주요 기능

시옷(SeeO-K) 주요 기능

배경 제거, 색상 인식

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배경 제거된 이미지

군집화한 색상

1. cv연산으로 배경과 옷을 구분해 옷만 나온 이미지를 추출합니다.

2. 추출된 이미지를 대상으로 K-Means 군집화를 통해 색의 분포도를 파악합니다.

3. 파악된 분포도에서 가장 비중이 큰 색을 옷의 색으로 지정합니다.

딥러닝(Pytorch, Teachable Machine)

1. 크롤링한 6558장의 데이터를 이용하여 CNN 인공신경망을 학습시켜 모델을 생성합니다.

2. 모델의 입력 데이터의 사이즈는 216 x 150 입니다.

3. 모델의 출력값은 16개 클래스 중 하나입니다. 이것이 바로 옷 종류의 분류 결과입니다.

1. MobileNet 구조의 인공 신경망인 teachable machine에 패턴 데이터 약 1000장을 학습합니다.

2. 카메라를 통해서 입력된 이미지를 모델의 입력 사이즈에 맞게 전처리한 후, 모델에 넣고 결과를 도출합니다.

Firebase DB

어울리는 색상

사용자 옷장

1. Firebase Realtime Database로 어울리는 색상, 사용자 옷장 테이블로 구성했습니다.

2. 어울리는 색상 테이블의 Key는 색, Value는 해당 Key와 어울리는 색상 리스트로 구성하였고, 사용자 옷장 테이블의 Key는 색, Value 해당 Key의 옷 종류 리스트로 구성하였습니다.

3. 추천받을 때 받아온 날씨 정보, 어울리는 색상 그리고 현재 내 옷장 있는 옷의 정보를 조합해 사용자에게 추천해줍니다.

날씨 정보 크롤링

BeautifulSoup 라이브러리를 통해 네이버 날씨 https://weather.naver.com 를 크롤링하여, 현재 사용자의 위치, 날씨, 기온, 오전 오후 강수량, 최저 최고 기온정보를 갖고 옵니다.