今天跟大家聊聊一个有点意思的事儿，就叫《丑也有户口》。别误会，我可不是搞地域歧视，也不是说长得不好看就低人一等。这事儿，得从我最近折腾的一个小项目说起。
话说最近公司不是要搞个啥用户画像嘛数据部门那边吭哧吭哧导了一堆数据过来，我一看，好家伙，年龄、性别、收入、消费习惯啥的，应有尽有。但是！但是！没有头像！这可把我愁坏了，你说做用户画像，没头像那能行吗？多没灵魂！
一开始我想着要不就随机生成一些头像得了，网上找了几个头像生成的网站，试了试，出来的效果简直惨不忍睹，要么是分辨率低的糊成一团，要么就是风格奇奇怪怪，跟用户画像完全不搭。
不行，这绝对不行！我得想个靠谱的办法。
我就开始琢磨，能不能从其他地方搞到头像数据？我开始在网上各种搜罗，什么免费的头像素材网站、开源的头像项目，能试的都试了一遍。结果要么是数量太少，要么是质量太差，根本满足不了我的需求。
就在我快要放弃的时候，突然灵光一闪！我想到公司内部的论坛和社交平台，上面不是有很多用户的头像吗？虽然质量参差不齐，但是数量肯定够多！
说干就干！我立马跑到技术部门，跟他们商量能不能把论坛和社交平台的用户头像数据导出来给我。技术部门的大佬们一听我的想法，觉得挺有意思，就帮我写了个爬虫，把所有用户的头像都爬了下来。
拿到数据后，我开始进行清洗和整理。这才是真正的挑战！因为这些头像的质量实在是不敢恭维，有的模糊不清，有的光线太暗，有的甚至直接就是个大黑影。
我花了整整两天的时间，一张一张地筛选和处理这些头像。我用图像处理软件把那些模糊不清的头像进行锐化和降噪处理，尽量让它们看起来清晰一些。然后，我调整了那些光线太暗的头像的亮度和对比度，让它们看起来更明亮。我把那些大黑影头像直接删掉了，实在是没法用了。
经过一番折腾，我终于得到了一个勉强能用的头像数据集。虽然这些头像的质量仍然算不上但是至少能看清楚用户的样子了。
但是！问题又来了！这些头像的质量参差不齐，有的好看，有的不好看，有的甚至可以用“丑”来形容。如果我直接把这些头像用到用户画像里，肯定会影响最终的效果。
怎么办？我开始思考，能不能给这些头像也“打个分”，把那些比较好看的头像放到前面，把那些比较“丑”的头像放到后面？
说干就干！我开始研究图像美学相关的知识，了解了什么是黄金分割、什么是色彩和谐、什么是面部对称等等。然后，我尝试用这些知识来评估头像的美观程度。
我手动地给每个头像打分，但是很快我就发现，这简直是个体力活，而且非常主观，容易受到个人喜好的影响。
不行，我得想个更客观的办法！
我开始研究人工智能相关的技术，了解了什么是人脸识别、什么是图像分类、什么是神经网络等等。然后，我尝试用这些技术来自动评估头像的美观程度。
我找到了一个开源的人脸识别库，它可以识别人脸的各种特征，比如眼睛的大小、鼻子的形状、嘴巴的宽度等等。然后，我用这些特征来计算每个头像的美观度得分。
具体来说，我计算了每个头像的面部对称性得分，也就是左右脸的相似程度。然后，我计算了每个头像的五官比例得分，也就是五官的大小和位置是否符合黄金分割比例。我把这两个得分加起来，得到了每个头像的总美观度得分。
有了美观度得分，我就可以对头像进行排序了。我把那些得分高的头像放到前面，把那些得分低的头像放到后面。
然后，我把排序后的头像数据集用到了用户画像里。结果发现，效果真的好多了！那些得分高的头像让用户画像看起来更加美观和专业，而那些得分低的头像则被巧妙地隐藏在了后面，不会影响整体效果。
这就是我这回“丑也有户口”实践的整个过程。虽然过程很曲折，但是最终还是取得了不错的效果。
通过这回实践，我深刻体会到，即使是那些看起来不起眼的数据，只要我们用心去挖掘和利用，也能发挥出巨大的价值。就像那些“丑”头像一样，虽然它们自身的美观度不高，但是只要我们给它们一个合适的“户口”，让它们发挥出自己的作用，也能为我们的项目增添光彩。
以后咱们在做项目的时候，千万不要小看任何一个数据，也不要轻易放弃任何一个想法。只要我们坚持下去，就一定能找到解决问题的办法。
就这样，今天就跟大家分享到这里，希望对大家有所帮助。如果大家有什么问题或者想法，欢迎在评论区留言交流。
