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垫下巴恢复图效 🐴 果
垫下巴术后恢复图的效果因人 🐎 而异，但一 🐯 般来说可以预 🐝 期以下结果：
术 🕷 后 🦊 12 天 🦍
肿 🍁 胀和瘀青：手术部位会出现肿胀和瘀青，最明显的 🦆 是术后头 24 小时内。
疼痛：手术部位 🦢 可能会有轻微疼痛或不适。
受 🐼 限活动：由 🦊 于肿胀，张口和咀嚼可能会受到限制。
术后 🐯 27 天
肿胀和 🐧 瘀青消退肿 🐕 胀和瘀青：将逐 🌵 渐消退。
疼 🕷 痛减轻疼痛：将逐渐减轻，需要止痛药的频率也会降低。
活 🌷 动恢复活动：范围将逐渐恢复 💐 ，但仍建议限制张口和咀嚼。
术 🌵 后 🌿 24 周 🐵
最终 🐶 结果 🌵 显现：肿胀和瘀青基本消失，垫下巴的结果将逐渐显 🦈 现。
活动恢复正常活动：范围将 💮 恢复 🐱 正常，包 🕷 括张口和咀嚼。
疤痕 🌺 愈合：手术切口处的 🌵 疤痕将开始愈合并逐渐消退。
术 🦅 后 🐱 12 个月 🐦
最佳效果：垫下巴的最终结果将在一到两个月 🌲 内显现。
疤痕外观改善 🌻 ：手术切口处的疤痕将 🐝 进一步消退，变得不那么明显。
需要 🐦 注 🐠 意的是 🪴 ：
恢复时间因人而异，受术者的整体健康状况、手术的复杂程度和术后护理等因素的影响 🦢 。
术后肿胀和瘀青程度也因人而异。一些人可能 🐵 会经历严重的肿胀和瘀青 🌴 而，另。一些人可能会经历较轻的反应
重要的是遵循医生的 🌵 术后护理 🐛 说明，以确保 🌹 最佳恢复效果。
硅胶 🦁 垫下巴一般需要 15000 元到元 40000 而，膨体垫下巴则需要元到元 20000 50000 。
垫下巴的效果通常是永久性的，但可能 🦟 会因个人情况和术后护理而异。如果，在。手术后出现并发症可能会导致植入物移除或更换 🌿
垫下巴最 🐛 安 🍀 全 🌵 永久的方式
垫下巴手术有多种方法，但最安全永 🐅 久的方式是使用 🐴 自 体 脂肪移植或硅胶植入物。
自 🦁 体脂肪移植
最安全的方法，因为使用 🐠 自己的脂 💮 肪组 🐋 织。
永久性 🐠 结 🐝 果，移植 🐅 的脂肪细胞可能会在下巴区域存活下来。
低风 🐝 险，因为没有使用外来 🌵 物质或植 💮 入物。
可能需 🍀 要多次手术，因为脂肪细胞可能会被身体吸收。
硅胶植入物永久性结果，硅胶植入物可以保持在下巴区 🐎 域。
低感染风险，硅胶植入物 🕊 不易受细 🦁 菌感染。
可逆，如，果需要植入物可 🐺 以轻松取出。
潜在并发症，包括感染、植入物移位或 🌴 损伤周围组织。
其 ☘ 他垫下巴方法
其他 🦢 垫下巴方法，如，注，射，剂或线 🌺 雕虽然可能更微创但结果不永久需要定期注射或治疗。这。些方法的风险也可能高于上述 🐞 两种方法
选择最安 🐦 全的方法
选择垫下巴最安全永久的方法取决于个人的具体情况和偏好。建议咨询经验丰富的整形外科医生，他，们。可以 🐴 评估个人的面 💮 部结构和健康状况并推荐最适合的选择
import numpy as np
path = 'img_before.jpg'
img_before = np.array(Image.open(path))
path = 'img_after.jpg'
img_after = np.array(Image.open(path))
Convert images to grayscale
img_before = cv2.cvtColor(img_before, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_after = cv2.cvtColor(img_after, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Find ORB keypoints and descriptors
orb = cv2.ORB_create()
kp_before, des_before = orb.detectAndCompute(img_before, None)
kp_after, des_after = orb.detectAndCompute(img_after, None)
Match keypoints between the two images
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des_before, des_after)
Sort matches by their distance
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
Draw the matches on the images
img_matches = cv2.drawMatches(img_before, kp_before, img_after, kp_after, matches[:50], None, flags=2)
Show the images
cv2.imshow("Before", img_before)
cv2.imshow("After", img_after)
cv2.imshow("Matches", img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()