隆鼻前后对比图查看方法：
1. 查看整体形态：
鼻梁高度是否提高？
鼻尖是否变细变翘？
鼻翼是否收窄？
鼻头是否缩小？
鼻部线条是否流畅自然？
2. 观察比例：
鼻子的长度与宽度的比例是否协调？
鼻尖距眉心的距离是否合适？
鼻基底是否提升？
3. 细节放大：
鼻孔形状是否美观？
鼻尖是否过尖或过圆？
鼻梁是否有凸起或凹陷？
鼻唇角是否自然？
4. 表情动态：
微笑时鼻子的变化是否自然？
皱眉时鼻梁是否有皱褶？
说话时鼻孔是否过大？
5. 术后疤痕：
切口位置是否隐蔽？
疤痕是否明显？
疤痕颜色是否与肤色相近？
6. 异物感：
鼻内是否有植入物？
植入物是否舒适，无异物感？
植入物是否固定牢固？
7. 术后恢复：
鼻部是否消肿？
鼻部是否有发红或淤青？
鼻部是否有分泌物？
温馨提示：对比前后照片时，建议在同一光线条件下拍摄。
观察不同角度的照片，以获得更全面的评估。
仔细阅读手术医生提供的术后注意事项，了解可能的恢复期反应。
鼻梁低平鼻，尖圆钝
鼻头肥大鼻，翼宽厚
侧面投影不明显
隆鼻后鼻梁高挺鼻，尖精致
鼻头缩小鼻，翼收窄
侧面投影自然流畅
容貌变化五官比例和谐
鼻梁高挺后，面，部轮廓更加立体五官比例更加协调。
气质提升高挺的鼻梁给人一种自信气场，提升整个人的气质。
面部立体感增强
鼻梁的提升让面部侧面投影更加明显，立体感增强。
整体颜值提升
通过隆鼻鼻，部，的缺陷得到改善从而带动了整体颜值的提升。
隆鼻前后容貌变化的大小取决于以下因素：
手术本身：隆鼻的手术方式（例如开放式、封闭式）
植入物的类型和大小
术者的技术和经验
个人特征：原始鼻子的形状和大小
面部其他部位的比例
皮肤和软组织的厚度
期望值：理想的鼻形是否实现
患者对结果的期望是否合理
一般来说，以下观察结果是常见的：
术后立即：由于肿胀和瘀伤，鼻子可能会显得比预期要大。
12 周：肿胀和瘀伤逐渐消退，可以看到鼻形的大致轮廓。
13 个月：鼻子继续愈合，软，组织更贴合植入物外观更自然。
612 个月：最终结果可见，此，时肿胀和瘀伤完全消退软组织完全适应了植入物。
显著的变化：
原本扁平的鼻子现在变得更加高挺鼻，梁更加清晰。
原本鼻尖朝下的鼻子现在变得更加上翘或直立。
原本鼻孔外露的鼻子现在变得更加内敛。
微妙的变化：
原本较大的鼻子现在通过缩小或精简变得更小巧。
原本不对称的鼻子现在变得更加对称。
原本有驼峰的鼻子现在驼峰消失鼻，梁显得更直。
值得注意的是，每个人对隆鼻的反应都是不同的。术。后，变。化的程度和时间表会因人而异重要的是与有经验和合格的外科医生进行全面咨询以讨论预期结果并确保手术适合您的个人目标和期望
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
def load_and_preprocess_images(images_path):
images = []
for image_path in images_path:
image = Image.open(image_path)
image = image.resize((256, 256))
image = np.array(image) / 255.0
images.append(image)
return np.array(images)
def load_model():
model = tf.keras.models.load_model('隆鼻前后对比效果图片.h5')
return model
if __name__ == '__main__':
Load images
before_images = files.upload()
after_images = files.upload()
Preprocess images
before_images = load_and_preprocess_images(before_images)
after_images = load_and_preprocess_images(after_images)
Load model
model = load_model()
Predict
predictions = model.predict([before_images, after_images])
Show results
for i in range(len(predictions)):
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(before_images[i])
plt.title('Before')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(after_images[i])
plt.title('After')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(predictions[i])
plt.title('Predicted')
plt.show()
