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# 服装搭配功能文档

## 概述

服装搭配功能是一个基于AI的智能服装分析和搭配推荐系统，集成到现有的Tauri桌面应用中。该功能提供图像分析、服装单品管理和智能搭配推荐等核心能力。

## 功能特性

### 1. 图像分析
- **AI图像识别**: 使用Google Gemini API分析服装图像
- **自动分类**: 识别服装类别（上装、下装、连衣裙、外套等）
- **颜色分析**: 提取HSV颜色模型，支持精确的颜色匹配
- **风格识别**: 识别服装风格（休闲、正式、运动、时尚等）
- **环境分析**: 分析图像环境和场景

### 2. 服装单品管理
- **单品档案**: 创建详细的服装单品信息
- **属性管理**: 管理颜色、风格、品牌、尺寸等属性
- **标签系统**: 支持自定义标签分类
- **图片管理**: 支持多张图片展示
- **搜索过滤**: 按类别、颜色、风格等条件搜索

### 3. 智能搭配推荐
- **算法匹配**: 基于颜色和谐度、风格一致性等算法
- **评分系统**: 提供详细的搭配评分和建议
- **场合推荐**: 根据不同场合推荐合适搭配
- **季节搭配**: 考虑季节因素的搭配建议
- **收藏管理**: 支持收藏喜欢的搭配方案

## 技术架构

### 后端架构 (Rust)

#### 数据模型层
```
src/data/models/
├── outfit_analysis.rs      # 分析记录模型
├── outfit_item.rs          # 服装单品模型
└── outfit_matching.rs      # 搭配匹配模型
```

#### 数据访问层
```
src/data/repositories/
├── outfit_analysis_repository.rs
├── outfit_item_repository.rs
└── outfit_matching_repository.rs
```

#### 业务逻辑层
```
src/business/services/
├── outfit_analysis_service.rs
├── outfit_item_service.rs
└── outfit_matching_service.rs
```

#### API接口层
```
src/presentation/commands/
└── outfit_commands.rs      # Tauri命令接口
```

### 前端架构 (React + TypeScript)

#### 页面组件
```
src/pages/
└── OutfitMatch.tsx         # 主页面组件
```

#### 功能组件
```
src/components/outfit/
├── ImageUploader.tsx       # 图像上传组件
├── OutfitAnalysisResult.tsx # 分析结果展示
├── OutfitSearchPanel.tsx   # 搜索面板
├── OutfitCard.tsx          # 搭配卡片
└── OutfitItemCard.tsx      # 单品卡片
```

#### 状态管理
```
src/stores/
└── outfitStore.ts          # Zustand状态管理
```

## 数据库设计

### 表结构

#### outfit_analyses (分析记录表)
```sql
CREATE TABLE outfit_analyses (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    project_id TEXT NOT NULL,
    image_path TEXT NOT NULL,
    image_name TEXT NOT NULL,
    analysis_status TEXT NOT NULL DEFAULT 'Pending',
    analysis_result TEXT,
    error_message TEXT,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    analyzed_at DATETIME,
    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects (id) ON DELETE CASCADE
);
```

#### outfit_items (服装单品表)
```sql
CREATE TABLE outfit_items (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    project_id TEXT NOT NULL,
    analysis_id TEXT,
    name TEXT NOT NULL,
    category TEXT NOT NULL,
    brand TEXT,
    model TEXT,
    color_primary TEXT NOT NULL,
    color_secondary TEXT,
    styles TEXT NOT NULL,
    design_elements TEXT,
    size_info TEXT,
    material_info TEXT,
    price REAL,
    purchase_date DATETIME,
    image_urls TEXT,
    tags TEXT,
    notes TEXT,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects (id) ON DELETE CASCADE
);
```

#### outfit_matchings (搭配记录表)
```sql
CREATE TABLE outfit_matchings (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    project_id TEXT NOT NULL,
    matching_name TEXT NOT NULL,
    matching_type TEXT NOT NULL,
    items TEXT NOT NULL,
    score_details TEXT NOT NULL,
    suggestions TEXT,
    occasion_tags TEXT,
    season_tags TEXT,
    style_description TEXT NOT NULL,
    color_palette TEXT,
    is_favorite BOOLEAN DEFAULT 0,
    wear_count INTEGER DEFAULT 0,
    last_worn_date DATETIME,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects (id) ON DELETE CASCADE
);
```

## API接口

### Tauri命令接口

#### 分析相关
- `create_outfit_analysis` - 创建分析记录
- `start_outfit_analysis` - 开始分析
- `list_outfit_analyses` - 获取分析列表
- `get_outfit_analysis_by_id` - 获取分析详情
- `delete_outfit_analysis` - 删除分析记录

#### 单品相关
- `create_outfit_item` - 创建服装单品
- `create_outfit_items_from_analysis` - 从分析结果创建单品
- `list_outfit_items` - 获取单品列表
- `get_outfit_item_by_id` - 获取单品详情
- `update_outfit_item` - 更新单品信息
- `delete_outfit_item` - 删除单品

#### 搭配相关
- `create_outfit_matching` - 创建搭配
- `list_outfit_matchings` - 获取搭配列表
- `get_outfit_matching_by_id` - 获取搭配详情
- `update_outfit_matching` - 更新搭配信息
- `delete_outfit_matching` - 删除搭配
- `smart_outfit_matching` - 智能搭配推荐
- `increment_outfit_matching_wear_count` - 增加穿着次数

## 算法设计

### 颜色匹配算法
使用HSV颜色空间进行颜色相似度计算：
```rust
pub fn similarity(&self, other: &ColorHSV) -> f64 {
    let hue_diff = (self.hue - other.hue).abs().min(1.0 - (self.hue - other.hue).abs());
    let sat_diff = (self.saturation - other.saturation).abs();
    let val_diff = (self.value - other.value).abs();
    
    // 加权计算相似度，色相权重最高
    let similarity = 1.0 - (hue_diff * 0.5 + sat_diff * 0.3 + val_diff * 0.2);
    similarity.clamp(0.0, 1.0)
}
```

### 搭配评分算法
综合考虑多个维度：
- **颜色和谐度** (权重: 30%): 基于颜色理论的和谐度计算
- **风格一致性** (权重: 25%): 风格标签的匹配度
- **比例协调度** (权重: 20%): 服装比例的协调性
- **场合适宜度** (权重: 15%): 适合特定场合的程度
- **时尚度** (权重: 10%): 当前流行趋势的符合度

## 使用指南

### 1. 图像分析流程
1. 在项目详情页面切换到"服装搭配"标签
2. 上传服装图像文件
3. 系统自动进行AI分析
4. 查看分析结果和识别的服装单品
5. 可选择创建服装单品档案

### 2. 搭配创建流程
1. 在服装单品页面选择要搭配的单品
2. 点击"创建搭配"按钮
3. 系统自动计算搭配评分
4. 查看搭配建议和优化提示
5. 保存搭配方案

### 3. 智能推荐流程
1. 点击"智能搭配"按钮
2. 系统基于现有单品生成推荐搭配
3. 查看推荐结果和评分
4. 选择喜欢的搭配保存

## 测试

### 单元测试
- 颜色相似度计算测试
- 搭配评分算法测试
- 数据模型验证测试

### 集成测试
- 完整分析流程测试
- 搭配推荐功能测试
- 数据库操作测试

### 运行测试
```bash
cd apps/desktop/src-tauri
cargo test outfit
```

## 部署和配置

### 环境要求
- Rust 1.70+
- Node.js 18+
- Google Cloud API密钥
- SQLite数据库

### 配置步骤
1. 配置Google Cloud API密钥
2. 设置Gemini服务参数
3. 初始化数据库表结构
4. 编译和运行应用

## 未来规划

### 短期目标
- [ ] 完善图像上传和分析功能
- [ ] 实现完整的搭配推荐算法
- [ ] 添加更多服装类别支持
- [ ] 优化用户界面和交互

### 长期目标
- [ ] 支持视频分析
- [ ] 集成更多AI模型
- [ ] 社交分享功能
- [ ] 个性化推荐系统
- [ ] 移动端适配

## 贡献指南

1. 遵循现有的代码规范和架构模式
2. 添加适当的单元测试和集成测试
3. 更新相关文档
4. 提交前进行代码审查

## 许可证

本项目遵循与主项目相同的许可证。