这些衣服包包国内比国外便宜?是你想太多

 刚回国觉得国内啥啥都贵,可是一去国外生活成本翻倍增长。我们总是抱怨国内的物价高,有没有想过这些我们嫌弃的东东国外比国内还贵呢?(本文提到的国外,是指发达国家)

  

  

  中国人一出国门就开启疯狂购物模式,哪怕是奢侈品大牌都要像不要钱的抢,因为便宜啊!

  

  这也是代购,海淘火爆的根本原因。大家潜意识里认为国外的东西就是好,还便宜。能用进口的就不用国产品,甚至连牙膏卫生巾都统统找代购。

  

  其中,越是贵的东西差价越严重,之前代购那篇讲到过一块表能差十几万,而包包和衣服这类最爱买买买的东东可以差1/3的价格,就拿DOLCE & GABBANA 举例。

  

宝石装饰 LUCIA 皮革手袋

国内价格:¥26,900 意大利价格:2.450(约 ¥18,400)

  

装饰款羊毛呢子 A 字连衣裙

国内价格:¥46,500 意大利价格:3.950 (约29,700)

  

  所以,我们各种羡慕嫉妒恨自己为何没有生在国外,可是你知道国外的物价也不都低吗?

  基础用品

  1

  

  国外:100+ 国内:20+

  

  读书期间,去图书馆查资料随便翻本书就得十几镑,如果是图册类型的几千块人民币都不夸张。当然借书最担心弄丢了赔,还未必买得到。

  而国内几十块的书大家都嫌贵,直接买几块钱的电子书看啦。遇到上百元的更要是真爱,才舍得出手。

  2

  贺卡

  国外:10+ 国内:1+

  

  欧美国家至今还有送贺卡的习惯,大型商场都会有各种好看的贺卡店。随便拿起一张都得三四镑,连邮局土到爆那种最便宜的也不低于一镑。

  国内花七八块钱买张纸基本不可想象,毕竟连小学一两块一张的天价贺卡都已经被我们淘汰。

  3

  小商品

  国外:30+ 国内3+

  

  什么发卡头绳这类义乌小商品市场最爱的绝对是国内便宜,国外h&m买的人多,真不是追求好看啊质量啊,就是图便宜。

  即便是最便宜的,动不动都得一两镑的头绳还没国产的质量好,真是吓人。

  

  还有纽扣,以及服装设计专业需要布料等工具都比国内贵几倍,翻个零都不算夸张的。

  但是,也别小瞧国内的布匹,至少国外的布料在质量和材质方面,并没有把10倍的价格体现出来啊。

  4

  卫生巾

  国外:20+ 国内:6+

  

  感觉欧洲国家的卫生巾也是贵到来不起姨妈,很多论坛讨论留学党到底带不带姨妈巾出国。大家都在吐槽国外没有加长版,不舒服不透气之类的。

  就那些难用的姨妈巾在国外还要卖到两三镑一包,最便宜的估计就是always牌子的了。

  后来发现好多代购在代这个卫生巾回国卖,可这些都是我们嫌弃的啊,真不是所有国外货都好用呀。

  5

  拖鞋

  国外:80+ 国内:20+

  

  最近几季洗澡拖火到爆,时尚大号刷了遍。可是引领这潮流的老外并不知道这个玩意在国内是洗澡时穿的啊。

  塑料拖鞋国外也没有,最多来个夹脚拖也是海滩度假穿的。他们在家里经常光脚走地毯,最多来个面质拖鞋。

  那些国内超市里卖十几二十块的拖鞋,到国外都得接近一百块,质量未必好。

  6

  可乐

  国外:10+ 国内:3+

  

  这是最令我惊讶的东西,这不是美国货吗?为何可口可乐在国外超市超过1美元,欧洲甚至要2欧一罐。

  结果在国内卖5块钱都算贵啦,并且还各种砸钱请好几个厉害的明星代言。

  7

  矿泉水

  国外:10+ 国内:2+

  

  其实很多东西就是国外的普通生活用品,到了国内莫名其妙就变成奢侈品了。

  比如国外的矿泉水也很贵,但依云这种的充其量算个中等价位的普通矿泉水,一到国内身价暴涨,成为很多有钱人的最爱。

  

  不过,他们的自来水是过滤后的直饮水,所以很少有人买矿泉水是家用喝的。

  但也千万别羡慕这种直饮水,水质不好的传闻也不是一天两天,很多人把英国人爱秃顶这事就都扣直饮水水质问题。

  8

  床上用品

  国外:700+ 国内:200+

  

  欧洲人都特别讲究室内装修,一闲下来就倒腾自己的小花园。去他们家里做客时都发现这些房子真的一个比一个精致温馨,直接可以拿来拍大片。

  相比较我们大多数装修后的房子,感觉更像是毛坯房。毕竟,欧洲人住的大都是几百年的老房子,更珍惜也更会保护。

  

  但国外居家床上用品,被子床单地毯窗帘神马的都特别贵。连块小方巾都得三四十,浴巾更得好几百。

  至于质量一般的纯棉床上用品四件套,在美国的需要700元,而在中国只用200元。纯棉的东西都有点贵...其实,有点同情他们

  9

  纸膜

  欧洲:80+ 国内:8+

  

  前几年,欧洲压根没有片状面膜这玩意。一些欧美大牌的纸膜,也不过是针对亚洲市场推出的。

  最近几年终于有开始卖纸膜的,价格贵的吓人,不过百一张的片状面膜都已经算少的了。

  当然,片状面膜还是亚洲多盛产,尤其是韩国又多又便宜。

  10

  一元店

  欧洲:10+ 国内:1+

  

  别以为只有我们有一块五块店。英国人也有一镑店和99p店,大概跟国内一元店差不多。

  但比国内的店还要大,像超市一样。一到周末就挤满各种大妈来扫货。

  生活成本

  1

  交通

  

  去欧洲旅游的小伙伴一定知道,这里的市内交通不能忽略不计,随便坐个观光大巴,一天下来就得一百来块,这是在国内没法想象的。

  住在不算太偏远的三四区的位置,坐个地铁到市中心来回都得上百块。坐个一小时的火车得花两百多,这在国内也是没法想象的。

  2

  医疗

  

  这里要说明,如果没有保险,美国昂贵的医疗费用分分钟让人破产,但如果达到一定贫困线,政府又会有福利补贴穷人看病。

  在英国也是如此,公立医院你可以免费看病,药也是免费拿的。但就连一个感冒也需要提前预约,周一预约周五能见到医生已经是幸运的事情啦。

  

  国外的医生一天最多看六七个病人,工作时间一到就联系不上,休假神马的更是消失。至于你的病情突然又出现新状况之类的,根本找不到你的医生。

  大病等不及去医生诊所,比如拔一颗牙大约需要1000美元,医疗保险只会报销三分之一;至于大手术,动则几十万美元上百万人民币也很平常。

  这些虽然是医疗保险的范畴,还是需要你支付五分之一到三分之一的费用。如果实在付不起,只能由医院申请政府支援,肯定不会不救。

  

  我在英国痛经晕倒救护车送急诊,没有热水没有床,连椅子都是冰冷的金属材质。拖着极度虚弱的身体等了医生五个小时,最后就给我开了个止疼药。

  这时候你别跟我说输液对抵抗力多不好,我只想躺在暖暖的床上,恢复体力而已。另外护士和医生的态度简直比国内的差太多...

  3

  小时工

  

  读书为了赚更多钱这事在国外有很多反例,那些读书越少的体力劳动者反而挣得多。

  不论是收拾屋子的保姆,整花园修房子的园丁,还是修车师傅,随随便便都能秒杀医生等高收入人群。

  

  原来我住的房子,房顶有一摊锅大小的水渍,小时工只是来刷了一层涂料,张口就要50镑,这在国内估计会被打吧。

  一个修车工人想要来中国读书,他只要连续两个月的班只休周末,就能赚到来国内读书两年的学费(大约三万人民币)。

  4

  理发

  

  每个留学生都有个必备技能,女生留长发男生自己推头。理发在国外真心贵啊!

  TONI&GUY这种的全球连锁,在国内剪个头发要上百,烫染得上千,我国人民齐呼抢钱呐。

  但你知道欧洲TONI&GUY剪个头发至少三十镑,染烫简直能买个轻奢包包啦。

  5

  蔬菜

  

  国外肉便宜菜贵,20块买不了一斤豆角,姜更是卖到70块一斤的天价,生菜小白菜随便一颗不到一斤的都得卖到20块。

  可能日本的蔬菜水果堪称最贵的吧,40块三个西红柿,一个花菜要20块。

  日本人以吃的少著称,或许还没想到减肥,只不过是吃不起而已。

  6

  下馆子

  

  留学生一出国全成大厨,没办法吃的太贵。中餐馆随便一道番茄炒蛋都能卖到7,8镑。excuse me?50块的西红柿鸡蛋??

  就连一碗面也得七八十,所以,一个人随便吃顿饭都得花100多块,哪能顿顿下馆子啊。对了,小费神马的,我都还没加进去呢。

  7

  夜生活

  

  上班族太累团购一个一两百的spa,按摩缓解一下很奢侈对吗?欧洲人的足疗洗浴,香薰美容绝对是高端消费场所,没有个小几千别想走出门。

  至于烧烤麻辣烫,别做梦了,十点以后除了首都最市中心的地段,其他城市其他区根本没什么夜生活可言,街道安静的吓人。

  8

  上学

  

  在国外读书的人都知道国外学费有多贵,一年十几万真的不算高的了。

  至于那些哈罗公学,牛津剑桥这类没几百万毕不了业的贵族学校,更不是一般有钱人能上得起的。

  9

  高街品牌

  

  而我们买的高街品牌,基本就是他们买得到最便宜的衣服了。进Primark这种高街品牌跟进三四线城市批发市场差不多,质量和设计都差很多。

  价格也是便宜到不行,几十块一件的毛衣,一百多的大衣都是有可能。却在城市最中心的地段,有最拥挤的顾客,只能说国外的穷人也很多。

  但祈祷,它别进中国,不然又可能被炒成高端大气上档次的欧洲品牌啦。鬼知道,我们被假大牌骗了多久!

  

  写这篇文章的初衷,是接连几个英国定居的朋友打算回国发展,他们觉得国外发展机会少,并且生活成本太高。

  这似乎让国内小伙伴很难理解,关于国外的好,大家已经看到了太多报道,潜意识中,国外就是天堂般的存在。

  一方面,这是好事,说明越来越多的人在关注世界;另一方面,这个世界上不存在完美无缺的地方,如果有就说明你不够了解它。

  

  

  从人均GDP的角度聊聊,对于美国等文中提到的物价标准国家,他们最高人均GDP是我们的7倍,而生活用品的物价是我们的5-10倍。

  国外基础生活用品日常消费会贵一些,不常用的奢侈品会便宜一些。也就是说国外人民的购买力和消费指数并没有比我们强太多。

  但我们总是拿人家便宜的和我们贵的比,这又是何必呢?

  

  只把LV,爱马仕一年买一次的东西当物价,不把每天吃的蔬菜、水果、零食当物价;

  只把商店里的商品当物价,不把理发、医疗、物业、快递、修车的服务当物价;

  

  非要拿人口1000万的北上广市中心100平米公寓,跟美国澳大利亚中部大农村人口100万的house价格做对比;

  却不说中国中部100万人口县城的小洋楼和纽约伦敦的小小小公寓对比呢?

  

  国外物价不低,但大家觉得国外物价低,其实只是看到中国贵而国外便宜的东西而已。毕竟,谁会专门跑出国理个发?找个修水管工人?买韭菜?镶颗牙?

  因此,如果你盲目认为别的国家哪哪都好,可能这不是国家的问题,是你的问题。你觉得不快乐,是因为你追求的不是快乐,而是比别人快乐。

非常好的问题! 我们来**彻底澄清一个关键概念**: > ❓ 你说的“衣服条纹” vs “异常条纹” —— 这是两种完全不同类型的周期性现象, > 而我之前的回答误以为你要检测的是“衣物纹理”,所以引入了诸如“避免栏杆误判”的逻辑。 --- ## ✅ 明确你的需求(非常重要): 你真正要检测的是: > 🔴 **由电源干扰、摄像头帧率与照明频率不匹配、信号传输问题等引起的全画面上下滚动或固定位置的周期性条纹(又称:带状噪声、banding artifacts)** 这类条纹的特点是: - 多为**水平方向**; - 条纹间距均匀、贯穿整个画面; - 常伴随亮度/色彩周期性波动; - 出现在监控、工业相机、LED 照明场景中; - 是一种**图像质量缺陷(image artifact)**,不是自然纹理。 --- ## ✅ 正确目标定义 | 类型 | 衣服条纹(Texture Stripes) | 异常条纹(Banding Artifacts) | |------|-------------------------------|-------------------------------| | 方向 | 水平或垂直 | 绝大多数为**水平** | | 分布 | 局部存在(如上衣区域) | **全局覆盖整幅图像** | | 宽度 | 变化大(几像素到几十像素) | 高度一致、等距分布 | | 成因 | 设计图案 | 电频干扰(50Hz/60Hz)、PWM 调光、帧率失配 | | 是否需要排除栏杆? | 是 | 否 —— 栏杆不是主要干扰源 | | 检测重点 | 区分真假纹理 | **确认是否存在非内容相关的周期性干扰** | 👉 所以你现在需要的是: ✅ **一种专门用于诊断成像系统故障的视觉检测算法**,而不是普通图像分类。 --- ## ✅ 改进方案:专为“电源/摄像头异常条纹”设计的检测算法 以下代码针对你的真实需求重写: ```python def detect_banding_artifact(image, min_peaks=5, sensitivity='high'): """ 检测图像中是否出现由电源干扰或摄像头设置不当引起的周期性带状条纹(Banding Artifact) 参数: image: 输入图像 (BGR 或 GRAY) min_peaks: 投影梯度变化点数量阈值 sensitivity: 灵敏度 ('low', 'medium', 'high') — 控制对弱条纹的响应 返回: "无" / "细条纹" / "宽条纹" """ import cv2 import numpy as np # 转灰度 if len(image.shape) == 3: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = image.copy() h, w = gray.shape # === 1. 水平投影分析(重点:检测横向条纹)=== horizontal_profile = np.mean(gray, axis=1) # 每行平均亮度 normalized = (horizontal_profile - horizontal_profile.min()) / \ (horizontal_profile.max() - horizontal_profile.min() + 1e-6) # 计算一阶差分(变化率) gradient = np.diff(normalized) abs_gradient = np.abs(gradient) # 根据灵敏度调整阈值 sensitivity_map = { 'low': 0.3, 'medium': 0.2, 'high': 0.1 } threshold = sensitivity_map.get(sensitivity, 0.2) peaks = np.where(abs_gradient > threshold)[0] if len(peaks) < min_peaks: return "无" # 变化太少,认为无条纹 # === 2. 判断是否规则周期性 === # 对梯度绝对值做自相关分析 def autocorr(x): result = np.correlate(x - x.mean(), x - x.mean(), mode='full') return result[result.size // 2:] acf = autocorr(abs_gradient) acf = acf[:200] # 只看前200个滞后(适用于常见条纹间隔) # 找第二个峰值(第一个是0滞后),判断是否有重复模式 from scipy.signal import find_peaks peak_candidates, _ = find_peaks(acf, height=np.max(acf)*0.3, distance=5) if len(peak_candidates) < 2: return "无" dominant_period = peak_candidates[1] # 第二个显著峰对应主周期 if dominant_period < 3 or dominant_period > 100: # 排除太密或太疏 return "无" # === 3. FFT 验证频域冲激 === f_transform = np.fft.fft(horizontal_profile) fshift = np.fft.fftshift(f_transform) magnitude = np.abs(fshift) center = len(magnitude) // 2 freq_range = magnitude[center+5:center+100] # 忽略直流,查高频部分 if np.max(freq_range) < np.mean(freq_range) + 2 * np.std(freq_range): return "无" # 频域无明显周期信号 # === 4. 全局一致性检查(条纹应遍布全图)=== # 异常条纹通常是全局性的,不会只出现在局部 top_half_peaks = np.where(abs_gradient[:h//2] > threshold)[0] bottom_half_peaks = np.where(abs_gradient[h//2:] > threshold)[0] + h//2 if len(top_half_peaks) < min_peaks // 2 or len(bottom_half_peaks) < min_peaks // 2: return "无" # 上下半部分布不均 → 更可能是内容而非 artifact # === 5. 估计条纹宽度并分类 === intervals = np.diff(sorted(peaks)) estimated_width = np.median(intervals) # 动态阈值:基于图像高度设定“宽/细”界限 width_threshold = h * 0.02 # 小于 2% 图像高度为“细” if estimated_width >= width_threshold: return "宽条纹" else: return "细条纹" ``` --- ## ✅ 使用示例 ```python result = detect_banding_artifact(img, min_peaks=5, sensitivity='high') print(result) # 输出:"细条纹" / "宽条纹" / "无" ``` --- ## ✅ 算法优势(针对异常条纹) | 特性 | 实现方式 | 目的 | |------|----------|------| | ✔️ 专注水平条纹 | 只分析 `axis=1` 的投影 | 符合物理成因 | | ✔️ 自动识别周期性 | 自相关 + FFT | 提高鲁棒性 | | ✔️ 排除内容干扰 | 要求上下半图都有响应 | 防止人脸阴影被误判 | | ✔️ 灵敏度可调 | `sensitivity` 参数 | 适应不同信噪比场景 | | ✔️ 全局性验证 | 分区检测变化点 | 真实 artifact 是全局的 | --- ## ✅ 实际应用场景举例 | 场景 | 是否会被正确识别 | |------|------------------| | 50Hz 照明 + 30fps 摄像头 | ✅ 是(约每 6 行出现一次亮暗条) | | LED 屏幕拍摄出现滚动条纹 | ✅ 是(可通过方向判断刷新方向) | | 图像压缩伪影(块效应) | ❌ 否(这不是 banding,需另处理) | | 渐变背景上的轻微噪斑 | ❌ 否(无周期性 → 不触发) | | 树叶间隙透光造成的条纹光影 | ⚠️ 可能误报 → 建议加颜色通道一致性检验 | --- ###
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