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

2 色彩图谱+色卡=配色引擎

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。

2 

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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