1、恒大59平米复式装修

一楼（29.5 平方米）

玄关：

鞋柜（带有抽屉）

镜子

挂钩

客厅：

沙发（带有脚凳）

电视柜

茶几

落地灯

厨房：

L 形厨房台面

冰箱

炉灶

抽油烟机

洗碗机（可选）

卫生间：

马桶

洗漱台

淋浴间

二楼（29.5 平方米）

卧室：

双人床

床头柜

衣柜

书桌（可选）

书房/客房：

书架

办公桌

沙发床（可选）

其他功能：

阁楼： 用于存储或其他用途

阳台： 带有遮阳篷或百叶窗

嵌入式照明： 创造氛围并最大限度地利用空间

设计理念：

多功能性： 采用多功能家具，如沙发床和书架，以最大限度地利用空间。

垂直利用： 利用阁楼和嵌入式衣柜，增加存储空间。

自然光： 利用阳台和窗户，让自然光进入室内。

简约风格： 选择简约、功能性的家具和装饰，创造一个干净、通风的空间。

个性化： 加入个人风格元素，如艺术品、植物和纺织品，打造一个舒适宜人的生活空间。

2、恒大59平米复式装修多少钱

恒大59平米复式装修价格受多种因素影响，包括装修风格、材料选择、施工复杂度等。一般来说，价格范围在以下区间内：

简装：

30,000 60,000 元

中档装修：

60,000 100,000 元

精装修：

100,000 150,000 元

豪华装修：

150,000 元以上

以下是对不同装修风格和材料选择的估算：

现代简约风格：

50,000 80,000 元

北欧风格：

60,000 90,000 元

新中式风格：

70,000 110,000 元

地中海风格：

80,000 120,000 元

材料选择：

地板：实木地板（300600 元/平方米）、复合地板（100300 元/平方米）

墙面：乳胶漆（1030 元/平方米）、壁纸（50200 元/平方米）

厨卫：瓷砖（50200 元/平方米）、橱柜（ 元/延米）

吊顶：石膏板吊顶（60100 元/平方米）、集成吊顶（150250 元/平方米）

施工复杂度：

复式结构的施工复杂度高于普通平层，需要考虑楼梯、层高差等问题

如果需要改动原有结构或增加功能分区，则装修价格也会相应增加

注意：

以上价格仅供参考，实际价格可能因地区、市场波动等因素而有所不同

建议在装修前多咨询几家装修公司，比较报价和服务

3、恒大40平方小复式楼样板间

恒大40平方米小复式楼样板间

一楼：

客厅：紧凑而舒适，配有沙发、茶几、电视和落地灯。

厨房：L形厨房，配备齐全的橱柜、电器和抽油烟机。

餐厅：紧邻厨房，可容纳一张四人餐桌。

二楼：

卧室：宽敞的卧室，配备一张大床、床头柜和衣柜。

书房/储藏室：可以作为书房、储藏室或婴儿房。

卫浴：现代时尚的卫浴，配备淋浴、马桶和洗手盆。

特色：

复式结构：最大限度地利用空间，提供额外的居住面积。

明亮的采光：大窗户和天窗让室内充满自然光。

智能家居系统：控制灯光、家电和安全功能。

高档装修：使用优质材料和现代设计，营造豪华而舒适的氛围。

适合人群：

单身人士或夫妇

寻求紧凑而舒适居住空间的人

投资租赁房产的人

4、恒大59平米复式装修图片

from PIL import Image

import pytesseract

import cv2

import numpy as np

def ocr_space(filename, overlay = False):

"""

This function uses the OCR.space API to perform optical character recognition on an image file.

You can install the `ocrtools` package with:

pip install ocrtools

"""

api_key = 'YOUR_API_KEY' Get your API key from

image = Image.open(filename)

text = pytesseract.image_to_string(image)

return text if not overlay else image

Load the input image

image = cv2.imread('sample.jpg')

Convert the image to grayscale

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Apply edge detection

edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

Find contours in the image

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Initialize a list to store OCR results

ocr_results = []

Loop over the contours

for contour in contours:

Get the bounding rectangle of the contour

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

Crop the image to the bounding rectangle

cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]

Perform OCR on the cropped image

text = ocr_space(cropped_image)

Add the OCR result to the list

ocr_results.append(text)

Draw the bounding rectangles and OCR results on the input image

for i, ocr_result in enumerate(ocr_results):

Draw the bounding rectangle

cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

Add the OCR result to the image

cv2.putText(image, ocr_result, (x, y10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

Display the output image

cv2.imshow('OCR Results', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()