欧式风格装修400平米,欧式风格装修效果图 三室一厅

1、欧式风格装修400平米

欧式风格装修 400 平米

整体风格：

华丽典雅，注重对称和平衡

采用大量石材、木材、金属和织物等奢华材料

运用雕花、浮雕、拱门等经典欧式元素

空间布局：

主入口：设有一个宽敞的门厅，配有浮雕和水晶吊灯。

客厅：面积开阔，拥有落地窗和开放式壁炉。采用高顶和华丽吊灯，营造出恢弘大气的空间感。

餐厅：可容纳 12 人用餐，配有水晶吊灯和精美的家具。

厨房：设有中央岛台，采用大理石台面和定制橱柜。配有顶级电器和充足的存储空间。

主卧：面积开阔，配有独立更衣室和浴室。采用天鹅绒窗帘、精美的床上用品和古典家具。

主浴室：配有双洗手盆、独立浴缸和步入式淋浴。采用大理石瓷砖和镀金水龙头。

次卧：3 间次卧，每间都配有独立浴室，风格与主卧相同。

游戏室：设有吧台、大屏幕电视和舒适的座椅，适合休闲娱乐。

书房：配有定制书架、办公桌和舒适的扶手椅，营造出温馨的工作环境。

露台：面积宽敞，设有休闲区和户外厨房，可欣赏花园美景。

材料：

地板：大理石瓷砖、硬木地板（如橡木或胡桃木）

墙壁：饰面石膏、壁纸（丝绸、锦缎）

天花板：高顶、吊灯、石膏线条

家具：古典风格，采用深色木材、皮革和丝绸

装饰：雕花镜子、浮雕艺术品、水晶吊灯、古董瓷器

色彩方案：

米色、象牙色、金色、浅蓝色、粉红色

强调色：深蓝色、祖母绿、酒红色

照明：

以华丽的水晶吊灯为主，辅以壁灯、落地灯和隐蔽式照明

营造出温暖、温馨和戏剧性的照明效果

整体效果：

一个豪华典雅的欧式风格住宅，融合了现代舒适性和古典魅力。

2、欧式风格装修效果图 三室一厅

from PIL import Image

import pytesseract

import os

import re

def detect_text(path):

"""Detects text in the file."""

image = Image.open(path)

text = pytesseract.image_to_string(image)

return text

def main():

"""Main function."""

directory = '/path/to/directory'

for filename in os.listdir(directory):

if filename.endswith(".jpg"):

path = os.path.join(directory, filename)

text = detect_text(path)

print(filename)

print(text)

pattern = r'(三室一厅)'

match = re.search(pattern, text)

if match:

print("欧式风格装修效果图 三室一厅")

if __name__ == "__main__":

main()

3、欧式风格装修效果图2023

from PIL import Image

import numpy as np

import io

import requests

from IPython.display import display

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

Load the image

image_url = ""

response = requests.get(image_url)

image = Image.open(io.BytesIO(response.))

Convert the image to an array

image_array = np.array(image)

Get the shape of the image

image_shape = image_array.shape

Reshape the image to a 2D array

image_2d = image_array.reshape((image_shape[0] image_shape[1], 3))

Create a NearestNeighbors instance

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree').fit(image_2d)

Get the nearest neighbors of each pixel

distances, indices = nbrs.kneighbors(image_2d)

Reshape the distances and indices to the original image shape

distances = distances.reshape(image_shape[0], image_shape[1], 2)

indices = indices.reshape(image_shape[0], image_shape[1], 2)

Extract the nearest neighbor of each pixel

nearest_neighbors = image_2d[indices[:, :, 1]]

Reshape the nearest neighbors to the original image shape

nearest_neighbors = nearest_neighbors.reshape((image_shape[0], image_shape[1], 3))

Convert the nearest neighbors to an image

nearest_neighbors_image = Image.fromarray(nearest_neighbors)

Display the original image and the nearest neighbor image

plt.figure(figsize=(10, 10))

plt.subplot(121)

plt.imshow(image)

plt.title('Original Image')

plt.subplot(122)

plt.imshow(nearest_neighbors_image)

plt.title('Nearest Neighbor Image')

plt.show()

4、小平米欧式风格装修效果图

on

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