技術解讀服裝設計師的用色風格
知識難度： ★ ★ ☆ ☆ ☆
技能要求： 機器學習、資料視覺化
字數： 600字
閱讀時長： 3 分鐘
關於顏色，有許多的應用場景，顏色資料的獲取比起文字資料的獲取更加簡單，因為從1張圖片可以提取大量的顏色資料，基於大量的資料，結合各種演算法，可以應用在智慧配色、色彩的知識圖譜、任何的設計領域。
mixlab關於顏色的超級節點： MLN-004
大資料x色彩圖譜 workshop： 利用大資料提取色彩圖譜關係，挖掘相關應用產品。 目前已經涉及的內容：
1 聚類演算法+word2vec=傳統色彩圖譜
ofollow,noindex">技術解讀《延禧攻略》的色彩搭配
2 色彩圖譜+色卡=配色引擎
本期的主題：
服裝顏色資料+演算法=設計師的用色風格
服裝+膚色的顏色配對資料+演算法=基於膚色的推薦演算法
本期解讀的是設計師 林能平最新一期的設計作品。
Phillip Lim 2005年創立的品牌，是新興時尚品牌的一個成功案例。建立人林能平，華裔美籍設計師，出生在泰國。遵從家人的期許林能平選擇了金融專業，唸了三年後確信志不在此，遂決定放棄本專業。 他從未專業學過設計，做裁縫的母親便是兒時的時尚啟蒙導師。
下面一步步 對服裝的顏色進行提煉 ， 解讀其用色規律。
1
收集設計師的服裝設計作品照片
此部分運用了爬蟲的技能，收集玩圖片之後，我們可以寫程式碼把圖片拼成以上的大圖，從總體上可以感知到設計師使用了不少濃重的色彩，大體的顏色比例也可以估計得出來。（紅黃藍棕黑白）
然後，這樣評估太主觀了，我們可以基於資料本身進行顏色風格的提煉。
2
通過演算法把服裝分割出來
針對服裝，我們需要把照片上無關的內容去除掉，即所謂的“扣圖”，不過我們可以採用演算法來進行這一步操作，節省大量的人工，提取出來的結果如上圖所示。只看服裝是不是比看照片更能感受設計師的用色風格，我們還可以進一步進行解讀。
3
顏色提取及視覺化
把服裝上的顏色全部提取出來，最後按照色相進行排序，見上圖。可以看出設計師用色的規律，從暖色到冷色，本系列的服裝作品喜歡用接近黑色的深藍色，鮮豔、濃重的紅色等等。
除了設計師的用色規律，從服裝的模特圖片裡還可以獲得哪些資料？模特的膚色與服裝的色彩搭配都是有講究的，因而我們可以從圖片裡分別提取膚色及對應的服飾顏色，形成配對的資料集，其中一個應用就是可以 為服裝設計師挑選模特提供參考 ，或者是可以 為使用者提供一種基於膚色推薦服裝的應用 。膚色與服飾顏色基本的邏輯，見下圖：
膚色與服飾顏色
以上為全文。
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