1、房屋装 🐝 修设 🌷 计怎样才完美

房屋装 🪴 修设 🐳 计的完美原则

1. 功能 🐟 至上 🌼

优先考虑房 🐘 间用 🐯 途和日常生活需求。

确保空 🦍 间布局流畅，便 🐧 于活动和使 🐴 用。

提供充足的存储空 🌳 间，以保持房间整洁有序。

2. 美学 🦈 平 🐴 衡

选择协调的调色板，营 🕷 造和谐的氛围。

平衡不同纹理、图案和材料，增强 🌷 视觉趣味。

巧妙运 🐒 用自然光线，创造明亮通风的室内 🌵 环境 🌼 。

3. 个性化 🌹 定制 🌸

将个人风格 🐟 融入设计中，反映 🌴 您的品味和偏好。

添加个 🌻 性化元素，如照片、艺术品和纪念品。

考虑不同的爱好 🐟 、兴趣和生活方式需求。

4. 可 🐞 持续性 🦉

选 🐼 择环保材料和设计方 🦢 案。

优化能源效 🦁 率，节 🦅 省公用 🦉 事业费用。

考虑水的使用和 🦋 废物管理，促进可持续发展。

5. 长 🐧 期 🐒 耐用 🌴

使用高质量的 🐴 材料和做工，确保耐久性。

考虑未来 🌷 的需求 🌴 和趋势，避免过时的 🐼 设计。

设计灵活多变的 🪴 空间，易 🌸 于适应未来的改变。

6. 提升感官体 🌷 验

运用 🐳 视、听、触、嗅和味觉，打造感官丰富的环境。

添加舒适的纹理舒、缓的 🐳 、音乐宜 🦟 人的香味和柔和的照明。

7. 注意 🌻 细节

从整体到 🪴 局部，仔细考虑每个细节。

精致的五金件、装饰边框和巧妙的灯光位置 🐶 ，都会提升整体效果。

8. 寻求专业帮助 🦢

如果需要，请 🦉 寻求室内设计师或建筑师的帮助。

他们可以 🍁 提供客观的见解、创意解决方案和技术专业知识。

9. 逐步实施 🕸

分 🐡 阶段完 🦆 成装修，以避免预算超 🐞 支和压力。

从最重要的房间开始，逐步 🐅 完成整个住宅。

10. 定期维 🌲 护

定期清洁和保养房屋，以保持其 🐼 外观和功能 🌷 。

及时修理和更换必要 💮 的物品，避免代 🌾 价高昂的损坏。

2、房屋装修 🐱 设计图片大 🐵 全

房屋装修设 🐝 计图片大全

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3、房屋装修设计效 🐱 果 🌾 图

from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import numpy as np

import scipy.ndimage as ndimage

import skimage

import skimage.io

import os

import time

import PIL, PIL.Image

import pyvista

from pyvista import examples, set_plot_theme

import vtk

from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy

from sklearn.cluster import KMeans

Attributes

'high': Floor corresponding to a high floor, where the user would see a higher ceiling

'low': Floor corresponding to a low floor, where the user would see a lower ceiling

class Floor:

def __init__(self, floor_num: int, floor_label, floor_type: str):

self.floor_num = floor_num

self.floor_label = floor_label

self.floor_type = floor_type

self.room_labels = []

@staticmethod

def compare_labels(label1, label2):

return label1.split('_')[0] == label2.split('_')[0]

def add_room_label(self, room_label):

if not room_label in self.room_labels:

self.room_labels.append(room_label)

def get_room_labels(self):

return self.room_labels

def get_room_label(self, room_id):

return self.room_labels[room_id]

class Room:

def __init__(self, room_id: int, room_label: str, floor: Floor):

self.room_id = room_id

self.room_label = room_label

self.floor = floor

self.wall_labels = []

self.wall_centroids = []

@staticmethod

def compare_labels(label1, label2):

return label1.split('_')[1] == label2.split('_')[1]

def add_wall_label(self, wall_label, wall_centroid):

if not wall_label in self.wall_labels:

self.wall_labels.append(wall_label)

self.wall_centroids.append(wall_centroid)

def get_wall_labels(self):

return self.wall_labels

def get_wall_label(self, wall_id):

return self.wall_labels[wall_id]

class Wall:

def __init__(self, wall_id: int, wall_label: str, room: Room):

self.wall_id = wall_id

self.wall_label = wall_label

self.room = room

class PointCloud:

def __init__(self, scans, semantic_seg_scans, params, num_scans=None):

self.scans = scans

self.semantic_seg_scans = semantic_seg_scans

self.params = params

self.num_scans = num_scans

self.num_pts = 0

self.num_seg = 0

self.room_bbs = []

self.floors = []

self.rooms = []

self.walls = []

self.rooms_in_floor = []

self.plot_complete = False

if num_scans == None:

self.num_scans = scans.shape[0]

else:

self.num_scans = num_scans

for i in range(self.num_scans):

self.num_pts += self.scans[i].shape[0]

unique_seg = np.unique(semantic_seg_scans)

self.num_seg = len(unique_seg)

self.get_bounding_boxes()

self.get_bounding_box_sizes()

self.generate_room_labels()

self.generate_floor_labels()

self.generate_wall_labels()

def get_bounding_boxes(self):

for i in range(self.num_scans):

scan = self.scans[i]

self.room_bbs.append(pyvista.PolyData(scan).bounds)

def get_bounding_box_sizes(self):

self.bb_sizes = []

for bb in self.room_bbs:

bb_size = [bb[1] bb[0] for bb in zip(bb)]

self.bb_sizes.append(np.array(bb_size))

def get_num_pts(self):

return self.num_pts

def get_num_seg(self):

return self.num_seg

def get_scans(self):

return self.scans

def get_semantic_seg_scans(self):

return self.semantic_seg_scans

def get_room_labels(self):

return self.room_labels

def get_floor_labels(self):

return self.floor_labels

def get_wall_labels(self):

return self.wall_labels

def get_rooms(self):

return self.rooms

def get_floors(self):

return self.floors

def get_walls(self):

return self.walls

def get_num_scans(self):

return self.num_scans

def get_rooms_in_floor(self):

return self.rooms_in_floor

def get_wall_labels_in_room(self):

return self.wall_labels_in_room

def generate_room_labels(self):

room_labels = []

wall_labels = []

scan_room_labels = []

for i_room in range(self.num_seg):

pt_indices = (self.semantic_seg_scans == i_room)

room_label = 'room_' + str(i_room)

room_labels.append(room_label)

self.room_labels = room_labels

def generate_floor_labels(self):

Generate a floor label for each room

floor_labels = []

for i_room in range(self.num_seg):

room_label = self.room_labels[i_room]

if room_label.split('_')[0] not in floor_labels:

floor_labels.append(room_label.split('_')[0])

bb_z_maxs = []

for i_floor in range(len(floor_labels)):

floor_label = floor_labels[i_floor]

floor_bbs = []

for i_room in range(self.num_seg):

room_label = self.room_labels[i_room]

if floor_label == room_label.split('_')[0]:

floor_bbs.append(self.room_bbs[i_room])

bb_z_max = np.max([bb[4] for bb in floor_bbs])

bb_z_maxs.append(bb_z_max)

floor_types = []

floor_type_dict = {k: v for k, v in zip(sorted(floor_labels), sorted(bb_z_maxs))}

for floor_label, floor_type in floor_type_dict.items():

floor_type = 'high' if floor_type > 1 else 'low'

floor_types.append(floor_type)

for i_floor in range(len(floor_labels)):

floor_label = floor_labels[i_floor]

floor_type = floor_types[i_floor]

new_floor = Floor(i_floor, floor_label, floor_type)

self.floors.append(new_floor)

for i_room in range(self.num_seg):

room_label = self.room_labels[i_room]

if floor_label == room_label.split('_')[0]:

new_floor.add_room_label(room_label)

def generate_wall_labels(self):

wall_labels = []

scan_wall_labels = []

wall_centroids = []

for i_room in range(self.num_seg):

room_label = self.room_labels[i_room]

room_scan = self.scans[np.where(self.semantic_seg_scans == i_room)]

room_bb = self.room_bbs[i_room]

room_bb_size = np.array([room_bb[1] room_bb[0], room_bb[3] room_bb[2], room

4、房屋装修设 🐴 计 🐬 平面图

平面图是一 🌷 幅自 🪴 上而下的建筑物的横 ☘ 截面图，展示了每个房间和空间的布局。它，提供了建筑物所有楼层的详细视图包括墙壁、门、窗、家。具固定装置和电气布局

平 🐵 面图 🐦 包括 🕊 ：

墙壁 🐟 ：表示建筑物的外 💮 部和内部墙壁 🐟 。

门窗：显示门 🌹 窗、户和滑门的类型 🐦 和位置。

家 🌲 具：表 🐝 明家具的放置，如沙发、椅、子床 🦍 和桌子。

固定装置：显示固 🐴 定装置的位置，如水槽、炉、灶冰箱和淋浴。

电 🌷 气布局：指出电气插座、开、关照明灯具和电器的位置。

尺寸和标签 🌷 ：通常包括房间和空间的尺寸 🌿 和标签，以清楚地识别每个区域。

平面 🐝 图可以分为不同类型，具体取决于其用途和展示的详细 🐋 信息：

施工图纸：为 🌾 建筑过程提供详细的施工 🌷 说明。

布局图：说明家具和固定装置的布局 🕷 ，重点关注室内空间规 🌸 划。

电气图纸：专 ☘ 门显示电气系统的 🐱 布 🐎 局和连接。

管道图纸：显示管 🦆 道系统，包括水管、排 🦢 水管和通风口。

平面图提供了对建筑物布局的宝贵见解，具有 🌸 以下优点 🐳 ：

可视化空间： 平面图允许您可视化 🦟 建筑物，并了解其房间之间的关系。

规划空间：可以使用平面图规划室内空间，并确定最佳 💐 家具和固定装置布局。

避 🌷 免错误：通过在施工前审 🐕 查平面图，可，以发现 🍁 并纠正错误从而节省时间和金钱。

沟通 🦁 设计：平面图可以轻松地与建筑师、承包商和其他 🐡 人共享以，进行设计审查和沟通。

记录：平面图可以作为建筑物记录 🕷 记录，其原始布局和任 🕊 何后续修改。