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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)

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)

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)

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：

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

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。