具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本实施例提供一种生成眼镜框试戴效果图的方法，以使用户可以在线对眼镜框进行挑选及试戴。生成眼镜框试戴效果图的方法包括步骤：

S1、获取用户的脸部图像。例如，用户可将拍摄的脸部图像存储在手机中，需生成眼镜框试戴效果图时，由手机中获取用户选定的脸部图像。

S2、获取与脸部图像相关联的脸部图像信息。

S3、基于脸部图像信息确定第一像素尺寸比，第一像素尺寸比为脸部图像的像素尺寸比，表示脸部图像的像素点与脸部图像中显示的脸部特征的实际尺寸之间的关系。

可选地，第一像素尺寸比定义为脸部图像中实际长度为每1mm的脸部特征所占据的像素点的个数。

S4、获取眼镜框图像。例如，通过手机上的专有应用程序获取卖方上传的眼镜框图像。

S5、获取第二像素尺寸比，第二像素尺寸比为眼镜框图像的像素尺寸比，表示眼镜框图像的像素点与眼镜框的实际尺寸之间的关系。

可选地，第二像素尺寸比定义为眼镜框图像中实际长度为每1mm的眼镜框特征所占据的像素点的个数。

例如，通过眼镜框图像中眼镜框宽度所占的像素点个数与眼镜框宽度的实际尺寸(以毫米计量)的比值确定眼镜框图像的第二像素尺寸比。根据需要也可选择眼镜框的其他特征作为特定特征。

S6、调整脸部图像和/或眼镜框图像的尺寸，使第一像素尺寸比与第二像素尺寸比保持一致。

具体的，通过对眼镜框图像进行缩放，眼镜框图像的高宽比不变，将眼镜框图像的第二像素尺寸比调整为与用户脸部图像的第一像素尺寸比相等。或者，通过对脸部图像进行缩放，脸部图像的高宽比不变，将脸部图像的第一像素尺寸比调整为与眼镜框图像的第二像素尺寸比相等。

S7、将眼镜框图像叠加至脸部图像中的合适位置，从而生成用户佩戴眼镜框的效果图。

通过软件算法，可将像素尺寸比相等的眼镜框图像叠加至脸部图像的佩戴眼镜框的位置，获得用户佩戴眼镜框的效果图。

通过获得的用户佩戴眼镜框的效果图，用户可准确的知道佩戴眼镜框的模样，便于用户在线挑选及购买眼镜框。

可选地，眼镜框图像及眼镜框图像的像素尺寸比通过眼镜框数据库获取。

一种可选的方案中，拍摄眼镜框图像后，建立眼镜框数据库的方法包括：

-确定眼镜框图像中特定特征的像素点个数。例如，通过软件计算眼镜框图像中眼镜框的一端至另一端所占的像素点个数。

-确定眼镜框的特定特征的实际尺寸。例如，通过测量工具确定眼镜框宽度实际为多少毫米。

-将眼镜框图像中特定特征的像素点个数除以眼镜框的特定特征的实际尺寸，获得眼镜框图像的像素尺寸比。

对于少数的眼镜框可以通过上述方案确定眼镜框图像的像素尺寸比。但对于大批量的眼镜框，上述的方案操作过于繁琐。另一种方案中，可通过第一设备100设备建立确定眼镜框数据库。

具体的，如图2所示，第一设备100包括照相盒110和相机120。照相盒110的前端开口，内部设有背景布111，在照相盒110的底面上设有人体头部模型112。需拍照的眼镜框2为多个，流程为：

i)将相机120对准照相盒中的人体头部模型112后固定。

将相机120对准人体头部模型112后固定，保证相机120与照相盒110的前端面之间的距离不会改变，相机120也不能旋转。本实施例通过相机支架固定相机120，相机120的镜头与人体头部模型112佩戴眼镜框的位置基本平齐，以使相机120完美的捕捉眼镜框的正面图像。

ii)将第一眼镜框放置在人体头部模型112上。

iii)相机拍照获得第一眼镜框图像；

iv)识别第一眼镜框图像中的特定眼镜框特征，确定第一眼镜框图像中特定眼镜框特征的像素点个数。特定眼镜框特征可选择眼镜框的宽度。

v)确定第一眼镜框的特定眼镜框特征的实际尺寸。

vi)根据第一眼镜框图像中特定眼镜框特征的像素点个数与第一眼镜框的特定眼镜框特征的实际尺寸确定第一眼镜框图像的像素尺寸比。

vii)将其余眼镜框分别执行上述步骤，以获得其余眼镜框的眼镜框图像和像素尺寸比。

上述方法还包括步骤：

viii)去除所有眼镜框图像中的背景及人体头部模型。

相机120可与计算机1连接，相机120拍摄的图像传输到计算机1上。通过相机120拍摄的图像均显示背景及人体头部模型，不便于后续的使用。通过软件可自动检测并消除眼镜框图像中的背景及人体头部模型，仅留下图像中的眼镜框，获得可使用的眼镜框图像。

ix)确定所有眼镜框图像中的镜片中心点的位置。

根据本申请一个可选的技术方案，脸部图像信息包括：拍摄脸部图像所使用设备的型号，以及拍摄脸部图像时的设定。基于脸部图像信息确定第一像素尺寸比的步骤包括：从数据库中获取与型号和设定匹配的像素尺寸比。

进一步的，型号包括以下中的至少一个：相机机身型号、手机型号、镜头型号；设定包括以下中的至少一个：拍摄距离、图像分辨率、焦距、变焦倍数。

具体的，用户给出的预先拍摄的图像，确定其第一像素尺寸比并非易事。通常，用户脸部图像的像素尺寸比取决于几个因素，例如相机的品牌和型号，相机镜头，图像的焦距以及摄像时相机与用户之间的物理距离。尽管有时这些因素会以图像文件的可交换图像文件格式(Exif)标签记录为元数据(最基础的数据)。但它们有时并不容易获得。此外，即使它们可用时，它们并不总是准确的。例如，智能手机的相机通常不报告实际焦距，而仅报告等效焦距，而等效焦距通常不是实际焦距的准确表示。Exif标签还可以在任何照片编辑过程中轻松编辑或删除。因此，考虑到上述因素的组合后的指数的数量，难以计算用户任意拍摄图像的像素尺寸比。

但是，通过限制上述部分因素来获得解决问题的子集仍然值得考虑。相机市场曾经是一个分散的市场，为用户提供了许多选择，例如品牌，型号和各种镜头。但是近年来，传统相机在很大程度上已被带相机的智能手机所取代。由于只有少数智能手机品牌占据了智能手机在全球的大部分市场份额，因此品牌和型号因素的可选择性越来越少。由于大多数智能手机具有固定且不可互换的镜头，因此镜头的选择也更少了。通过要求用户使用选定的智能手机，使用带有固定缩放级别等选项的特定软件的相机拍摄面部图像，可以大大减少影响图像的像素尺寸比的因素数量。

如图3所示，为了便于计算用户脸部图像的第一像素尺寸比，对于当前全球最常见型号的智能手机，使用图3所示的第二设备200建立拍摄距离数据与图像的像素尺寸比的数据库，即用户设备数据库。用户设备数据库包含的拍摄设备型号越多，可以解决问题的子集越大。

第二设备200包括可移动平台210和控制器220。可移动平台210上表面上设有卡槽，可沿直线靠近或远离已知物体3。控制器220与可移动平台210无线连接，控制可移动平台210的移动。可选地，通过标尺230测量可移动平台210与已知物体3之间的距离，以确定拍摄设备的拍摄距离。以拍摄设备是手机为例，建立用于用户设备数据库的方法包括：

选择一款智能手机。具有相机的已知型号(型号中包括了品牌信息)的智能手机4被安装在可移动平台210的手机卡槽上，可移动平台210可带动智能手机4移动。智能手机4最初的位置与已知物体3的距离正好为第一拍摄距离，如500毫米，以使智能手机4上的摄像头可以完美捕捉已知物体3的正面图像。

然后，智能手机上的软件将继续捕获图像。智能手机上的图像识别软件算法用于检测图像上哪些像素组成已知物体。然后，将整个已知物体上的水平像素数除以已知物体的物理宽度，以确定在500mm第一拍摄距离下的像素尺寸比。

然后，指示可移动平台210远离物体10mm，并继续捕获另一张图像，并在510mm的拍摄距离下计算像素尺寸比。脸部图像比例确定模块200以类似的方式继续工作，从拍摄距离500mm到700mm，每10mm捕获一次图像，确定图像的像素尺寸比。

将特定型号的智能手机像素尺寸比数据与拍摄距离的关系，构建为二维表，并保存在远程服务器上形成数据库，以备后用。此过程是针对尽可能多的通用型号的带相机的智能手机完成的，并且用户使用的智能手机上安装有专有应用程序对数据进行合并、保存和检索。随后，当用户使用安装了专有应用程序的智能手机拍摄自己的脸部图像(在一定的焦距范围从500mm到700mm)时，该软件可以使用先前构建的数据库来获取图片的像素尺寸比。

以所述拍摄脸部图像时的设定为拍摄距离为例：

某些智能手机包含用于确定从智能手机摄像头到物体的距离的传感器，但并非所有智能手机都具有此类传感器。

可选地，在医学领域中，成年人的身体在统计学上紧密地遵循某些比例。利用通用的身体比例，可以用多种方法来估算用户拍摄脸部图像的实际拍摄距离。例如，一种计算方式为：

实际拍摄距离＝身高/2–肩宽/2–手掌长/2＝身高/2-身高/8-身高/20＝身高*0.325

可选地，还可以根据人的身高使用其他方法来估计实际拍摄距离，如表1所示。

利用上述公式时，需要求用户在完全伸直手臂的情况下自拍的图像。

根据用户拍摄图像所用设备的型号和实际拍摄距离由数据库中获取脸部图像的像素尺寸比。

一般人体特征的比例关系如下表：

表1

另一种可选的方案中，获取与脸部图像相关联的脸部图像信息的步骤包括：

-识别脸部图像中的特定脸部特征；

-确定特定脸部特征所占据的像素点个数；

基于脸部图像信息确定第一像素尺寸比的步骤包括：

-根据用户的身高确定特定脸部特征的实际尺寸；

-根据特定脸部特征的实际尺寸和特定脸部特征所占据的像素点个数确定第一像素尺寸比。

具体的，可以使用机器学习来训练计算机程序，以识别遵循普通人体比例的特定脸部特征的长度，例如图像中面部的长度或鼻子到下巴底部的距离。记录构成特定脸部特征的像素点个数。

根据人体统计学的规律，通过用户的身高可估算特定脸部特征的实际长度。如，根据人的身高可估算脸部的长度。

将特定脸部特征所占据的像素点个数除以特定脸部特征的长度确定脸部图像的像素尺寸比。

另一种可选的方案中，获取与脸部图像相关联的脸部图像信息的步骤包括：

-识别脸部图像中的尺寸已知的参照物；

-确定参照物的已知尺寸所占据的像素点个数。

具体的，在用户自拍图像时要求图像中包括已知大小的已知参照物，例如硬币。

通过训练计算机程序以识别图像中的已知参照物，并且计算构成特定尺寸(例如高度或长度)的像素点个数。

将已知参照物的已知尺寸的像素点个数除以已知参照物的已知尺寸确定脸部图像的像素尺寸比。

上述的几种方法涉及图像的像素尺寸比的估算法则。因此可以使用多种方法进行计算，并且可以将它们得到的像素尺寸比进行平均，以获得更准确的结果。

根据本申请一种可选的方案，将眼镜框图像叠加至脸部图像中的合适位置的步骤包括：

-确定眼镜框图像中的镜片中心位置；

-确定脸部图像中的眼睛中心位置；

-将镜片中心位置与眼睛中心位置对准。

具体的，利用软件可确定眼镜框图像中镜片的中心位置。

利用软件可识别脸部图像中眼睛的中心位置。将眼镜框图像中左镜片的中心与脸部图像中对应的左眼睛的中心对齐，将眼镜框图像中右镜片的中心与脸部图像中对应的右眼睛的中心对齐。保证眼镜框图像与脸部图像精准的对齐。

通过利用上述方法来获得眼镜框在用户眼中的外观的准确虚拟试戴图像，便于用户在网上比较许多当地眼镜店中的眼镜框，以了解每副眼镜框被佩戴的样貌。

利用上述方法可以创建一个在线平台，与眼镜店合作，帮助他们将眼镜框放在线上售卖。在线平台可以免费供用户使用。在线平台的收入可以有多种来源，例如广告费、眼镜框列表展示费和销售提成等。

为了能够访问在线平台，用户必须首先注册一个账户。随后可以使用智能手机上的上述专有应用程序登录和访问在线平台。用户可以使用专有应用程序拍摄一张或多张自己的脸部图像，并将其存储在用户的个人资料中。不同的脸部图像可以用于不同的场景。例如，用户可能希望存储一个用于休闲外观的图像，以及另一个用于更正式场合的图像。通过使用多个图像来创建多个角色，用户能够虚拟试戴眼镜框，并观察它们在不同场合的佩戴效果。

在线平台具有目录级别的页面，目录级别的页面显示与用户定义的搜索条件相匹配眼镜框，并显示眼镜框的简短摘要。在每个摘要中，显示眼镜框的缩略图以及其他信息，例如(但不限于)眼镜框的评论、评分、价格和商店位置。在目录级别的页面上，用户可以基于(但不限于)适合度、颜色、形状、材料、评论、眼镜框的样式和风格，以及商店的位置和商店的评论，添加书签和比较眼镜框。除了在每个摘要中显示眼镜框的缩略图之外，用户还可以切换到“虚拟试戴模式”，在这种模式下，眼镜框的缩略图将覆盖在脸部图像的上方(从保存的图像中选择)以为每个眼镜框创建虚拟的试戴图像。通过这种方式，用户可以轻松并排比较眼镜框在脸上的佩戴效果。眼镜框的显示顺序可以按照用户定义的标准排序，也可以通过专有软件算法排序，该算法根据特定用户感兴趣的可能性对每个眼镜框进行排名。机器学习可用于基于许多因素来训练专有软件算法，例如基于用户先前如何与在线平台上的不同眼镜框进行互动。

在线平台还具有比较页面。用户可以使用多个眼镜框图像，例如，加书签的眼镜框，创建并排比较功能表，并排比较功能表并排显示诸如眼镜框的外观、虚拟佩戴的效果和所选眼镜框的规格之类的信息，功能表的每一行进行一种规格或功能的比较。

在线平台还允许用户在线与朋友和家人分享虚拟试戴效果图和比较功能表，并为被分享者提供一种投票方式，以提供他们认为对用户更合适的眼镜框的建议。然后，被分享者的统计信息、评论和意见将由软件自动编译成视觉上吸引人的信息图，供用户查看。

在线平台还具有物品级页面，物品级页面显示有关特定眼镜框的详细信息。通过选择目录级别页面上的眼镜框之一，可以访问物品级别页面。物品级页面可以包含以下信息的至少一种，例如：眼镜框的多个图像，具有不同角色的多个虚拟试戴效果图，眼镜框规格，视频，定价，评论，商店位置，商店评论和商店营业时间。如果具有特定眼镜框的商店允许在线订购，则用户可以单击物品级别页面上的按钮以在线订购特定眼镜框。另外，也可以将用户引导至具有所选眼镜框的当地商店，以便用户可以实际确认其合适度和外观，进行眼科检查，选择合适的镜片，并最终离线购买眼镜。

可选地，在线平台还收集有关用户行为的统计信息。然后，对用户行为的大数据进行分析并将其提炼为商业智能。商业智能包括信息和统计数据，例如：用户的位置，消费习惯，眼镜框的受欢迎程度以及眼镜框的销售转化率。然后可以将商业智能提供给眼镜商店，以对关于价格、库存以及市场营销和广告选择的商业决策提供参考。

如图4所示，本申请的一个实施例提供一种眼镜框虚拟试戴系统，包括：眼镜框数据库310、用户设备数据库320和请求处理模块330。

眼镜框数据库310中储存有多个眼镜框的信息，每个眼镜框的信息包括：眼镜框图像和眼镜框图像的像素尺寸比。

用户设备数据库320中储存有多个拍摄设备在不同拍摄距离下拍摄获得的图像的像素尺寸比。

请求处理模块330基于用户选择向用户提供所选眼镜框的眼镜框图像及其像素尺寸比，且向用户提供与用户的拍摄设备和拍摄距离匹配的像素尺寸比，

其中，像素尺寸比表示图像中的像素点与拍摄物的实际尺寸之间的关系。

本实施例的方法和系统，可为用户提供一个便捷的一站式平台，轻松进行眼镜框的比较和浏览。虚拟的试戴功能可以准确地确定眼镜框和用户的尺寸，以便用户在所有目录级别页面，物品级别页面和比较页面中并排比较眼镜框的合适度和外观。通过将“自拍照”类型的图像存储在用户个人资料中，眼镜框可以虚拟地放置在用户的脸部上方，以便用户可以浏览、分类、过滤和比较眼镜框的适合度和外观，并与朋友和家人分享虚拟试戴效果，征求意见和投票。此外，用户可以查看眼镜框评论和商店评论，以便做出明智的购买决定。

对于眼镜店而言，本实施例的在线平台提供了一个替代渠道，通过向可能位于其他地理位置的新客户展示可能适合其面部的眼镜框，来吸新客户。使用在线平台，眼镜店可以为购买者提供更多适合脸型的眼镜框，而无需在实体商店中展示眼镜框所需的实际地面空间。当用户在线观看眼镜框时，无需实体店就可以为每个购买者提供实际服务，从而节省了时间和成本。

图5示出根据本申请示例实施例的电子设备的框图。

参照图5所示，根据本申请的这种实施方式的电子设备400。图5显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430等。

存储单元420存储有程序代码，程序代码可以被处理单元410执行，使得处理单元410执行本说明书描述的根据本申请各实施例的方法。

存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)4203。

存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备400也可以与一个或多个外部设备4001(例如触摸屏、键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器460可以通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有处理器程序，其中，该处理器程序用于执行上述的方法。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请的技术方案可借助软件和/或硬件来实现。本说明书中的“模块”是指能够独立完成或与其他部件配合完成特定功能的软件和/或硬件，其中硬件例如可以是现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、集成电路(Integrated Circuit，IC)等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明仅用于帮助理解本申请的技术方案及其核心思想。因此，本领域技术人员依据本申请的思想，基于本申请的具体实施方式及应用范围上做出的改变或变形之处，都属于本申请保护的范围。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。