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基于深度学习的静态图像穿搭美学评估与优化建议系统的基本实现思路及示例代码

news 来源：原创 2025/6/20 2:55:21

以下是一个基于深度学习的静态图像穿搭美学评估与优化建议系统的基本实现思路及示例代码，该系统可以分为几个主要部分：数据准备、模型构建、穿搭评估、优化建议生成。

1. 数据准备

首先，你需要一个包含穿搭图像以及对应美学评分的数据集。可以使用公开数据集，或者自己收集和标注数据。这里假设你已经有了一个数据集，并且将其划分为训练集和测试集。

import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据路径
train_dir = 'path/to/train_data'
test_dir = 'path/to/test_data'

# 数据增强和归一化
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'  # 假设美学评分是二分类问题
)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_dir,
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

2. 模型构建

可以使用预训练的深度学习模型，如ResNet、VGG等，在其基础上进行微调。

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练的ResNet50模型
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 冻结预训练模型的所有层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加自定义层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 构建新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.samples // train_generator.batch_size,
    epochs=10,
    validation_data=test_generator,
    validation_steps=test_generator.samples // test_generator.batch_size
)

3. 穿搭评估

使用训练好的模型对新的穿搭图像进行评估。

from tensorflow.keras.preprocessing import image

def evaluate_outfit(image_path, model):
    img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img = image.img_to_array(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = img / 255.0

    prediction = model.predict(img)
    return prediction[0][0]

# 示例评估
image_path = 'path/to/new_outfit_image.jpg'
score = evaluate_outfit(image_path, model)
print(f"穿搭美学评分: {score}")

4. 优化建议生成

优化建议的生成相对复杂，需要根据不同的穿搭元素和风格进行分析。这里提供一个简单的示例，根据颜色搭配给出一些建议。

import cv2
import webcolors

def get_dominant_colors(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    pixels = img.reshape(-1, 3)

    unique_colors, counts = np.unique(pixels, axis=0, return_counts=True)
    sorted_indices = np.argsort(counts)[::-1]
    dominant_colors = unique_colors[sorted_indices][:3]  # 取前三种主要颜色

    color_names = []
    for color in dominant_colors:
        try:
            color_name = webcolors.rgb_to_name(tuple(color))
        except ValueError:
            color_name = "未知颜色"
        color_names.append(color_name)

    return color_names

def generate_optimization_suggestions(image_path):
    colors = get_dominant_colors(image_path)
    suggestions = []

    if 'red' in colors and 'green' in colors:
        suggestions.append("红色和绿色搭配可能过于鲜艳，可以考虑更换其中一种颜色。")
    if 'blue' in colors and 'orange' in colors:
        suggestions.append("蓝色和橙色是互补色，搭配效果较好，可以继续保持。")

    if not suggestions:
        suggestions.append("目前颜色搭配没有明显问题，可以根据个人喜好进行调整。")

    return suggestions

# 生成优化建议
suggestions = generate_optimization_suggestions(image_path)
print("优化建议:")
for suggestion in suggestions:
    print(suggestion)