코드 정리, 논문 수식 구현 에러 고침

 from scipy.spatial import distance
 import copy
-from get_std_from_xls import ListFromExcel
 import math
 import operator
 
-converter = ListFromExcel('res/tone_color_standard.xlsx')
-# STANDARD(RGB based)
-# list[0] = spring, [1] = summer, [2] = fall, [3] = winter
-label = ['spring', 'summer', 'fall', 'winter']
-skin_rgb = converter.get_rgb(converter.skin)
-pupil_rgb = converter.get_rgb(converter.pupil)
-hair_rgb = converter.get_rgb(converter.hair)
-C = converter.convert_list(skin_rgb[0:2], hair_rgb, pupil_rgb)
-
-# 이성경(res/lees.jpg) dominant colors by order of histogram
-skin_lsg = [[222.5, 201.4, 188.9], [227.2, 209.5, 203.3]] # left cheek
-pupil_lsg = [[159.8, 115.8, 61.7], [186.5, 156.1, 129.0],
-             [126.0, 77.5, 42.8], [88.1, 41.1, 20.9]] # right eye
-hair_lsg = [[138.6, 98.4, 55.0],[161.8, 121.4, 72.0]]
-
-skin_lab = [[87.39, -2.18, 16.21],[84.48, 0.75, 14.23],[80.58, -0.07, 25.46],[91.47, -0.73, 9.96]]
-skin_lsg_lab =  [[73.73, 19.20, 7.79],[70.94, 19.32, 8.28]] #left cheek
-
-
-def dist(x, c, a):
-    '''
-    x와 c 사이의 거리를 구함.
-    x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
-    '''
-    distance = 0
-    for body in range(3): #body = 0: skin, 1: hair, 2: eye
-        diff = list(map(operator.sub, x[body], c[body]))
-        distance += a[body] * sum(i*i for i in diff)
-    return math.sqrt(distance)
-
-def minDist(x, Ct, a):
-    '''
-    x와 계절 t에 대한 c집합 Ct 중 가장 짧은 거리를 구함.
-    x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    C : 전체 계절에 대한 c들의 집합 list
-    Ct : 계절 t에 대한 c들의 집합 list
-    a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
-    '''
-    distance = []
-    for c in Ct:
-        distance.append(dist(x, c, a))
-    return min(distance)
-
-def probability(x, t, C, a):
-    '''
-    x의 특정 계절유형 t에 대한 소속도를 구함.
-    x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    t : 특정 계절(int : 0: spring, 1: summer, 2: fall, 3: winter)
-    c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
-    C : 전체 계절에 대한 c들의 집합 list
-    a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
-    '''
-    #분모
-    denominator = 1/(sum(minDist(x, C[i], a) for i in range(4)))
-    #분자
-    numerator = 1/(minDist(x, C[t], a))
-
-    return (numerator/denominator)
-
-
-'''
-for i in range(4):
-    print(f'skin distance from {label[i]}')
-    print('1 : ',distance.euclidean(skin[i], skin_lsg[0]))
-    print('2 : ', distance.euclidean(skin[i], skin_lsg[1]))
-
-    print(f'pupil distance from {label[i]}')
-    print('1 : ',distance.euclidean(pupil[i], pupil_lsg[0]))
-    print('2 : ', distance.euclidean(pupil[i], pupil_lsg[1]))
-    print('3 : ', distance.euclidean(pupil[i], pupil_lsg[2]))
-    print('4 : ', distance.euclidean(pupil[i], pupil_lsg[3]))
-'''
-
-'''
-skin_dist = [[0,0,0,0], [0,0,0,0]]
-pupil_dist = [[0,0,0,0] for _ in range(4)]
-
-# i = seasons
-for i in range(4):
-    # skin
-    for j in range(2):
-    # j = 0 피부에서 가장 많은 색상과 각 계절과의 거리
-    # j = 1 피부에서 두번째로 많은 색상과 각 계절과의 거리
-        skin_dist[j][i] = distance.euclidean(skin[i], skin_lsg[j])
-
-    # pupil
-    for j in range(4):
-        pupil_dist[j][i] = distance.euclidean(pupil[i], pupil_lsg[j])
-# 거리가 짧은 순으로 정렬
-# skin
-sorted_skdist = copy.deepcopy(skin_dist)
-sorted_ppdist = copy.deepcopy(pupil_dist)
-
-for i in range(2):
-    sorted_skdist[i].sort()
-# pupil
-for i in range(4):
-    sorted_ppdist[i].sort()
-print(skin_dist[0])
-print(sorted_skdist[0])
-print(pupil_dist[0])
-print(sorted_ppdist[0])
-
-# 거리가 짧은 계절 순으로 출력
-# skin
-
-for i in range(2):
-    print('skin - round ', i)
-    for season in range(4):
-        print(f'{season+1}위:', label[skin_dist[i].index(sorted_skdist[i][season])])
-print('\n')
-# pupil
-for i in range(4):
-    print('pupil - round ', i)
-    for season in range(4):
-        print(f'{season+1}위:', label[pupil_dist[i].index(sorted_ppdist[i][season])])
-'''
-
-
-## Lab 색상
-skin_dist_lab = [[0,0,0,0], [0,0,0,0]]
-pupil_dist_lab = [[0,0,0,0] for _ in range(4)]
-
-# i = seasons
-for i in range(4):
-    # skin
-    for j in range(2):
-    # j = 0 피부에서 가장 많은 색상과 각 계절과의 거리
-    # j = 1 피부에서 두번째로 많은 색상과 각 계절과의 거리
-        skin_dist_lab[j][i] = distance.euclidean(skin_lab[i], skin_lsg_lab[j])
-
-# 거리가 짧은 순으로 정렬
-# skin
-sorted_skdist_lab = copy.deepcopy(skin_dist_lab)
-
-for i in range(2):
-    sorted_skdist_lab[i].sort()
-
-print(skin_dist_lab[0])
-print(sorted_skdist_lab[0])
-
-# 거리가 짧은 계절 순으로 출력
-# skin
-
-for i in range(2):
-    print('skin - round ', i)
-    for season in range(4):
-        print(f'{season+1}위:', label[skin_dist_lab[i].index(sorted_skdist_lab[i][season])])
-print('\n')
-
-
-# skin, hair, eye 순서
-lee_seong_kyoung = [[222.5, 201.4, 188.9], [138.6, 98.4, 55.0], [159.8, 115.8, 61.7]]
-
-print("******************")
-a = [30, 20, 10]
-spring = 0
-summer = 1
-fall = 2
-winter = 3
-print("이성경")
-print("봄   : ", format(probability(lee_seong_kyoung, spring, C, a),".2f"), "%")
-print("여름 : ", format(probability(lee_seong_kyoung, summer, C, a),".2f"), "%")
-print("가을 : ", format(probability(lee_seong_kyoung, fall, C, a),".2f"), "%")
-print("겨울 : ", format(probability(lee_seong_kyoung, winter, C, a),".2f"), "%")
-print("******************")
+class ToneAnalysis:
+    def dist(self, x, c, a):
+        '''
+        x와 c 사이의 거리를 구함.
+        x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
+        '''
+        distance = 0
+        for body in range(3): #body = 0: skin, 1: hair, 2: eye
+            diff = list(map(operator.sub, x[body], c[body]))
+            distance += a[body] * sum(i*i for i in diff)
+        return math.sqrt(distance)
+
+    def minDist(self, x, Ct, a):
+        '''
+        x와 계절 t에 대한 c집합 Ct 중 가장 짧은 거리를 구함.
+        x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        C : 전체 계절에 대한 c들의 집합 list
+        Ct : 계절 t에 대한 c들의 집합 list
+        a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
+        '''
+        distance = []
+        for c in Ct:
+            distance.append(self.dist(x, c, a))
+        return min(distance)
+
+    def probability(self, x, t, C, a):
+        '''
+        x의 특정 계절유형 t에 대한 소속도를 구함.
+        x : 인체 질의 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        t : 특정 계절(int : 0: spring, 1: summer, 2: fall, 3: winter)
+        c : 기준 색상(list : [skin[R,G,B], hair[R,G,B], eye[R,G,B]])
+        C : 전체 계절에 대한 c들의 집합 list
+        a : 인체 부위별 가중치(list : [skin, hair, eye])
+        '''
+        #분모
+        denominator = sum((1/self.minDist(x, C[i], a)) for i in range(4))
+        #분자
+        numerator = 1/(self.minDist(x, C[t], a))
+        return (numerator/denominator)*100