12.12人脸美妆选购

import cv2
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 假设我们有一个美妆产品数据库
products = {
    'product1': {'color': 'red', 'type': 'lipstick'},
    'product2': {'color': 'blue', 'type': 'eyeshadow'},
    # 其他产品...
}

# 面部特征提取函数（简化示例）
def extract_features(image):
    # 这里可以使用更复杂的特征提取方法，如深度学习模型
    return np.mean(image, axis=(0, 1))

# 加载用户面部图像
user_image = cv2.imread('user_face.jpg')
user_features = extract_features(user_image)

# 计算用户特征与产品的相似度
features_list = [extract_features(cv2.imread(f'product_{i}.jpg')) for i in products]
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1).fit(features_list)
distances, indices = nbrs.kneighbors([user_features])

# 推荐最相似的产品
recommended_product = list(products.keys())[indices[0][0]]
print(f"推荐产品: {recommended_product}")