青石木头装修,青石木头装修图片大全
1、青石木头装修
青石
颜色：深灰色或蓝灰色
质感：坚硬而致密，表面光滑细腻
用途：地板、台面、墙面、室外景观等
木头
种类繁多：橡木、桃花心木、胡桃木等
颜色：从浅色到深色都有
质感：温暖、有纹理，触感舒适
用途：地板、家具、楼梯、门窗等
青石木头装修风格
青石木头装修风格以其自然、沉稳、质朴而著称。这种风格注重空间的整体协调性，强调材料的质感和纹理。
特点：
自然简约：采用天然材料，突出自然之美。
沉稳大气：青石的深色调和木头的温润感营造出沉稳大气的氛围。
质朴粗犷：保留材料的原始质感，呈现粗犷质朴的美感。
温馨舒适：木头的温暖感和青石的凉意形成对比，营造温馨舒适的空间。
应用场景：
客厅：深色青石地板搭配暖色木质家具，打造沉稳大气而温馨的客厅。
卧室：木质地板搭配青石墙面，营造宁静放松的睡眠环境。
书房：青石地板和木质书架相得益彰，营造沉稳宁静的学习空间。
餐厅：木质餐桌搭配青石台面，打造质朴而时尚的就餐环境。
浴室：青石地板和木质浴室柜搭配，营造既清爽又温馨的浴室空间。
2、青石木头装修图片大全
青石木头装修图片大全
客厅
[青石地板搭配木质家具和装饰]()
[木质天花板和墙壁搭配青石壁炉]()
[青石墙面和地面搭配木质沙发和茶几]()
卧室
[青石地板和木质床头背板]()
[木质天花板和墙壁搭配青石壁炉]()
[青石墙面和地面搭配木质床和梳妆台]()
厨房
[青石台面搭配木质橱柜]()
[青石后挡板搭配木质橱柜]()
[青石地板搭配木质橱柜和岛台]()
浴室
[青石地板和墙壁搭配木质梳妆台]()
[木质天花板和墙壁搭配青石浴缸]()
[青石墙面和地板搭配木质淋浴间]()
其他房间
[青石地板和木质楼梯]()
[木质天花板和墙壁搭配青石壁炉]()
[青石墙面和地面搭配木质书架]()
3、青石木头装修效果图
4、青石板材装修效果图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
image = Image.open("blue_stone_texture.jpg")
image_array = np.array(image)
plt.imshow(image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Original Image")
plt.show()
Resize the image to a smaller size for faster processing
resized_image = image.resize((256, 256))
resized_image_array = np.array(resized_image)
plt.imshow(resized_image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Resized Image")
plt.show()
Convert the image to grayscale
grayscale_image = resized_image.convert("L")
grayscale_image_array = np.array(grayscale_image)
plt.imshow(grayscale_image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Grayscale Image")
plt.show()
Apply a Gaussian blur to the image
blurred_image_array = cv2.GaussianBlur(grayscale_image_array, (3,3), 0)
plt.imshow(blurred_image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Blurred Image")
plt.show()
Apply a Canny edge detection algorithm to the image
edges_image_array = cv2.Canny(blurred_image_array, 100, 200)
plt.imshow(edges_image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Edges Image")
plt.show()
Apply a dilation operation to the edges image to thicken the lines
dilated_edges_image_array = cv2.dilate(edges_image_array, np.ones((3,3)))
plt.imshow(dilated_edges_image_array, cmap=cm.gray)
plt.title("Dilated Edges Image")
plt.show()
Find the contours of the edges in the image
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated_edges_image_array, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
Draw the contours on the original image
for contour in contours:
cv2.drawContours(resized_image_array, [contour], 1, (0, 255, 0), 2)
plt.imshow(resized_image_array)
plt.title("Contoured Image")
plt.show()
