# 期末个人项目《以API驱动之智能产品App》产品文档PRD及原型Prototype
# 花样衣橱app 余宗怡181013101
### 加值宣言：应用市场上已经有不少衣橱管理的 App 了，但一一体验过之后，找不出一个完全符合心意的。有的是界面和交互不忍直视，有的是年久失修不可靠，还有的是加入了过多社区和电商元素显得臃肿，这样的情况又让我生出了能做出一个同类产品中最简洁最好用的 App 的想法。最终才有了「花样衣橱」的诞生。其中，该App使用到的人工智能技术有计算机视觉中的图像分类api技术、图像识别api技术。
### 人工智能概率性考量
百度图像搜索api|百度图像主体检测api|百度图像效果增强api
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体量大：自建图库支持亿级图片量上传入库，实现实时检索，单图毫秒级响应——担心找不到单品图|准确率高：对用户输入内容进行词性标注及词汇重组——用户意图定义不准|能力丰富:提供业界最丰富的图像处理能力——图像偏小、不清晰、被拉伸
技术优：配套的图库管理后台，可对图库进行可视化增、删、改、查——商品搜索查找慢|快速：接入通用物体和场景识别接口，为图库图片批量打标签——分类时间长|算法领先：基于百度海量数据和算法积累，提供业界领先的图像处理效果——拍摄衣物单品颜色与实际有出入
稳定性强：提供企业级稳定、精确的大流量服务——用户体验差|便捷：基于相似图片搜索技术，实现以图搜图——录入单品方式单一
## 衣物管理问题与需求列表
解决痛点（我的产品能协助用户解决哪些困难/用户需求）： 1.分类和标签功能多样化 2.对打算清简衣柜的人非常实用 3.计算衣服的穿着频率，性价比，单次价格
- 用户画像
)
### 衣物管理问题
1. 用户场景：小薇是在校的女大学生，最近想买一件红色碎花法式上衣但不知道和自己的白色牛仔裤是否搭配，怕自己没有衣物搭配。打开“花样衣橱”APP，导入碎花上衣图片，自由组合单品创建拼图，发现非常合适，于是决定购买。
2. 用户场景：Joey是刚毕业3年的白领，每天上班的早上穿好衣服后，打开“花样衣橱”APP记录每日穿搭，并生成图片随手分享给闺蜜，也可以作为日后灵感参考。
### 需求列表
优先级|需求|智能加值？|API类型|
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1（核心）|衣物分类拍照需要时间短|是|百度图像搜索api
2（重要）|图片编辑多样化|是|百度图像效果增强api
3（较重要）|搭配功能丰富|是|百度图像主体检测智能美图api
- 利害相关者分析
需求论证|详情
---|:--:|
人工智能类型|计算机视觉
系统性偏差|少数情况下发送检索不到结果的情况
ESG考量|E：避免盲目购物造成资源浪费；S：传达理性购物合理分类的理念；G：记录用户穿着频率、性价比、单次价格
- 利益相关者图
## 智能推荐每日穿搭原型表述
(总 750-1500 字，此处约 150-300 字，API 驱动之智能产品如何做界面及数据流程的设计？API 驱动智能流程中是什么关键智能交互及是什么关键智能 API 结合， 进而解决谁的问题？
智能化流程成果的设计思维部份，可参考 IDEO 三要素，i.e. Viability 商业可行性、 Feasibility 技术可行性、及 Desirability 用户可欲性 ，去论证 MVP 加/价值。)
1. 产品原型图
- 衣橱首页
- 图片添加方式
!
- 处理单品图片
- 编辑单品
- 穿搭
- 智能搭配
- 灵感
- 我的
2. 界面流程及关键智能交互
3. 产品功能结构图
- IDEO 三要素：
1. Viability 商业可行性：它可以为单品、搭配、日历提供多维度全方位的数据分析。针对淘汰的单品设置了回收站，后续提供捐赠和二手交易功能。
2. Feasibility 技术可行性 ：该App使用到的人工智能技术有计算机视觉中的图像搜索api技术、图像识别api技术、图像增强api技术。
3. Desirability 用户可欲性 ：每天轻松找到自己要穿的衣服，节省时间。根据智能穿搭轻松定位个人风格，不再乱买衣服。出门更加自信，成为别人眼中的时尚达人。
### 数据流程及关键智能API使用 (约 600 字，不含代码计字数，需要简要写给没上过本课的人，介绍此具体用户需求及用情境下的数据流程及关键智能API使用。
- 数据流程图 DFD
数据流程描述的是页面流程每一步的操作所对应的与后台之间的联系。
1. 图像对比度增强
- 通过调整现场拍摄衣物单品过暗或者过亮图像的对比度，使单品图像更加鲜明，易于衣物整理搭配。
```
# encoding:utf-8
import requests
import base64
'''
'''
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/contrast_enhance"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('连衣裙1.jpg', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())
params = {"image":img}
access_token = '24.b38b7f8bed3bb06f076b2dd834fcbba9.2592000.1597502954.282335-21417274'
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
print (response.json())
```
2. 图像多主体检测
- 对用户相册/拍照上传的图片进行词汇性标注和词汇重组，解决现有app对用户意图定义不准的问题。可识别出图片中衣物单品的位置和标签，方便裁剪出对应主体的区域，用于后续图像处理、海量图片分类打标，解决用户初期衣物整理分类时间长的问题。许多竞品针对用户相册/拍照上传的图片仍需要人工全选和涂抹主体单品，这样耗时太长。但百度AI平台该接口还在邀测中，需要提交工单开通接口权限。此api广泛运用后，将对扩大电子衣橱应用市场有极大帮助。
**1. 考量用户的使用情境**
根据技术可行性，该App使用到的人工智能技术有计算机视觉中的图像搜索api技术、图像识别api技术、图像增强api技术。用户在一开始录入单品时支持 3 种图片添加方式，可以选择相册添加/相册批量添加/网页导入。对于现场拍摄图片不满意，一方面可以百度图像搜索api智能加值精确找到相同商品图。拍摄衣物单品颜色与实际有色差时，也可以用百度图像效果增强api智能价值解决。
可能很多用户看到要先给所有衣服拍照并录入详细的数据，就已经吓跑了。所以目前正在探索只需要拍照然后后面的信息录入全部自动化的智能交互，这里用到了图片识别api和机器深度学习。
填充单品信息时，可以计算单品的拥有天数，搭配数，灵感数，穿着天数等信息，为衣物的丢弃和置换提供数据支持。按穿着天数查看每个单品穿了多少天，除了为淘汰或置换衣物提供参考，还可以帮用户发现那些被遗忘的单品，实现“唤醒你的衣橱”。当某件单品搭配较少时，后台会自动推送关联单品和搭配。
当用户对单品进行图片编辑时，百度图像主体检测api技术的智能加值可以选择智能去除背景，抠出单品主体。
**2. 考量此类所需及/或产出的数据如何再加值**
【花样衣橱】app根据商业可行性针对淘汰的单品设置了回收站，后续提供捐赠和二手交易功能。
**3. 考量反映产品核心价值主张**
核心价值是一个帮你整理衣橱的搭配每日着装的APP，但在以后迭代使用更多人工智能或机器学习技术时，【花样衣橱】将是你的AI搭配师，而非记录类的工具。
## 学习/实践心得总结及感谢
(50-150 字心得总结最后一句话必需总结 API 的价值主张如何按用户需求进行研究整合，提出 App 的价值主张，并 且以界面流程、数据流程兼具的产品原型去做产品设计及验证。)
本课程期末项目——API 驱动之智能产品【花样衣橱】，从14周开始筹划，利用用户画像、数据流程图、IDEO三要素、价值画布等方法输出产品需求文档PRD、产品原型以及基础API的调用。对关键代码、数据、项目感谢[去年黄滢师姐作品savor](https://github.com/NFUNM032/app-of-savor)提供优秀参考作品、氢气app微信小助手提供业界建议、[简衣橱豆瓣账号提供竞品分析](https://www.douban.com/note/725784491/)、廖汉腾老师和许智超老师悉心教导、同学们热心帮助。
## 一句话版本
【花样衣橱】是一款帮你整理衣橱智能搭配每日着装提供穿搭灵感的APP，智能导入和识别单品，让您不再为衣物无序烦恼，穿衣搭配更加方便；内设天气查看页，近期天气一目了然，让您穿衣、备衣无需烦恼；我们致力于合理的运用大数据收集匹配等功能与基础的功能相融合。将用户相关数据和商业服务相对接，形成双向匹配的主动式人性化服务。
