點的數(shù)據(jù)值，并在側(cè)面輪廓上確定胸部特征點的數(shù)據(jù)值等。需要說明的是，本申請實施例中可以通過提取所述目標(biāo)人體的正面輪廓和側(cè)面輪廓中任意一個部位的包括寬度值、厚度值和高度值的數(shù)據(jù)值，由此可以依據(jù)所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓確定所述目標(biāo)人體的任意一個部位中所有點的數(shù)據(jù)值。其中，本申請中，可以通過人體尺寸提取技術(shù)如基于Matlab非接觸式二維人體測量程序在所述圖像數(shù)據(jù)如照片中提取所述目標(biāo)人體每個部位的寬度值、厚度值和高度值等。如圖2中的目標(biāo)人體的全身正面輪廓及側(cè)面輪廓所示。因此，如圖3所示的本申請實施例一的部分流程圖中，所述步驟102還可以通過以下各個步驟實現(xiàn)：步驟301：對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個目標(biāo)人體的特征部位。其中，所述步驟301可以通過以下方式實現(xiàn)：對所述圖像數(shù)據(jù)中的每個像素點進(jìn)行掃描識別，得到所述圖像數(shù)據(jù)中所述目標(biāo)人體的正面輪廓和側(cè)面輪廓，并依據(jù)所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓確定所述目標(biāo)人體的特征部位。例如，確定圖2所示的目標(biāo)人體的輪廓中的頸部、胸部、腰部等特征部位。而所述特征部位可以包括如頸部、肩部、胸部、下胸部、腰部、臀部、腿部等中的任何一個或任意組合。所述特征部位能夠顯著性的體現(xiàn)出所述目標(biāo)人體的個性特色，由此而生成的三維圖像視為最為接近所述目標(biāo)人體的三維人臺。步驟302：獲取至少一個分別與每個所述特征部位相對應(yīng)的特征點。其中，所述步驟302可以通過以下方式實現(xiàn)：依據(jù)所述目標(biāo)人體的輪廓曲線，分別確定每個所述特征部位的輪廓曲線，再從每個所述特征部位的輪廓曲線上的點中，選取表征所述特征部位的個性化特征的點作為特征點。例如，在所述輪廓曲線中選取特征點時，可以依據(jù)最外延點選取規(guī)則進(jìn)行選取，即，在所述輪廓曲線中選取所述輪廓曲線中向外延伸最遠(yuǎn)的點作為特征點。如圖4所示，所述目標(biāo)人體的胸部的輪廓曲線中，可以選取其中的胸高點（BP點）、左側(cè)點、右側(cè)點、左后點作為所述胸部的特征點。步驟303：確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值。其中，所述數(shù)據(jù)值可以以其對應(yīng)的特征點的位置向量等表示。如果選擇的特征點為頸部的正前點、正后點、左側(cè)點、右側(cè)點、胸部的胸高點等，則本步驟直接獲取這些特征點的數(shù)據(jù)值。接著返回圖1，執(zhí)行步驟103：依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，建立至少一條特征曲線，每條所述特征曲線中至少包括兩個特征點。其中，所述步驟103可以通過以下方式實現(xiàn)：對每個所述特征點組中的特征點進(jìn)行曲線連接，得到每個所述特征點組對應(yīng)的特征曲線，每條所述特征曲線中至少包括兩個特征點。步驟104：解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。其中，所述步驟104可以通過以下方式實現(xiàn)：調(diào)用CsGl.dll運行OpenGL程序，由該OpenGL程序解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。由上述方案可知，本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例一，通過讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)如二維照片數(shù)據(jù)等之后，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別， 得到目標(biāo)人體的特征點的數(shù)據(jù)值，由此依據(jù)每個特征點的數(shù)據(jù)值建立特征曲線，進(jìn)而生成三維圖像。在本申請實施例的實現(xiàn)過程中，只需一定數(shù)量的特征點的數(shù)據(jù)值，所需的特征點的數(shù)量遠(yuǎn)小于現(xiàn)有技術(shù)中所需的所有點云數(shù)據(jù)的數(shù)量，明顯減小了數(shù)據(jù)計算量，提高了建模效率。進(jìn)一步的，本申請實施例只需已經(jīng)普遍應(yīng)用的電子識別器即可實現(xiàn)對目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)的識別，無需價格昂貴的三維掃描儀，明顯降低三維圖像的生成成本。在上述實施例中，每條特征曲線由至少兩個特征點進(jìn)行描繪而成，每條特征曲線中的特征點越少，本申請實施例中所需要進(jìn)行計算的數(shù)量越小，但可能會出現(xiàn)生成的三維圖像精確度不高情況，因此，為了使得生成的三維圖像更加接近于所述目標(biāo)人體，更加能夠體現(xiàn)出三維人臺的個性化，提高三維圖像的精確度，可以通過增加每個特征部位的特征點，進(jìn)而提高每條特征曲線的精確度的方式來實現(xiàn)提高三維圖像的精確度。參考圖5，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例二的部分流程圖，其中，在所述步驟302之后，在所述步驟303之前，所述方法還包括：步驟S304：獲取每個所述特征部位中區(qū)別于所述特征點的插入點，將所述插入點標(biāo)記為特征點。其中，所述步驟S304中在獲取所述插入點時可以依據(jù)預(yù)設(shè)獲取規(guī)則獲取，所述預(yù)設(shè)獲取規(guī)則為：以所述特征部位的寬度中心點為基準(zhǔn)，確定區(qū)別于當(dāng)前所述特征點的插入點，所述插入點在與當(dāng)前所述特征點建立的特征曲線能夠更加明顯的體現(xiàn)出所述目標(biāo)人體在該插入點所在特征部位的個性化。例如，如圖6所示，為建立的胸部曲線中的所有插入點和特征點。在本申請的實際應(yīng)用中，以服裝設(shè)計為例，在進(jìn)行緊身服裝設(shè)計時，如內(nèi)衣或泳衣等，需要實際人體每個特征點的實際數(shù)據(jù)值作為三維數(shù)據(jù)如人臺獲取的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而隨著時間的增長，所述目標(biāo)人體的體型會發(fā)生或多或少的變化，所述目標(biāo)人體的某些特征部位的尺寸如厚度值、寬度值等會發(fā)生細(xì)微或較大的變 化，使得生成的三維圖像所表征的人臺特征與實際的人體出現(xiàn)不匹配的情況，在進(jìn)行服裝設(shè)計時，需要在某些特征點的數(shù)據(jù)值上增加放松量或緊縮量，為了使得生成的三維圖像更加能夠體現(xiàn)出目標(biāo)人體的個性化，設(shè)計出的服裝能夠在一定時期內(nèi)更好的滿足人體穿著舒適性要求，可以選擇應(yīng)用本申請實施例三，對所述目標(biāo)人體的部分或全部特征點的數(shù)據(jù)值進(jìn)行一定量的修訂。參考圖7，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成方法實施例三的部分流程圖，其中，在所述步驟104之后，所述方法還包括：步驟701：獲取用戶修訂指令，所述用戶修訂指令包括用戶需要修訂的目標(biāo)特征點及每個所述目標(biāo)特征點的修訂數(shù)據(jù)值。需要說明的是，所述步驟701可以選擇在所述步驟104之后執(zhí)行，即在生成所述目標(biāo)人體對應(yīng)的三維圖像之后，依據(jù)用戶需求，對所述三維圖像進(jìn)行修改或重新生成。另外，所述步驟701還可以在所述步驟102之后執(zhí)行，此時，無需執(zhí)行所述步驟103和所述步驟104，即在確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值之后，依據(jù)用戶需求對相應(yīng)特征點的數(shù)據(jù)值進(jìn)行修改，進(jìn)而生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。步驟702：確定所述三維圖像中與所述目標(biāo)特征點相對應(yīng)的特征點。步驟703：分別修改確定的特征點的數(shù)據(jù)值為其各自對應(yīng)的修訂數(shù)據(jù)值。步驟704：依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，更新與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。在實際實現(xiàn)時，所述步驟704可以通過以下第一方式實現(xiàn)：依據(jù)修訂后的每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，重新建立至少一條特征曲線；解析重新建立的每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以重新生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。在上述第一方式中，重新生成的三維圖像覆蓋所述步驟104中建立的三維圖像。另外，所述步驟704也可以通過以下第二方式實現(xiàn)：依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，在所述三維圖像中修改與修訂后的特征點相對應(yīng)的特征曲線，以修改所述三維圖像。上述第二方式中，無需重新生成三維圖像，而是依據(jù)待修訂后的特征點修改三維圖像。參考圖8，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例四的結(jié)構(gòu)示意圖，所述裝置應(yīng)用于計算機中，用于建立與實際人體相匹配的三維人臺，即為實際人體對應(yīng)的三維圖像，適用于服裝設(shè)計及動漫人物設(shè)計等需要用到三維人臺的應(yīng)用中，所述裝置包括：數(shù)據(jù)讀取單元801，用于讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)。其中，所述目標(biāo)人體是指實際人體，即需要生成三維圖像進(jìn)行服裝設(shè)計或動漫人物設(shè)計等用途的人體，可以包括人身體的部分軀體如女上體、男上體等，也可以包括人身體的全部如全身。而所述圖像數(shù)據(jù)一般為所述目標(biāo)人體的二維圖像數(shù)據(jù)，例如，目標(biāo)人體的正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)識別單元802，用于對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值。需要說明的是，所述數(shù)據(jù)識別單元802與所述數(shù)據(jù)讀取單元801相連接。其中，所述數(shù)據(jù)識別單元802在對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，以確定至少一個三維圖像生成所需的特征點的數(shù)據(jù)值時，可以通過以下方式實現(xiàn)：以圖像數(shù)據(jù)包括目標(biāo)人體的正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)為例，首先分別對所述正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)中的每個像素點進(jìn)行掃描識別，確定所述正面照片數(shù)據(jù)和側(cè)面照片數(shù)據(jù)中表明所述目標(biāo)人體的輪廓的像素點，進(jìn)而可以得到所述正面照片數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述目標(biāo)人體的正面輪廓，和，所述側(cè)面照片數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述目標(biāo)人體的側(cè)面輪廓，再在所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓上分別確定至少一個生成三維圖像所需的特征點的數(shù)據(jù)值，如在正面輪廓上確定頸部特征點的數(shù)據(jù)值，并在側(cè)面輪廓上確定胸部特征點的數(shù)據(jù)值等。需要說明的是，本申請實施例中可以通過提取所述目標(biāo)人體的正面輪廓和側(cè)面輪廓中任意一個部位的包括寬度值、厚度值和高度值的數(shù)據(jù)值，由此可以依據(jù)所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓確定所述目標(biāo)人體的任意一個部位 中所有點的數(shù)據(jù)值其中，本申請中，所述數(shù)據(jù)識別單元802可以通過人體尺寸提取技術(shù)如基于Matlab非接觸式二維人體測量程序在所述圖像數(shù)據(jù)如照片中提取所述目標(biāo)人體每個部位的寬度值、厚度值和高度值等。如圖2中的目標(biāo)人體的全身正面輪廓及側(cè)面輪廓所示。因此，如圖9所示的本申請實施例四的部分結(jié)構(gòu)示意圖中，所述數(shù)據(jù)識別單元802包括：特征部位確定子單元821，用于對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，確定至少一個目標(biāo)人體的特征部位。其中，所述特征部位確定子單元821的功能可以通過以下方式實現(xiàn)：對所述圖像數(shù)據(jù)中的每個像素點進(jìn)行掃描識別，得到所述圖像數(shù)據(jù)中所述目標(biāo)人體的正面輪廓和側(cè)面輪廓，并依據(jù)所述正面輪廓和所述側(cè)面輪廓確定所述目標(biāo)人體的特征部位。例如，確定圖2所示的目標(biāo)人體的輪廓中的頸部、胸部、腰部等特征部位。而所述特征部位可以包括如頸部、肩部、胸部、下胸部、腰部、臀部、腿部等中的任何一個或任意組合。所述特征部位能夠顯著性的體現(xiàn)出所述目標(biāo)人體的個性特色，由此而生成的三維圖像視為最為接近所述目標(biāo)人體的三維人臺。特征點獲取子單元822，用于獲取至少一個分別與每個所述特征部位相對應(yīng)的特征點。其中，所述特征點獲取子單元822在獲取至少一個分別與每個所述特征部位相對應(yīng)的特征點時，可以通過以下方式實現(xiàn)：依據(jù)所述目標(biāo)人體的輪廓曲線，分別確定每個所述特征部位的輪廓曲線，再從每個所述特征部位的輪廓曲線上的點中，選取表征所述特征部位的個性化特征的點作為特征點。例如，在所述輪廓曲線中選取特征點時，可以依據(jù)最外延點選取規(guī)則進(jìn)行選取，即，在所述輪廓曲線中選取所述輪廓曲線中向外延伸最遠(yuǎn)的點作為特征點。如圖4所示，所述目標(biāo)人體的胸部的輪廓曲線中，可以選取其中的胸高點（BP點）、左側(cè)點、右側(cè)點、左后點作為所述胸部的特征點。需要說明的是，所述特征點獲取子單元822與所述特征部位確定子單元821相連接。數(shù)據(jù)值確定子單元823，用于確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值。其中，所述數(shù)據(jù)值可以以其對應(yīng)的特征點的位置向量等表示。如果選擇的特征點為頸部的正前點、正后點、左側(cè)點、右側(cè)點、胸部的胸高點等，則所述數(shù)據(jù)值確定子單元823直接獲取這些特征點的數(shù)據(jù)值。需要說明的是，所述數(shù)據(jù)值確定子單元823與所述特征點獲取子單元822相連接。曲線建立單元803，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，建立至少一條特征曲線，每個所述特征曲線中至少包括兩個特征點。需要說明的是，所述曲線建立單元803與所述數(shù)據(jù)識別單元802相連接。其中，所述曲線建立單元803在實現(xiàn)其功能時，可以通過以下方式實現(xiàn)：對每個所述特征點組中的特征點進(jìn)行曲線連接，得到每個所述特征點組對應(yīng)的特征曲線，每條所述特征曲線中至少包括兩個特征點。數(shù)據(jù)解析單元804，用于解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。需要說明的是，所述數(shù)據(jù)解析單元804與所述曲線建立單元803相連接。其中，所述數(shù)據(jù)解析單元804可以通過以下方式實現(xiàn)其功能：調(diào)用CsGl.dll運行OpenGL程序，由該OpenGL程序解析每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。由上述方案可知，本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例四，通過讀取目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)如二維照片數(shù)據(jù)等之后，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，得到目標(biāo)人體的特征點的數(shù)據(jù)值，由此依據(jù)每個特征點的數(shù)據(jù)值建立特征曲線，進(jìn)而生成三維圖像，在本申請實施例的實現(xiàn)過程中，只需一定數(shù)量的特征點的數(shù)據(jù)值，所需的特征點的數(shù)量遠(yuǎn)小于現(xiàn)有技術(shù)中所需的所有點云數(shù)據(jù)的數(shù)量，明顯減小了數(shù)據(jù)計算量，提高了建模效率。進(jìn)一步的，本申請實施例只需已經(jīng)普遍應(yīng)用的電子識別器即可實現(xiàn)對目標(biāo)人體的圖像數(shù)據(jù)的識別，無需價格昂貴的三維掃描儀。在上述實施例中，每條特征曲線由至少兩個特征點進(jìn)行描繪而成，每條特征曲線中的特征點越少，本申請實施例中所需要進(jìn)行計算的數(shù)量越小，但可能會出現(xiàn)生成的三維圖像精確度不高情況，因此，為了使得生成的三維圖像更加接近于所述目標(biāo)人體，更加能夠體現(xiàn)出三維人臺的個性化，提高三維圖像的精確度，可以通過增加每個特征部位的特征點，進(jìn)而提高每條特征曲線的精確度的方式來實現(xiàn)提高三維圖像的精確度。參考圖10，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例五的部分結(jié)構(gòu)示意圖，其中，所述裝置還包括：特征點增加子單元824，用于在所述特征點獲取子單元822獲取每個所述特征部位所對應(yīng)的至少一個特征點之后，在所述數(shù)據(jù)值確定子單元823確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值之前，獲取每個所述特征部位中區(qū)別于所述特征點的插入點，將所述插入點標(biāo)記為特征點。需要說明的是，所述特征點增加子單元824分別與所述特征點獲取子單元822及所述數(shù)據(jù)值確定子單元823相連接。其中，所述特征點增加子單元824中在獲取所述插入點時可以依據(jù)預(yù)設(shè)獲取規(guī)則獲取，所述預(yù)設(shè)獲取規(guī)則為：以所述特征部位的寬度中心點為基準(zhǔn)，確定區(qū)別于當(dāng)前所述特征點的插入點，所述插入點在與當(dāng)前所述特征點建立的特征曲線能夠更加明顯的體現(xiàn)出所述目標(biāo)人體在該插入點所在特征部位的個性化。例如，如圖6所示，為建立的胸部曲線中的所有插入點和特征點。在本申請的實際應(yīng)用中，以服裝設(shè)計為例，在進(jìn)行緊身服裝設(shè)計時，如內(nèi)衣或泳衣等，需要實際人體每個特征點的實際數(shù)據(jù)值作為三維數(shù)據(jù)如人臺獲取的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而隨著時間的增長，所述目標(biāo)人體的體型會發(fā)生或多或少的變化，所述目標(biāo)人體的某些特征部位的尺寸如厚度值、寬度值等會發(fā)生細(xì)微或較大的變化，使得生成的三維圖像所表征的人臺特征與實際的人體出現(xiàn)不匹配的情況，在進(jìn)行服裝設(shè)計時，需要在某些特征點的數(shù)據(jù)值上增加放松量或緊縮量， 為了使得生成的三維圖像更加能夠體現(xiàn)出目標(biāo)人體的個性化，設(shè)計出的服裝能夠在一定時期內(nèi)更好的滿足人體穿著舒適性要求，可以選擇應(yīng)用本申請實施例六，對所述目標(biāo)人體的部分或全部特征點的數(shù)據(jù)值進(jìn)行一定量的修訂。參考圖11，為本申請?zhí)峁┑囊环N三維圖像的生成裝置實施例六的部分結(jié)構(gòu)示意圖，所述裝置還包括：指令獲取單元805，用于獲取用戶修訂指令，所述用戶修訂指令包括用戶需要修訂的目標(biāo)特征點擊每個所述目標(biāo)特征點的修訂數(shù)據(jù)值。需要說明的是，所述指令獲取單元805可以與所述數(shù)據(jù)解析單元804相連接，即在所述數(shù)據(jù)解析單元804生成完成所述三維圖像之后，由所述指令獲取單元805接收用戶修訂指令，觸發(fā)后續(xù)單元對所述三維圖像進(jìn)行修改或重新生成。另外，所述指令獲取單元805可以與所述數(shù)據(jù)識別單元802相連接，此時無需觸發(fā)所述曲線建立單元803和所述數(shù)據(jù)解析單元804，即在所述數(shù)據(jù)識別單元802確定每個所述特征點的數(shù)據(jù)值之后，由所述指令獲取單元805接收用戶修訂指令，觸發(fā)后續(xù)單元依據(jù)用戶需求對相應(yīng)特征點的數(shù)據(jù)值進(jìn)行修改，進(jìn)而生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。目標(biāo)確定單元806，用于確定所述三維圖像中與所述目標(biāo)特征點相對應(yīng)的特征點。數(shù)據(jù)值修改單元807，用于分別修改確定的特征點的數(shù)據(jù)值為其各自對應(yīng)的修訂數(shù)據(jù)值。圖像更新單元808，用于依據(jù)每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，更新與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。在實際實現(xiàn)時，參考圖12為本申請實施例六的另一部分結(jié)構(gòu)示意圖，其中，所述圖像更新單元808可以包括：圖像重建子單元881，用于依據(jù)修訂后的每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，重新建立至少一條特征曲線，解析重新建立的每條所述特征曲線中各個特征點的數(shù)據(jù)值，以重新生成與所述目標(biāo)人體相對應(yīng)的三維圖像。其中，所述圖像重建子單元881重新生成的三維圖像覆蓋所述數(shù)據(jù)解析單元804中建立的三維圖像。另外，參考圖13，為本申請實施例六的又一部分結(jié)構(gòu)示意圖，所述圖像更新單元808也可以包括：圖像修改子單元882，用于依據(jù)修訂后的每個所述特征點的數(shù)據(jù)值，在所述三維圖像中修改與修訂后的特征點相對應(yīng)的特征曲線，以修改所述三維圖像。其中，所述圖像修改子單元882中，無需重新生成三維圖像，而是依據(jù)待修訂后的特征點修改所述三維圖像。例如，應(yīng)用本申請實施例在進(jìn)行三維圖像生成時，可以在C#環(huán)境下，調(diào)用由Matlab編寫完成的非接觸式二維人體自動測量程序，提取構(gòu)建三維人臺所需的目標(biāo)人體的實際尺寸，由實際尺寸中確定特征點及各自的數(shù)據(jù)值，進(jìn)而調(diào)用CsGl.dll運行OpenGL程序進(jìn)行三維界面編程，生成個性化三維圖像。其中，Matlab是矩陣實驗室（MatrixLaboratory）的簡稱，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境，具有強大的圖像處理功能。通過該軟件對圖像進(jìn)行閾值分割和二值轉(zhuǎn)化等處理獲得目標(biāo)人體的輪廓，如圖2所示。另外，本申請實施例中，可以通過結(jié)合人體體型特征規(guī)律，利用計算機圖形學(xué)知識，可以在人體圖像邊緣上確定出特征點，以得到人體特征部位的尺寸。根據(jù)人體的正、側(cè)面體型曲線特點，以兩面中容易尋找的凹凸部位為優(yōu)先尋找點，再根據(jù)各特征點高與身高的比值在正面、側(cè)面照片中采用相同的原則來確定另一面的特征點的位置。在本申請中，以女上體的三維圖像的生成為例，基于人體照片進(jìn)行Matlab尺寸自動提取的尺寸包括高度尺寸、寬度尺寸和厚度尺寸。其中，高度尺寸包括身高、頸部高、頸椎點高、肩部高、胸高、下胸高；寬度尺寸包括頸寬、頸根寬、肩寬、胸寬、乳點距、下胸寬；厚度尺寸包括頸厚、頸根厚、肩厚、胸厚、下胸厚等。以下以胸部曲線為例，簡述特征部位曲線模擬過程。首先在胸部曲線上確定特征點一共18個，其中包括插入點，這些特征點分布在胸部曲線上，決定了曲線的造型，將其定義在一個三維集合中，然后這些點便可在界面中 顯示，根據(jù)這些特征點利用雅克比迭代方程反求出曲線的控制點，一共21個控制點，便可進(jìn)行B樣條曲線的繪制，如圖14所示。用B樣條重構(gòu)曲面時，一般需要對輪廓線進(jìn)行相容性處理，即所有輪廓線具有相同的節(jié)點矢量和相同的控制點數(shù)。然而，對構(gòu)建人臺的特征曲線來說，雖然相鄰輪廓曲線之間具有一定的幾何相似性，但由于不同輪廓線的幾何尺寸和特征不盡相同，因此在各個特征部位曲線的特征點數(shù)目會有所不同，如頸部和頸根部都為12個特征點，肩部16個特征點，胸部18個特征點，下胸部16個特征點；且由于不同輪廓的起始點的位置不同等因素，可能會在構(gòu)造曲面的過程中造成曲面的扭曲。因此，需要結(jié)合其他特征部位曲線對各特征部位曲線進(jìn)行重采樣并對輪廓線作轉(zhuǎn)正處理，使得采樣點的個數(shù)在行方向和列方向上都相等，并且一一對應(yīng)。由于每個特征曲線都是由一系列連續(xù)排列的離散點組成的，且這些離散點都是緊密排列，數(shù)量眾多，那么如果用最短距離的方法尋求最接近的輪廓起始點，需要計算的距離太多而且計算量大。本例中以胸部曲線上18個特征點為基準(zhǔn)，進(jìn)行重采樣，以下胸部特征曲線為例，如圖15所示，尋找過程如下：（1）找出輪廓曲線的幾何中心O；（2）以中心點所在水平線和垂直線為分界線，將其分為四個象限，各象限均四等分，計算并存儲每層特征點與中心點連線的斜率，并對所有斜率進(jìn)行排序得到公共斜率Si；（3）根據(jù)公共斜率Si，按順序?qū)γ總€特征曲線進(jìn)行重采樣，這樣得到的采樣點數(shù)目相同，并且一一對應(yīng)，同時解決了輪廓線轉(zhuǎn)正和相容的問題，得到的采樣點可表示為Ai，j（i=0，1，……，m-1；j=0，1，……，n-1）。同樣的，這些重新采樣的點也是各個特征曲線上的型值點，要進(jìn)行人臺曲面模擬，也必須根據(jù)這些型值點反求出控制點。行方向計算完成后，進(jìn)行列方向的控制點反算，可將行方向及列方向曲線在界面中顯示，以便查看各曲面形狀，如圖16所示。需要說明的是，本說明書中的各個實施例均采用遞進(jìn)的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間 相同相似的部分互相參見即可。最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。以上對本發(fā)明所提供的一種三維圖像的生成方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進(jìn)行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本申請的限制。