# happy511

**Repository Path**: blurfirstzu/happy511

## Basic Information

- **Project Name**: happy511
- **Description**: 软件工程图像处理小组作业
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-07
- **Last Updated**: 2025-06-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 服装主色提取系统

## 项目介绍

本项目是软件工程及图像处理小组课设，实现了一个服装主色提取系统。该系统结合图像处理、机器学习和用户界面设计等技术，从服装图片中准确提取主色调，并提供了友好的交互界面，方便用户操作。



## 技术支撑

1. **OpenCV**：用于图像预处理，如去除背景、调整图像格式等。

2. **KMeans 聚类算法**：提取服装图片的主色调。

3. **PyQt5**：搭建交互页面，提供良好的用户体验。

4. **Numpy、Pandas**：用于数据处理和数组操作。

5. **Matplotlib**：绘制颜色分布饼图。

6. **Scikit - learn**：使用 KMeans 聚类算法。

   

## 文件说明

| 文件名                   | 功能                                   |
| ------------------------ | -------------------------------------- |
| main.py                  | 主函数，包含系统的核心逻辑和界面初始化 |
| 04 - clothes             | 服装数据集，存放用于处理的服装图片     |
| sample_color_dataset.csv | 标定数据集，可用于模型训练和评估       |



## 处理流程

### 1. 预处理阶段

- 支持上传 JPG格式的图片。
- 可选择去除背景，使用 OpenCV 的 GrabCut 算法实现。
- 将图像数据转为一维像素数组。
- 过滤掉接近白色或黑色的像素（开启去除背景功能时）。

### 2. 特征提取

- 使用 KMeans 聚类算法对像素点进行聚类。
- 获取每个簇的 RGB 值作为服装的主色调。
- 计算每个主色调的占比。
- 过滤掉黑色主色（开启去除背景功能时）。

### 3. 结果展示

- 在界面上显示主色调的色板。
- 展示每个主色调的 RGB 值、HEX 编码、颜色名称和占比。
- 绘制颜色分布饼图。

### 4. 数据集管理

- 支持加载 CSV 数据集。
- 保存数据集到 CSV 文件。
- 加载图片文件夹中的图片。
- 批量处理图片并将结果保存到数据集。

### 5. 系统测试

- 提供颜色提取测试、数据集测试和完整流程测试三种测试类型。

  

## 使用说明

### 1. 安装依赖库

在运行项目之前，需要安装以下库：

```bash
pip install numpy pandas PyQt5 opencv - python - headless matplotlib scikit - learn pillow
```

### 2. 运行项目

在终端中执行以下命令启动项目：

```bash
python main.py
```

### 3. 操作步骤

#### 主界面

- 点击 “上传图片” 按钮选择要处理的服装图片。
- 调整 “提取颜色数量” 滑动条，设置要提取的主色数量。
- 若需要去除背景，勾选 “去除背景” 复选框。
- 点击 “提取主色” 按钮，系统将开始处理图片并提取主色调。
- 处理完成后，主色调将以色板的形式展示在界面上，同时显示每个主色调的 RGB 值、HEX 编码、颜色名称和占比。
- 可以点击图片区域查看该位置的颜色信息。

#### 数据集管理

- 点击 “加载 CSV 数据集” 按钮加载已有的数据集。
- 点击 “保存数据集” 按钮将当前数据集保存为 CSV 文件。
- 点击 “加载图片文件夹” 按钮选择包含图片的文件夹。
- 点击 “批量处理图片” 按钮对文件夹中的图片进行批量处理，并将结果保存到数据集。

#### 系统测试

- 选择测试类型（颜色提取测试、数据集测试、完整流程测试）。

- 点击 “运行测试” 按钮开始测试，测试结果将显示在文本框中。

  

## 注意事项

- 确保上传的图片格式为 JPG。
- 若去除背景功能效果不佳，可以尝试调整参数或选择其他图片。
- 批量处理图片时，可能需要较长时间，请耐心等待。