纹理烫图片

发布时间:2015-05-26 来源: 纹理烫发型图女生中发

第一篇:纹理烫图片

纹理烫,烟花烫,螺丝烫 是什么呢?带图片哦。 5 [ 标签:纹理 烟花,纹理,图片 ] 、独 有。

回答:2 人气:2 提问时间:2009-07-27 11:10 答案 纹理烫是弧度比较大的卷从发根开始,利用卷的弧度使头发蓬松,比较自然,发 根定位用于头发有旋或者择偶时习惯性偏分刘海的纠正.纹理美发里的专业术语, 通常是指头发的线条的排列所组成的外在形状..给人以动感蓬松飘逸活波的感 觉.它于厚重堆积,看不到头发的层次变化的发型形成鲜明的对比,这样的发型一 般有一定的弧度,但是区于直和卷之间,.所以发型感觉特别自然.大方. 烟花烫 烟花烫和锡纸烫相似,只是锡纸烫没有烟花那样特蓬的效果!而且 锡纸烫很伤头发,烫出来头发很干很干的。

先把顾客的头发用单一的洗发水洗干净,不需要用护发素,然后把全头的头 发分成三到四层,再用挑梳把每层的头发分成粗细适中的小股,然后把烫发棒跟 头发缠绕在一起,记得要把头发的角度提拉到 90 度以上,按照此法直到把全头的 头发都缠绕完成,如果是有刘海的发型必须留出刘海区不用烫,最后按照顾客的 发质来选择电发水,等到全部完成后冲洗干净头发,不需要用洗发水,稍稍用点护 发素就可以了,然后全头吹干,用手把头发发根抓立起来,最后用发泥外加一点拉 丝发蜡完成整个造型 你说的是 螺旋烫发要领 说到螺旋烫许多人马上会联想到螺丝烫, 那种长长下垂状的螺 旋卷。这种好看漂亮的发型却比较难打理,所以许多顾客虽然喜欢却又嫌麻烦。

但是利用螺旋卷技术可充分体现不同风格的烫发效果, 更注重时尚性与实用性的 结合, 最大限度地拓展烫发技术给发廊带来的业绩,同时也给发型师提供了一个 新的设计空间。

[编辑本段]螺旋卷的类型 1、顺螺旋 发片顺螺旋:垂直取一束发片,从上顺着卷芯服帖地向下卷绕,可产生自然 柔和的卷发效果,而且发尾松散自然,特别适合发尾厚重的发型。

扭绳顺螺旋:先把发束顺着一个方向扭成绳状,再向反方向从上向下卷发, 可产生条状螺旋发卷(麻花卷)效果,发尾松散透气,特别适合发量多的长发。

2、倒螺旋 扭转倒螺旋:从发尾开始卷发 1~3 周后,边扭转发束边向上卷发,形成下 端自然上部扭绳的效果,特别适合发尾修剪较轻薄或者发尾干燥受损的发质。

扭绳倒螺旋:与扭绳顺螺旋的效果差不多,唯一的区别在于发尾,倒螺旋的 发尾卷度弹性好。

[编辑本段]螺旋卷的卷绕技巧 重叠卷绕:垂直取发片,从发尾重叠卷至发根,发卷呈上大下小的效果,适 合健康发质。

松散卷绕:垂直取发片,从发根或发尾松散卷绕,可产生自然柔和的螺旋卷 效果,适合粗硬弹性较大或准备获得较大波浪的发质。

紧密卷绕:垂直取发片,从发根或发尾紧密卷绕,可产生弹性较大的螺旋卷 效果,适合弹性差或准备获得高弹性效果的发质。

[编辑本段]螺旋卷的卷绕方向 顺时针卷绕:顺时针卷绕产生向右倾斜的螺旋流向。

逆时针卷绕:逆时针卷绕产生向左倾斜的螺旋流向。 要看你的头发发尾受伤的发质长不长, 如果太长就建议你电发时修建高层次, 电的时候保护 发尾不沾到电发水,可以要求发型师涂抹药水前先用护发素保护发尾 螺丝烫相对来说要爆炸一点,建议不要做这种,因为两个月以后发根长出来后, 头顶是塌的,两边是蓬松的,很难看,除非你两个月电一次发根

第一篇:纹理烫图片

%************************************************************************** % 图像检索——纹理特征 %基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵 %所用图像灰度级均为256 %参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》 %function

T=Texture(Image) %Image

输入图像数据 %T

返回八维纹理特征行向量 %************************************************************************** Gray = imread('D:\微观图\146\stamp2\10X2.JPG'); M=size(Gray,1); N=size(Gray,2); %M = 256; %N = 256; %-------------------------------------------------------------------------- %1.将各颜色分量转化为灰度 %-------------------------------------------------------------------------- %Gray = double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3)); %-------------------------------------------------------------------------- %2.为了减少计算量,对原始图像灰度级压缩,将Gray量化成16级 %-------------------------------------------------------------------------- for i = 1:M for j = 1:N for n = 1:256/16 if (n-1)*16<=Gray(i,j)&&Gray(i,j)<=(n-1)*16+15 Gray(i,j) = n-1; end end end end %-------------------------------------------------------------------------- %3.计算四个共生矩阵P,取距离为1,角度分别为0,45,90,135 %-------------------------------------------------------------------------- P = zeros(16,16,4); for m = 1:16 for n = 1:16 for i = 1:M for j = 1:N if Gray(i,j)==m-1 if j<N&&Gray(i,j+1)==n-1 作文 P(m,n,1) = P(m,n,1)+1; end if i>1&&j<N&&Gray(i-1,j+1)==n-1 P(m,n,2) = P(m,n,2)+1; end if i<M&&Gray(i+1,j)==n-1 P(m,n,3) = P(m,n,3)+1; end if i<M&&j<N&&Gray(i+1,j+1)==n-1 P(m,n,4) = P(m,n,4)+1; end end end end P(n,m,1) = P(m,n,1); P(n,m,2) = P(m,n,2); P(n,m,3) = P(m,n,3); P(n,m,4) = P(m,n,4); if m==n P(m,n,:) = P(m,n,:)*2; end end end %%--------------------------------------------------------- % 对共生矩阵归一化 %%--------------------------------------------------------- for n = 1:4 P(:,:,n) = P(:,:,n)/sum(sum(P(:,:,n))); end %-------------------------------------------------------------------------- %4.对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数 %-------------------------------------------------------------------------- H = zeros(1,4); I = H; Ux = H; Uy = H; deltaX= H; deltaY = H; C =H; for n = 1:4 E(n) = sum(sum(P(:,:,n).^2)); %%能量 for i = 1:16 for j = 1:16 if P(i,j,n)~=0 H(n) = -P(i,j,n)*log(P(i,j,n))+H(n); %%熵 end I(n) = (i-j)^2*P(i,j,n)+I(n); %%惯性矩 Ux(n) = i*P(i,j,n)+Ux(n); %相关性中μx Uy(n) = j*P(i,j,n)+Uy(n); %相关性中μy end end end for n = 1:4 for i = 1:16 for j = 1:16 deltaX(n) = (i-Ux(n))^2*P(i,j,n)+deltaX(n); %相关性中σx deltaY(n) = (j-Uy(n))^2*P(i,j,n)+deltaY(n); %相关性中σy C(n) = i*j*P(i,j,n)+C(n); end end C(n) = (C(n)-Ux(n)*Uy(n))/deltaX(n)/deltaY(n); %相关性 end %-------------------------------------------------------------------------- %求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征 %-------------------------------------------------------------------------- T(1) = mean(E); T(2) = mean(H); T(3) = mean(I); T(4) = mean(C); img1=T Grayl = imread('D:\微观图\146\stamp2\10X3.JPG'); M=size(Grayl,1); N=size(Grayl,2); %M = 256; %N = 256; %------------------------------------------------------- %1.将各颜色分量转化为灰度 %-------------------------------------------------------------------------- %Gray = double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3)); %-------------------------------------------------------------------------- %2.为了减少计算量,对原始图像灰度级压缩,将Gray量化成16级 %-------------------------------------------------------------------------- for i = 1:M for j = 1:N for n = 1:256/16 if (n-1)*16<=Grayl(i,j)&&Grayl(i,j)<=(n-1)*16+15 Grayl(i,j) = n-1; end end end end %-------------------------------------------------------------------------- %3.计算四个共生矩阵P,取距离为1,角度分别为0,45,90,135 %-------------------------------------------------------------------------- P = zeros(16,16,4); for m = 1:16 for n = 1:16 for i = 1:M for j = 1:N if Grayl(i,j)==m-1 if j<N&&Grayl(i,j+1)==n-1 P(m,n,1) = P(m,n,1)+1; end if i>1&&j<N&&Grayl(i-1,j+1)==n-1 P(m,n,2) = P(m,n,2)+1; end if i<M&&Grayl(i+1,j)==n-1 P(m,n,3) = P(m,n,3)+1; end if i<M&&j<N&&Grayl(i+1,j+1)==n-1 P(m,n,4) = P(m,n,4)+1; end end end end P(n,m,1) = P(m,n,1); P(n,m,2) = P(m,n,2); P(n,m,3) = P(m,n,3); P(n,m,4) = P(m,n,4); if m==n P(m,n,:) = P(m,n,:)*2; end end end %%--------------------------------------------------------- % 对共生矩阵归一化 %%--------------------------------------------------------- for n = 1:4 P(:,:,n) = P(:,:,n)/sum(sum(P(:,:,n))); end %-------------------------------------------------------------------------- %4.对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数 %-------------------------------------------------------------------------- Hl = zeros(1,4); Il = Hl; Ux = Hl; Uy = Hl; deltaX= Hl; deltaY = Hl; Cl =Hl; for n = 1:4 El(n) = sum(sum(P(:,:,n).^2)); %%能量 for i = 1:16 for j = 1:16 if P(i,j,n)~=0 Hl(n) = -P(i,j,n)*log(P(i,j,n))+Hl(n); %%熵 end Il(n) = (i-j)^2*P(i,j,n)+Il(n); %%惯性矩 Ux(n) = i*P(i,j,n)+Ux(n); %相关性中μx Uy(n) = j*P(i,j,n)+Uy(n); %相关性中μy end end end for n = 1:4 for i = 1:16 for j = 1:16 deltaX(n) = (i-Ux(n))^2*P(i,j,n)+deltaX(n); %相关性中σx deltaY(n) = (j-Uy(n))^2*P(i,j,n)+deltaY(n); %相关性中σy Cl(n) = i*j*P(i,j,n)+Cl(n); end end Cl(n) = (Cl(n)-Ux(n)*Uy(n))/deltaX(n)/deltaY(n); %相关性 end %-------------------------------------------------------------------------- %求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征 %-------------------------------------------------------------------------- Tl(1) = mean(El); Tl(2) = mean(Hl); Tl(3) = mean(Il); Tl(4) = mean(Cl); img2=Tl range=norm(img1-img2)^2 Gray = imread('D:\微观图\146\stamp1\10X1.JPG'); subplot(2,2,3);imshow(Gray);title('图像1'); Grayl = imread('D:\微观图\146\stamp2\10X3.JPG'); subplot(2,2,4);imshow(Grayl);title('图像2');suptitle(strcat('距离为:',num2str(range))); if range<0.001 a=randint(1,1,[90 100]) gtext('两张图为相似图像') elseif range>0.001 &range<0.011 a=randint(1,1,[60 89]) gtext('两张图像可能是同一张图像') elseif range>0.01 & range<0.02 a=randint(1,1,[30 50]) gtext('两张图像可能不是同一张图像') else range>0.02 a=randint(1,1,[0 30]) gtext('两张图像不是同一张图像') end suptitle(strcat('相似度为:',num2str(a)));

第一篇:纹理烫图片

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