Sube una foto de un outfit y descubre cuánto costaría si lo compraras en Inditex. Utilizando la API Visual Search de INDITEXTECH, nuestra aplicación identifica cada prenda en la imagen y encuentra las opciones más similares en las tiendas de Inditex.
git clone https://github.com/tu-repo/outfit-inditex.git
cd outfit-inditex
python -m venv venv
. ./venv/bin/activate # En macOS/Linux
.\venv\Scripts\activate # En Windows
pip install -r requirements.txt
Registra una cuenta en INDITEXTECH y obtén una clave de API para la Visual Search API. Luego, crea un archivo .env
y agrega:
PUBLIC=tu-id
SECRET=tu-clave
Donde PUBLIC
es el "client_id
" y SECRET
es el "client_secret
" de tu cuenta en developers.inditex.com
.
Sigue sus instrucciones para obtener estos valores.
- Sube una imagen con un outfit completo.
- Nuestra aplicación segmenta las prendas individuales utilizando MediaPipe PoseLandmarker.
- Cada prenda segmentada se envía a la API de Búsqueda Visual de InditexTech.
- Obtenemos las prendas más similares disponibles en tiendas Inditex.
- Se genera un informe con precios y enlaces de compra.
✔ Identificación de prendas mediante visión por computadora con MediaPipe. ✔ Búsqueda de prendas similares en Inditex con la API de Visual Search. ✔ Interfaz sencilla para cargar imágenes y obtener resultados rápidos.
⚠ La precisión puede variar en condiciones de mala iluminación o poses complejas. ⚠ Algunas prendas pueden no tener equivalentes exactos en Inditex. ⚠ Por limitaciones Inditex, actualmente sólo se recuperan prendas similares en Zara.
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- Crea una nueva rama para tu cambio:
git checkout -b feature/nueva-mejora
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- Sube tus cambios:
git commit -m "Mejorando X"
- Haz un push:
git push origin feature/nueva-mejora
- Abre un Pull Request.
Proyecto desarrollado durante HackUDC2025 por un equipo de estudiantes de 3º curso de Ciencia e Ingeniería de Datos de la Universidad de A Coruña.
- Segmentación de prendas individuales: Torchvision deeplabv3_resnet101 fine tunning con Fashionpedia.
- Implementación de un LLM que interactúe con la usuaria para optimizar la capacidad de respuesta satisfactoria.
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