Sala de pruebas virtual con OpenCV

¿Alguna vez has deseado poder probar tus habilidades con OpenCV antes de aplicarlas en el mundo real? ¡Ahora es posible gracias a la sala de pruebas virtual con OpenCV! Esta innovadora herramienta te permite experimentar y adquirir experiencia en el uso de la biblioteca de visión por computadora OpenCV en un entorno virtual. En este artículo, te mostraremos cómo funciona esta sala de pruebas y cómo puedes aprovechar al máximo sus funciones para mejorar tus habilidades en el campo de la visión por computadora. ¡Prepárate para sumergirte en un emocionante viaje virtual con OpenCV!

Un proyecto final sobre “Sala de prueba virtual usando OpenCV” presentado por Siddthanth Chopra a extrudesign.com. Este proyecto lo llevan a cabo los estudiantes de Ciencias de la Computación Siddthanth Chopra y Ashish Mishra de SRM IST, CHENNAI, INDIA.

Abstracto

Con la mayoría de las cosas cambiando al modo virtual y los competidores tratando de mantenerse a la vanguardia, otras industrias textiles se vieron afectadas durante estos tiempos difíciles. Con una sala de pruebas virtual, cada pequeña tienda textil puede ayudar a sus clientes a tener una sala de pruebas online sin tener que preocuparse por contraer la enfermedad. La ventaja de este método sería reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para probarse físicamente la ropa.

introducción

La mayoría de las tiendas tienen una enorme y variada selección de ropa. Es realmente absurdo que un cliente evalúe todas y cada una de estas prendas sin pasar horas trabajando con ellas. Para probarse unas cuantas prendas seleccionadas en una tienda física, el procedimiento habitual es turnarse para hacer cola y utilizar los probadores. Debido al número designado de probadores en la tienda, los clientes normalmente tienen que invertir la mayor parte de su energía para comprar en colas (que serán significativamente más durante las horas pico). Los tiempos de espera más largos afectan la comprensión del cliente, lo que resulta en una menor retención de clientes.

trabajo propuesto para

Usar gluoncv con mxnet nos ayudaría a superponer ropa y adornos a las personas, ya que es un conjunto de herramientas de visión por computadora que implementa lo último en tecnología (SOTA).

Revisión de literatura sobre tecnologías de salas de prueba virtuales.

«Base de vestimenta virtual 3D en tiempo real en el esqueleto del usuario (2017)» presenta una base de vestimenta virtual 3D en tiempo real en el esqueleto del usuario, que se extrae y rastrea en tiempo real para avanzar en la transformación y personalización de los modelos de ropa. Las ventajas de este trabajo son que las mediciones humanas se generan según la postura del usuario frente al Kinect, y las desventajas son que el usuario debe estar alejado de la máquina para mantener una cierta distancia. El reconocimiento de acciones humanas basado en esqueletos mediante Kinect proporciona una aplicación que utiliza gestos para interactuar con un objeto virtual en la aplicación de realidad aumentada. Proporciona una forma de utilizar la interacción basada en gestos para gestionar operaciones en un entorno virtual. La ventaja de este trabajo es que admite el seguimiento del esqueleto, pero la desventaja es que puede dar una medición de altura falsa. El enfoque propuesto en la «Aplicación de vestidor virtual Microsoft Kinect Sensor (2019)» se basa principalmente en extraer el modelo de usuario de la transmisión de video y detectar el color de la piel. La ropa y los usuarios se pueden reconocer en menos tiempo, pero la desventaja se debe a un problema de red donde las copias digitales de la ropa no se muestran correctamente en la imagen de destino

Stephen Karungaru y Kenji Terada [6]En este proyecto, proponen un método para capturar fácilmente la longitud/circunferencia del cuerpo humano usando Kinect. Los resultados experimentales confirmaron que se pueden recopilar datos humanos utilizando el sensor Kinect. También hemos confirmado problemas en caso de errores en los datos recopilados. Los temas futuros incluyen la mejora de la precisión de la recopilación de datos personales y CG.

Algoritmo para crear una sala de ensayo virtual.

Paso1: Cómo utilizar OpenCv

Paso
2: Grabación del vídeo con paquetes openCv (cv2)

Paso3: Normalización RGB: OpenCV utiliza la diferenciación de objetos basada en el contraste de color al detectar los píxeles ubicados en los límites donde los valores de los colores cambian significativamente

Paso4: SOTA: GluonCV contiene varias funciones que juntas ayudan a detectar los contornos de diferentes objetos en un marco

Paso5: Ampliación de colores y logotipos -. En nuestro caso, queremos el contorno delimitador más externo que se relacione con la camiseta que lleva puesto el usuario o sujeto de prueba.

Paso6: Utilizando el algoritmo de aprendizaje profundo de mxnet, imprimimos ropa y joyas en el cuerpo humano.

Paso7: El proceso realiza interacciones del usuario utilizando paquetes Numpy/OpenCV para la detección de bordes y la incrustación de contexto.

Diploma

En este artículo, describimos un método de superposición dinámica de texturas a partir de imágenes monoculares para la visualización en tiempo real de prendas en un entorno de espejo virtual. Al igual que mirarnos en un espejo cuando nos probamos ropa, tenemos la misma impresión, pero con prendas prácticamente estructuradas. El espejo se sustituye por una gran pantalla que muestra la imagen reflejada de una cámara que capta, por ejemplo, la parte superior del cuerpo de una persona. Un sistema de espejos virtuales está diseñado como vestuario. Nuestra motivación aquí es aumentar la eficiencia del tiempo y mejorar la accesibilidad para probarse la ropa mediante la creación de un entorno de probador virtual. El sistema intercambia el color y la textura de una camiseta mientras la persona que la lleva puede moverse libremente frente al espejo e incluso realizar deformaciones elásticas similares a las de una tela, estirándose y doblándose o acercándose o alejándose de la cámara.

REFERENCIA

• Naoyuki Yoshino, Stephen Karungaru “Medición de la física corporal con Kinect para vestidor virtual”, 2017, 6.º IIAI
• 1]. Amit Thakur, Suraj Virkar, Prof. Jyoti Gaikwad, “Implementación de la sala de prueba virtual en línea utilizando OpenCV Python”, Revista internacional de tecnología informática avanzada (IJACT), vol. 2020.
• [2]. F. Isikdogan y G. Kara, “A Real Time Virtual Dressing Room Application usando Kinect”, Proyecto del curso de visión por computadora Cmpe537, Universidad de Bogazici, enero de 2012
• [3]. Cecilia García Martín, Erdal Oruklu, “Diseño de interfaz amigable para los humanos para aplicaciones de vestuarios virtuales en dispositivos móviles basados ​​en Android”, Journal of Signal and Information Processing, Vol. 3/4, 2012, págs. 481-490.
• [4]. Nikki Singh, Sagar Murade, Prem Lone, Vikas Mulaje “Virtual Trial Room” Vishwakarma Journal of Engineering Research, volumen 1, número 4, diciembre de 2017
• [5]. Saurabh Botre, Sushant Chaudhari, Shamla Mantri, “Virtual Trial Room”, Revista Internacional de Tendencias y Tecnología de las Ciencias de la Computación (IJCST), Volumen 2, Número 2, marzo-abril de 2014
• [6] Ahmad al-Qerem, “Implementación de vestuario virtual utilizando la imagen corporal – Mapeo de ropa”, Revista internacional de ingeniería e informática ISSN:2319-7242 Volumen – 5ª edición – 2 de febrero de 2016
• [7] 1 Vipin Paul, 2 Sanju Abel J, 3 Sudharsan S, 4 Praveen M, “VIRTUAL TRAIL ROOM”, Revista de Ingeniería y Tecnología del Sur de Asia Vol.3, No.5 (2017) 87-96
• [8] Akshay Shirsat1, Samruddhi Sonimindia2, Sushmita Patil3, Nikita Kotecha4, Prof. Shweta Koparde5, “Virtual Trial Room”, Revista Internacional de Investigación en Tecnología Adviento, Volumen 7, N° 5, mayo de 2019
• [9] Han Yang1,2 Ruimao Zhang2 Xiaobao Guo2 Wei Liu3 Wangmeng Zuo1 Ping Luo4, “Hacia una prueba virtual fotorrealista mediante la generación adaptativa↔preservación de contenido de imagen”, Conferencia internacional IEEE sobre visión por computadora
• [10] Anagaha Ramesh, Ankit Raj Kushal, Brinda D, Vaishnavi, “3D Virtual Trial Room”, Revista Internacional de Investigación y Tecnología en Ingeniería (IJERT) ISSN: 2278-0181, Número especial – 2018

A virtual trial room using OpenCV: A game-changer for the textile industry

Resumen

Con la mayoría de las cosas pasando a modo virtual y los competidores tratando de adelantarse a los demás, las industrias textiles han sufrido durante estos tiempos difíciles. Con una sala de pruebas virtual, todas las tiendas de textiles pequeñas pueden ayudar a sus clientes a probarse la ropa en línea sin temor a contraer enfermedades. La ventaja de utilizar este método sería la reducción del tiempo y el esfuerzo invertidos en probar la ropa físicamente.

Introducción

Las tiendas tienen en su mayoría una amplia y variada selección de prendas. Es prácticamente imposible que un cliente pruebe todas esas prendas sin pasar horas en ello. Además, en una tienda física, para probarse algunas prendas seleccionadas, la práctica común es hacer cola y esperar turno para usar los probadores. Debido al número limitado de probadores en la tienda, los clientes suelen tener que pasar la mayor parte de su tiempo de compras haciendo cola (lo cual será aún más durante las horas punta). El tiempo de espera prolongado afectará la experiencia del cliente, lo que llevará a una satisfacción del cliente más baja.

Trabajo propuesto:

Utilizar gluoncv con mxnet nos ayudará a superponer ropa y adornos en humanos, ya que es un conjunto de herramientas de visión por computadora que implementa los últimos avances tecnológicos.

Revisión de literatura sobre tecnologías de salas de prueba virtual

En «Real-time 3D virtual dressing based on user’s skeleton (2017)», se presenta un enfoque en tiempo real para vestir ropa virtual en base al esqueleto del usuario, que se extrae y sigue en tiempo real para ajustar y adaptar los modelos de ropa. Las ventajas de este trabajo son que se generan mediciones humanas sobre la base del esqueleto del usuario, mientras que la desventaja es que el usuario debe mantenerse a cierta distancia de la máquina. En «Skeleton based human action recognition using Kinect», se proporciona una aplicación que utiliza gestos para interactuar con un objeto virtual en una aplicación de realidad aumentada. Proporciona una forma de usar la interacción basada en gestos para controlar operaciones en un entorno virtual, y la ventaja de este trabajo es que admite el seguimiento del esqueleto, pero la desventaja es que puede dar una medida incorrecta de la altura. En «Virtual dressing room application Microsoft Kinect sensor (2019)», su enfoque propuesto se basa principalmente en la extracción del usuario de la transmisión de video, la alineación de modelos y la detección del color de la piel, y la desventaja es que a pesar de que el usuario puede detectar y probar diferentes prendas en poco tiempo, debido a problemas de red, las prendas no se imponen correctamente en la imagen objetivo.
Stephen Karungaru y Kenji Terada [6], en este proyecto proponen un método para adquirir fácilmente la longitud / perímetro del cuerpo humano utilizando Kinect. Los resultados experimentales confirmaron que se puede obtener información sobre el cuerpo humano utilizando el sensor Kinect. También se confirmaron problemas en caso de errores en los datos adquiridos. Los problemas futuros incluyen mejorar la precisión de la adquisición de los datos de una persona y los gráficos por computadora.

Algoritmo para crear una sala de prueba virtual

Paso 1: Utilización de OpenCv

Paso 2: Captura de video utilizando paquetes de OpenCv (cv2)

Paso 3: Normalización RGB: OpenCV utiliza la diferenciación basada en el contraste de color de los objetos mediante la detección de los píxeles que se encuentran en los límites donde los valores de color cambian significativamente

Paso 4: S.O.T.A – GluonCV contiene varias funciones que juntas ayudan a detectar los contornos de diferentes objetos en una imagen.

Paso 5: Recreación de colores y logotipos: en nuestro caso, estamos interesados en el contorno externo que se relacionará con la camiseta que el usuario o el objeto de prueba están utilizando.

Paso 6: Con el algoritmo de aprendizaje profundo de mxnet, imponemos la ropa y los adornos en el cuerpo humano.

Paso 7: Facilitamos la interacción del proceso con el usuario utilizando los paquetes de Numpy / OpenCV para la detección de bordes y la inserción contextual.

Conclusión

En este artículo, describimos un método de superposición de texturas dinámicas a partir de imágenes monoculares para la visualización en tiempo real de prendas en un entorno de espejo virtual. Similar a mirarse en un espejo al probarse ropa, creamos la misma impresión pero para prendas virtualmente texturizadas. El espejo se reemplaza por una pantalla grande que muestra la imagen reflejada de una cámara que captura, por ejemplo, la parte superior del cuerpo de una persona. Se diseña un sistema de espejo virtual con el propósito de un vestuario para cambiarse de ropa. Nuestra motivación aquí es aumentar la eficiencia en cuanto al tiempo y mejorar la accesibilidad de la prueba de ropa, creando así un entorno de sala de vestuario virtual. El sistema intercambia el color y la textura de una camisa mientras la persona que la lleva puede moverse libremente frente al espejo e incluso realizar deformaciones elásticas de la tela, como estirar y doblar, o acercarse o alejarse de la cámara.

Referencias

1. Naoyuki Yoshino, Stephen Karungaru «Body Physical Measurement using Kinect for Vitual Dressing Room»
2. Amit Thakur, Suraj Virkar, Prof. Jyoti Gaikwad, «Online Virtual Trial Room Implementation using OpenCV Python»
3. F. Isikdogan and G. Kara, «A Real Time Virtual Dressing Room Application using Kinect»
4. Cecilia Garcia Martin, Erdal Oruklu, «Human Friendly Interface Design for Virtual Fitting Room Applications on Android Based Mobile Devices»
5. Nikki Singh, Sagar Murade, Prem Lone, Vikas Mulaje «Virtual Trial Room» Vishwakarma Journal of Engineering Research

Preguntas frecuentes:

1. ¿Cómo funciona una sala de pruebas virtual?

Una sala de pruebas virtual utiliza tecnología de visión por computadora para superponer prendas y accesorios en el cuerpo humano, permitiendo a los usuarios probar diferentes opciones sin tener que hacerlo físicamente.

2. ¿Qué ventajas tiene una sala de pruebas virtual?

Las ventajas de una sala de pruebas virtual son: ahorro de tiempo al no tener que probar físicamente todas las prendas, reducción del tiempo de espera en las tiendas físicas, mayor accesibilidad y seguridad al poder probarse la ropa desde casa.

3. ¿Qué tecnologías se utilizan en una sala de pruebas virtual?

En una sala de pruebas virtual se utilizan tecnologías como OpenCV, gluoncv, mxnet y Kinect para capturar el video, detectar los contornos de las prendas y superponerlas en el cuerpo humano.