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皮草店装修 🐱 60平方,皮草 🦅 店装修效果图

  • 作者: 白国超
  • 发布时间:2025-01-10


1、皮草店装 💐 修60平方

60 平方米皮草店装 🦉 修指南

🐡 念:

豪华 🦈 与舒适:营造以奢华皮草为特色的舒适而温馨的空间 🌾

🐅 🌾 体验:利用质地 🐦 、光线和触觉营造感官丰富且难忘的体验。

🍁 🐎

开放式 🌾 陈列架:展 🐘 示各种皮草单品,便于顾客浏览和试穿。

私密试 🌼 衣间:提供宽敞且私密的试衣空 🐯 间,配有全长镜子和舒适的座位。

舒适休息区:设置带有软垫座椅和茶几的休 🌼 息区,供顾客放松和咨询。

收银区:位于店铺入 🐅 口附近,清晰可见 🌹 且方便结账 🌸

🐒 🐧

中性色彩:使用白色、米色 🐘 和灰色等中 🐺 性色调,作,为皮草的背景使其脱颖而出。

奢华材料:采用大理石、皮革和丝绒等奢华材料,营 🦆 造高档氛围。

别致照明 🦍 :利用聚光灯和吊灯 🕷 突出皮草的纹理和光泽。

艺术品和雕塑:添加精心挑选的 🕊 艺术品和雕塑,为空间增添深 🐡 度和优雅。

🐵 🦟

错落有致的展示架:使 🐼 用不 🐘 同高度和形状的展示架,营造视觉 🐛 趣味。

季节性布置:定期根据季 🐳 节更新陈列,展 🦟 示当前流行款式。

🦊 觉展示 🌵 :鼓励顾客触摸和感受皮草的质地,营造难忘的感官 🐡 体验。

🐱 他细 🦈 🦆

香氛:使 🌷 🦊 奢华的香氛为空间增添感官元素。

音乐:播放舒缓的 🐋 音乐,营 🐋 造宁静 🌿 而欢迎的氛围。

专业人员:聘请知识渊博且热情的销售人员 🌹 ,提供个性化的服务。

技术集成:考虑整合平板 🐘 电脑或触摸屏,让顾客轻松获取产 🐒 品信息和预订试穿。

2、皮草店装修效 🐬 果图

M:

[现代风格 🦅 🐯 草店效果图,展示宽 🐺 敞的空间、时尚的照明和陈列架]

[奢华风格皮草 🐦 店效果图,采用深 🐅 色木材、水晶吊灯和天鹅绒沙发]

[复古风格皮草店效果图 🦈 ,采用 🐱 复古家具、粗犷的砖墙和古董地毯 🦅 ]

[简约 🌷 风格皮草店效果图,采用白色墙壁简约、线条和自然光线]

[工业风格皮草 🐎 店效果图,采用裸露的砖墙、金属元素和 Edison 灯泡]

[温馨风格皮草店效果图,采用柔和的色彩、舒适的家具 🌲 和毛绒地毯]

3、皮草店 🐧 装修图 🌳

from PIL import Image

import numpy as np

import cv2

def change_hue(image, hue):

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

h, s, v = cv2.split(hsv)

h = (h + hue) % 180

hsv = cv2.merge([h, s, v])

return cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

def change_saturation(image, saturation):

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

h, s, v = cv2.split(hsv)

s = (s saturation) % 255

hsv = cv2.merge([h, s, v])

return cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

def change_value(image, value):

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

h, s, v = cv2.split(hsv)

v = (v value) % 255

hsv = cv2.merge([h, s, v])

return cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

image = cv2.imread("image.jpg")

hue = 10

saturation = 1.1

value = 1.2

image_hue = change_hue(image, hue)

image_saturation = change_saturation(image, saturation)

image_value = change_value(image, value)

cv2.imshow("Original", image)

cv2.imshow("Hue Changed", image_hue)

cv2.imshow("Saturation Changed", image_saturation)

cv2.imshow("Value Changed", image_value)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()