能详细说一下关于attributetype用于虚拟试衣的用法吗，并提供示例代码

当使用DeepFashion数据集的attributetype标注来进行虚拟试衣时，我们可以根据用户输入的属性（颜色、款式、纹理等），从数据集中选取相应的服装图像，然后将这些服装图像进行合成，生成虚拟试衣效果。

下面是一个用Python实现虚拟试衣的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import pandas as pd
import os

# 加载DeepFashion数据集的attributetype标注
df = pd.read_csv('list_attr_cloth.txt', sep='\s+', header=1)

# 定义虚拟试衣函数
def try_on_clothes(image_path, attribute_list):
    # 读取背景图像
    background = cv2.imread('background.jpg')

    # 根据属性列表选取服装图像
    clothes_list = df[(df['image_name'] == image_path.split('/')[-1]) & (df[attribute_list] == 1)].index.tolist()

    # 随机选择一件服装
    clothes_index = np.random.choice(clothes_list)

    # 读取服装图像
    clothes_path = 'img/' + df.iloc[clothes_index]['image_name']
    clothes = cv2.imread(clothes_path)

    # 对服装图像进行缩放和旋转
    scale = 0.5
    clothes = cv2.resize(clothes, None, fx=scale, fy=scale)
    rows, cols, channels = clothes.shape
    M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 30, 1)
    clothes = cv2.warpAffine(clothes, M, (cols, rows))

    # 在背景图像上合成服装图像
    x = int((background.shape[1] - clothes.shape[1]) / 2)
    y = int((background.shape[0] - clothes.shape[0]) / 2)
    h, w = clothes.shape[:2]
    background[y:y + h, x:x + w] = clothes

    # 显示合成结果
    cv2.imshow('try on clothes', background)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用虚拟试衣函数
try_on_clothes('img/Sheer_Pleated-Front_Blouse/img_00000001.jpg', ['black'])

在上述代码中，我们首先加载了DeepFashion数据集的attributetype标注，然后定义了一个名为try_on_clothes的函数，该函数接受两个参数：背景图像路径和属性列表。函数根据属性列表选取相应的服装图像，对其进行缩放和旋转，并将其合成到背景图像上，最终显示合成结果。

在调用try_on_clothes函数时，我们需要指定背景图像路径和属性列表。在上述代码中，我们指定了背景图像为background.jpg，属性列表为['black']，表示要试穿黑色的衣服。运行代码后，程序会从数据集中选取一件黑色的衣服，并将其合成到背景图像上，最终显示合成结果。