用word 做网站建设部网站 标准定额司

目录

💡 项目总目标（总结）：

🧱 技术栈一览：

🧩 功能模块拆解（含建议实现方式）：

1. 🔁 虚拟试衣系统

2. 🤖 智能搭配推荐系统

3. 🧍‍♀️ 模特定制试衣系统

4. 🌍 时尚趋势分析（数据爬虫 + 预测）

5. 🎨 设计辅助模块

6. 🖼️ 图片优化模块

📊 数据库设计简要（MySQL）

🎨 前端炫酷动效建议

📦 项目目录结构建议（简化）

✅ 建议开发顺序（可迭代 MVP）

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💡 项目总目标（总结）：

构建一个支持虚拟试衣、个性化搭配推荐、AI模特试穿、设计辅助、数据挖掘预测时尚趋势的全栈时尚服装网站，集前后端、AI 图像识别、数据可视化、图像处理等技术于一体。

🧱 技术栈一览：

模块	技术栈
前端	HTML + CSS + JavaScript + Vue.js (或 Nuxt.js) + WebGL (Three.js) + anime.js
后端	Node.js + Express
数据库	MySQL + Sequelize ORM
AI / 图像识别	Python + OpenCV + MediaPipe + TensorFlow.js
图像处理	PIL、RemBG、DALL·E（如需要）、imageMagick
数据分析	Python + pandas + sklearn
时尚数据爬取	Python + Scrapy / Selenium
文件存储	本地上传 + 阿里云 / 腾讯云 / AWS S3（可选）

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🧩 功能模块拆解（含建议实现方式）：

1. 🔁 虚拟试衣系统

前端

• 上传用户照片（引导图像标准姿势）

• 使用 canvas/WebGL 叠加服装图像（Three.js）

• 动态调整大小、颜色、图案（拖动控件 + 滑块）

后端/AI模块

• 人体关键点识别：使用 MediaPipe + OpenCV 识别关节位置

• 服装类别识别：训练一个 CNN 模型（或使用预训练 ResNet）

• 贴图逻辑：

  • 使用 TPS（Thin Plate Spline）对图像进行形变贴合

  • 物理布料模拟（如使用 Blender + Python 脚本进行贴图渲染，或 Three.js 物理引擎模拟）

• 实现：

  import mediapipe as mp
  # 提取关键点用于后续服装变形
  

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