Arquitetura do Sistema e Design Funcional

Este projeto foca na construção de uma aplicação para sugestão de combinações de vestuário. A arquitetura do sistema segue um padrão de três camadas, com um backend construído em Python usando o framwork Flask, um frontend multiplataforma desenvolvido com React Native, e um banco de dados PostgreSQL para armazenamento persistente. Serviços de inteligência artificial, como visão computacional e modelos de recomendação, são integrados como módulos auxiliares.

Implementação dos Módulos Principais

Perfil e Preferências do Usuário

O sistema coleta dados estruturados do usuário através de um formulário interativo, incluindo características físicas e preferências estilísticas. Uma foto enviada pode ser processada para extração de características corporais.

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import cv2
import numpy as np

db = SQLAlchemy()

class UserPreference(db.Model):
    __tablename__ = 'user_preferences'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    user_id = db.Column(db.Integer, unique=True)
    skin_tone = db.Column(db.String(30))
    body_metrics = db.Column(db.JSON)
    favorite_styles = db.Column(db.JSON)

def analyze_body_shape(image_path):
    # Lógica simplificada de análise de imagem
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # ... operações de processamento de imagem
    return {"shoulder_width": 45, "waist_circumference": 80}

Banco de Dados de Vestuário e Algoritmo de Combinação

As peças de roupa são armazenadas com atributos como cor dominante, tipo de peça, material e sazonalidade. Um algoritmo baseado em similaridade e regras de estilo gera combinações coerentes.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class GarmentItem:
    def __init__(self, item_id, color_vector, category):
        self.id = item_id
        self.color = np.array(color_vector)
        self.category = category

def suggest_compatible_items(target_item, wardrobe_catalog):
    suggestions = []
    for item in wardrobe_catalog:
        if item.category != target_item.category:
            similarity = cosine_similarity([target_item.color], [item.color])[0][0]
            if similarity > 0.65:  # Limiar de compatibilidade de cor
                suggestions.append(item)
    return suggestions

Plano de Desenvolvimento e Infraestrutura

O desenvolvimento é iterativo, começando com o MVP do backend e do aplicativo móvel, seguido pela integração dos modelos de IA e pelo refinamento da interface do usuário. A aplicação é empacotada e implantada usando contêineres Docker para facilitar a distribuição.

• Backend: Flask, SQLAlchemy, PostgreSQL.
• Frontend: React Native (para aplicativo mobile) ou Vue.js (para versão web).
• Serviços de IA: OpenCV para processamento de imagem, scikit-learn e possivelmente TensorFlow para modelos de recomendação.
• Implantação: Docker Compose para orquestração, com Nginx como proxy reverso.

Otimizações e Funcionalidades Avançadas

Para garantir uma experiência responsiva, a aplicação incorpora várias otimizações. O uso de um cache como Redis é recomendado para armazenar os resultados das combinações mais frequentes. Tarefas de longa duração, como o processamento de imagens, são delegadas a um sistema de filas como o Celery.

Funcionalidades avançadass podem incluir a integração com APIs de AI para fornecer sugestões estilísticas em linguagem natural, ou a geração de visualizações 2D simples das combinações sugeridas. Um sistema de alertas pode notificar o usuário sobre itens complementares recomendados com base em seu estilo.