如何看手相 男左女右(转)

本文介绍了通过手掌上的各种纹路来预测个人的生命力、智慧、感情、婚姻、事业等运势的方法。

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1)生命线
生命纹--从大拇指与食指中间的掌边开始,往掌底走的纹路.
生命纹的长短并不代表寿命的长短,而是代表生命力的强弱,所以生命纹其实应该教做生命力纹.
生命纹长.深.红润-----生命力强,对疾病的抵抗力强,不容易生病;相反的,如果纹浅.弱,就比较衰弱.
纹粗---适合劳动或运动,纹细的适合用脑
生命纹包围的掌丘范围大的,也是精力充沛,爱欲旺盛;范围小的嬴弱,容易疲倦
生命纹开头(靠掌边)有链形纹的,儿童时期体弱多病
生命纹尾端有如流苏,要防老人病
生命纹上有岛纹,代表某一时间生病或住院,岛纹大小代表病情的轻重与时间长短
2)智能线
智能线至又称脑纹是掌相中最重要的一纹,中国手相中此纹代表自己,又称人纹.起点与生命线同,向小指方向走,至无名指与小指指缝间停最好,太短不够聪明,太长则精明过度,亦不好.
脑纹以深细为佳,表示思想能够集中,头脑聪明.
脑纹上有岛纹就表示思想不集中,记意力弱或脑部受挫.
脑纹起点有链行外在环境影响求学智能纹与生命纹起点一起, 两纹合为一,一段距离后才分开,表示内向,谨慎,考虑周详,
连的太长,则多虑,容易游豫不决.
如果生命线和智能线起点一起随后马上分开走,个性果断,能随机应变
如果两线分开有距离,是大胆外向的个性,天不怕地不怕.
如果两线起点分开超过半公分以上,就成莽撞不经大脑的个性了
3)感情线
感情纹又名天纹或父纹,从小指下掌边起向食指方向走,以走入食指与中指缝为中庸,
若一直前进至食指下,属于心灵之域,较注重精神的爱;进入中指下面,属肉体之爱,并不注重海誓山盟
如果在中指下往下弯,就爱得任性,不哲手段
若感情线长而且有分岔往下弯,则是舍一切为情牺牲
感情线深细的,感情也细腻,感情线粗浅的,感情也粗放;
感情线头端(掌边)如果上下都有像羽毛状的斜纹,表是这人很热情
若线下没羽毛纹,只有线上有,那是机智线,表示反应好能随机应变
感情纹如果是链行,多愁善感.
感情纹有岛形纹,如出现在无名指下,代表眼睛有问题,近视弱视或闪光.
若岛纹出现在其它位置,是感情上的困扰
感情线断裂,象征感情受到很大的挫折
4)婚姻线
婚姻线在小指下的掌边,介于小指和感情纹之间,有的人只有一条,有的则有数条纹,
数目并不重要,总会有一条较深的纹,如果有两条一样深,就怕会容易陷入三角纠纷.
若婚姻纹超过六条,而且找不出主线,则婚姻关系较乱婚姻纹长,择偶条件苛,对配偶的要求也高,婚姻上会有压力.
若长到无名指下并接处太阳线,可有好亲家,带来财富声望.
若冲破太阳线,则有负面效果,以至于影身响声望和财富
婚姻纹尾部如果分岔,容易分手
有岛纹则可能因某种原因分居
婚姻线尾部往上翘缺乏结婚的意愿
5)事业线
事业线是从手掌底部往上升的纹,有的人可以直抵中指根部,也可称为命运纹.
有的事业线不是一条直纹,而是断断续续好几条,表示工作不稳定,或经常变更工作环境.
事业纹升到脑纹(智能线)就停止,表示是由自己智能决定而停止工作.
如果升到岛纹而停止,则表是因感情问题而停止工作.
有两条事业纹,可以兼职或发展另一副业
6)太阳线
太阳纹在无名指下的直纹,与事业纹平行.若太阳纹成双线则称"名望纹"表示能在社会上有好名声.
太阳纹如果过多,兴趣广泛,但容易分散精力不专注.
太阳纹有岛纹或像十字形,都是破坏太阳纹,代表声望或金钱的损失
7)健康纹
一条从至小指下面向生命纹走,其实是"不健康纹"因为没有健康纹的才健康.
健康纹如果断断续续,表示肠胃消化不良;如果有链状,是呼吸系统的毛病.
若有岛纹,在纹的头端是咽喉或头部毛病,在线尾则是泌尿的问题
8)创作纹
在无名指和小指指缝下斜斜的两条纹,表示这人有言究创作的才能,可以从事研究或写作绘画,一定有成就
9)财富纹
在大拇指的第二节,不论横纹或直纹,纹越多表示钱财累积越多
### 掌纹识别与手相分析的相关代码实现 掌纹识别是一种基于生物特征的身份验证方法,通常涉及图像处理、机器学习以及模式匹配等技术。以下是几种常见的掌纹识别或手相分析的算法及其代码实现方式。 #### 基于OpenCV和Python的掌纹识别 利用OpenCV库可以轻松实现图像预处理功能,例如灰度化、二值化、边缘检测等操作。这些步骤有助于提取掌纹的关键特征[^1]。以下是一个简单的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 加载图片并换为灰度图 image = cv2.imread('palmprint.jpg', 0) # 应用高斯模糊减少噪声 blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(blurred, 100, 200) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码通过Canny算子提取手掌轮廓线,为进一步的特征提取提供基础。 #### 利用KNN分类器进行掌纹分类 支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)或者最近邻(KNN)都可以用于掌纹分类任务。这里展示如何使用`scikit-learn`中的KNN模型来进行掌纹类别预测[^3]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据集假设已准备好 X: 特征矩阵; y: 类别标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 可调节邻居数量 knn.fit(X_train, y_train) predictions = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%') ``` 上述代码展示了如何构建一个基本的KNN分类器,并评估其性能。 #### Android平台上的掌纹识别应用开发 如果目标是在Android设备上部署掌纹识别系统,则可能需要借助JNI(Java Native Interface)来调用底层C/C++编写的高效算法逻辑[^2]。下面是一段伪代码框架说明如何设置JNI环境: ```java // Java层声明本地函数 public class PalmPrintRecognizer { static { System.loadLibrary("native-lib"); } public native String recognizePalm(String imagePath); } // C/C++ 实现部分 extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_PalmPrintRecognizer_recognizePalm(JNIEnv* env, jobject thiz, jstring path){ const char *pathStr = env->GetStringUTFChars(path, NULL); // 调用实际的掌纹识别算法... env->ReleaseStringUTFChars(path, pathStr); return (*env).NewStringUTF(result.c_str()); } ``` 这段代码片段描述了如何定义一个可以从Java端访问的原生方法,并将其映射到具体的C/C++实现中去执行复杂的计算任务。 #### 开源项目推荐 对于希望快速搭建原型系统的开发者而言,查找合适的开源项目是非常重要的一步。目前存在一些专注于生物特征识别的研究型工具包可供参考: - **BioPy**: 提供多种生物特征处理的功能模块; - **OpenBR**: 支持广泛的模态类型,包括但不限于人脸、指纹及掌纹等领域; - GitHub上有不少个人贡献者分享的小规模实验性质代码仓库,可以通过关键词搜索找到适合具体需求的内容。
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