一种自然场景驱动的服装模板着色方法和系统
摘要文本
本发明为一种自然场景驱动的服装模板着色设计方法和系统,包括基于自然场景颜色生成调色板以及通过调色板进行服装模板着色这两个阶段,前一个阶段设计了机器学习聚类算法生成调色板的优化方法,第二个阶段提出了服装线稿与调色板颜色图层的自然融合方法。本发明克服了传统服装设计中繁琐的调色板设计和人工填色过程,提高了效率。通过将不同的自然场景图像颜色输入一套服装模板,可以快速生成基于各种风格调色板的多样化服装着色设计图,有效避免了以往的复杂性和低效率。
申请人信息
- 申请人:武汉纺织大学
- 申请人地址:430073 湖北省武汉市洪山区纺织路1号
- 发明人: 武汉纺织大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种自然场景驱动的服装模板着色方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311566248.X |
| 申请日 | 2023/11/22 |
| 公告号 | CN117689768A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06T11/40 |
| 权利人 | 武汉纺织大学 |
| 发明人 | 梁金星; 高雅凡; 沙莎; 李梦婕; 伍文; 吴光皓; 胡新荣; 罗航; 彭涛 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区纺织路1号 |
专利主权项内容
1.一种自然场景驱动的服装模板着色方法,其特征在于,包括基于自然场景颜色生成调色板以及通过调色板进行服装模板着色这两个阶段,其中生成调色板阶段包括如下步骤:步骤11,构建自然场景图像数据集;步骤12,搭建数字图像颜色提取系统;步骤13,设计心理物理学实验,利于数字图像颜色提取系统,获得人工选色经验数据;步骤14,利用传统机器学习算法对所收集的自然场景图像进行聚类分析,得到聚类的颜色数据;步骤15,对比步骤13中人工选色经验数据与步骤14中机器学习算法计算数据的差异性、以及差异的规律性,利用数据差异性规律对传统机器学习算法进行优化改进,使传统机器学习算法更接近于人工选色经验数据的结果,确定优选的颜色提取方法,进而提取得到调色板数据;步骤16,将调色板数据转换为RGB值,并保存在.mat文件中;服装模板着色阶段包括如下步骤:步骤21,构建服装模板线稿数据集;步骤22,读取调色板数据,从中随机选取n个颜色组合,共有种颜色组合方式,N表示调色板中颜色的个数;步骤23,设置图层背景,并将服装模板中的n个颜色图层中的颜色值换为任意一种颜色组合,并将换色后的颜色图层融合;步骤24,将服装模板中的纹理图层与22中得到的颜色图层进行融合;步骤25,将服装模板中的阴影图层与23中得到的图层进行融合;步骤26,将服装模板中的线条图层与24中得到的图层进行融合;步骤27,重复上述步骤23-26,得到所有不同颜色排列方式的服装模板的着色结果。