技术解读服装设计师的用色风格

知识难度:

技能要求:机器学习、数据可视化

字数:600字

阅读时长:3分钟

关于颜色,有许多的应用场景,颜色数据的获取比起文本数据的获取更加简单,因为从1张图片可以提取大量的颜色数据,基于大量的数据,结合各种算法,可以应用在智能配色、色彩的知识图谱、任何的设计领域。

mixlab关于颜色的超级节点:MLN-004

大数据x色彩图谱 workshop:利用大数据提取色彩图谱关系,挖掘相关应用产品。目前已经涉及的内容:

1 聚类算法+word2vec=传统色彩图谱

技术解读《延禧攻略》的色彩搭配

2 色彩图谱+色卡=配色引擎

适合技术宅的装修配色指南

本期的主题:

服装颜色数据+算法=设计师的用色风格

服装+肤色的颜色配对数据+算法=基于肤色的推荐算法

本期解读的是设计师林能平最新一期的设计作品。

Phillip Lim 2005年创立的品牌,是新兴时尚品牌的一个成功案例。创建人林能平,华裔美籍设计师,出生在泰国。遵从家人的期许林能平选择了金融专业,念了三年后确信志不在此,遂决定放弃本专业。他从未专业学过设计,做裁缝的母亲便是儿时的时尚启蒙导师。

下面一步步对服装的颜色进行提炼,解读其用色规律。

1

收集设计师的服装设计作品照片

此部分运用了爬虫的技能,收集玩图片之后,我们可以写代码把图片拼成以上的大图,从总体上可以感知到设计师使用了不少浓重的色彩,大体的颜色比例也可以估计得出来。(红黄蓝棕黑白)

然后,这样评估太主观了,我们可以基于数据本身进行颜色风格的提炼。

通过算法把服装分割出来

针对服装,我们需要把照片上无关的内容去除掉,即所谓的“扣图”,不过我们可以采用算法来进行这一步操作,节省大量的人工,提取出来的结果如上图所示。只看服装是不是比看照片更能感受设计师的用色风格,我们还可以进一步进行解读。

3

颜色提取及可视化

把服装上的颜色全部提取出来,最后按照色相进行排序,见上图。可以看出设计师用色的规律,从暖色到冷色,本系列的服装作品喜欢用接近黑色的深蓝色,鲜艳、浓重的红色等等。

除了设计师的用色规律,从服装的模特图片里还可以获得哪些数据?模特的肤色与服装的色彩搭配都是有讲究的,因而我们可以从图片里分别提取肤色及对应的服饰颜色,形成配对的数据集,其中一个应用就是可以为服装设计师挑选模特提供参考,或者是可以为用户提供一种基于肤色推荐服装的应用。肤色与服饰颜色基本的逻辑,见下图:

肤色与服饰颜色

以上为全文。

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