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问答
  • 为了提高工业CT图像测量的精度,研究了一种基于Facet模型的亚像素面积测量方法,并将其应用于实际的工业...分别针对仿真图像实际的工业CT图像进行了实验,实验结果表明该方法的测量精度高于普遍采用的像素累加法。
  • 像素和分辨率

    千次阅读 2018-01-11 20:49:41
    像素和分辨率 这两个常见于图片和显示设备中,像相机,手机,图片,光谱仪等的性能指标都离不开这两个词。 像素和分辨率的关系 像素是组成图象的最基本单元要素:点 分辨率是指在长和宽的两个方向上...

    ###像素和分辨率
    这两个常见于图片和显示设备中,像相机,手机,图片,光谱仪等的性能指标都离不开这两个词。

    ###像素和分辨率的关系

    1. 像素是组成图象的最基本单元要素:点
    2. 分辨率是指在长和宽的两个方向上各拥有的像素个数。一个像素有多大呢?主要取决于显示器的分辨率,相同面积不同分辨率的显示屏,其像素点大小就不相同。
    3. 这些有限的点就叫做像素,每一个长度方向上的像素个数乖每一个宽度方向上的像素个数的形式表示,就叫做图片的分辨率。
    举例
    如一张640X480的图片,表示这张图片在每一个长度的方向上都有640个像素点,而每一个宽度方向上都480个像素点,总数就是640X480=307200(个像素),简称30万像素。
    

    显示屏的分辨率

    显示屏的尺寸是指对角线的长度,用英寸表示,1 英寸 = 25.4 毫米
    
    举例:手机1

    手机实际尺寸大小:4寸(对角线,与长宽成勾股定理)
    手机长:3.430寸(87.1毫米)
    手机宽:2.058寸(52.3毫米)
    主屏分辨率:800x480像素
    每一个像素的尺寸:87.1/800=0.109毫米(长宽相等,正方形)
    每英寸长度有像素数目:800/3.430=233

    也就是说这个手机的显示屏共由800X480=384000个边长为0.109毫米大小相等的像素点所组成。任何一张照片在这个显示器里百分之百全屏显示时,其像素点就是这么大,如果图片大过显示屏,则要滑动滚动条才能完全看图,如果小于显示屏,则会居中显示,无图显示处为黑框显示。
    
    举例:手机2
    而对于4.3寸主屏,若其分辨率:1280x720像素,则长和宽3.746X2.108(95.2毫米X53.5毫米),1280/3.746=341,即每英寸长度有341个像素,每一个像素有95.2/1280=0.074毫米大。显而易见这个屏幕比前面那个屏显示的效果好得多了。640X480分辨率的图片在这里的长和宽分别为47.6毫米和35.7毫米。
    
    举例:显示屏
    • 17寸液晶显示器(5:4),其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有96个像素点;每个边长为0.263毫米。

    • 19寸普屏显示器(5:4),其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有86个像素点;每个边长为0.294毫米。

      这个每英寸长度上的像素数个数叫做影像分辨率,简称PPI(pixeleperinch英文缩写)。如每英寸长度上有82个像素点,即用82PPI来表示。

      所以说同一张图片,在不同的PPI(影像分辨率)显示屏上其尺寸是不相同的, 像素点的大小就和这个影像分辨率有关。
      ####相机里图片的尺寸
      摄像头也和我们人类的单个眼睛一样,当然了,人单个眼睛左右有160度的视野范围,上下有120度的视野范围。而现在最大的超广角数码相机也很难达到这个范围。据说鱼眼镜头相机的视角范围可以达到220至230度。但无论是其视角有多大,在左右的长度和上下的宽度方向上的比例是和人眼睛一样的,即160:120=4:3。所以所成图片的尺寸也是采用这个比例的居多

      5万像素480X320=153600
      20万像素640X320=204800
      30万像素640X480=307200
      50万像素800X600=480000
      80万像素1024X768=786432
      100万像素1140X900=1026000
      130万像素1280X960=1228800
      200万像素1600X1200=1920000
      300万像素2048X1536=3145728
      20万像素640X320=204800
      30万像素640X480=307200
      50万像素800X600=480000
      80万像素1024X768=786432
      100万像素1140X900=1026000
      130万像素1280X960=1228800
      200万像素1600X1200=1920000

    ####题外话:能否在太空看长城?
    也许有人会问,我们的眼睛最小能看到多细的物体呢?

    有关研究资料说,人的眼睛最小能看到0.02到0.01毫米粗细的小点。也就是1270到2540PPI。

    曾有人信誓旦旦的说:“长城是在太空上能见到的惟一的人工建筑”,你相信吗?能否在太空看长城?按近大远小的道理,在太空中看到的长城有多大呢?
    ####像素点里面还有些什么?
    像素组成的图像叫位图或者光栅图像,点阵图,像素图形,网格图。(光栅一词源于模拟电视技术,我们的电视信号就是模拟信号。)。
    在一般情况下,像素它是一块正方形,带有高度、色调、色相、色温、灰度等的颜色信息,一定数量的颜色有别的正方形小块排列组合,用以表示一幅点阵图像,也就是位图图像。通过数码相机拍摄、扫描仪扫描或位图软件输出的图像都是位图。

    一张位图,颜色信息越是丰富,则图片的容量就越大。在光线充足的环境下所得的图片,其容量往往都很大。本人1200万像素的图片,最小的为2.2M字节,最大的有6M字节之多。
    ####像素值和最终打印出相片大小的关系
    经常有人问:我的图片是2048X1536,能出5寸照吗?我的相机是500W像素,最大能打印出几寸的相片?这个问题说简单也很简单,说不简单也不简单。对此我们只需要关心三个指标:

    像素数,打印精度,画幅大小。
    
    由于相机上的图片是4:3模式(或3:2,16:9,16:10。),而照片的画幅可就不一定了:有3:2,4:3,5:3.5等。
    
    通常表示照片规格会用“寸”来表示,和显示器之类的产品用对角线长度表示尺寸的方式不同,照片所说的“几寸”是指照片长度方向上的一边的英寸长度,一般四舍五入取整数表示。如1寸相片其规格为1X1.4,用1.4长那边的尺寸来表示,即1寸;5寸相规格是尺寸5X3.5,用长边尺寸5表示其照片的规格。
    
     而国际上还有一种通行的表示照片尺寸的方法,即取照片短的一边的英寸整数数值加字母R来表示。比如5寸照片,规格为5X3.5英寸,即3R;6寸照片,规格为6×4英寸,即4R。
    
    打印精度,就是每英寸长度方向上打印机打印的像素点数dpi,一般都是300dpi为标准。120dpi是最低要求,150dpi是安全达标下限。一般来说有250dpi就行了。所以说一般都是用250dpi来计算打印相片所要求图片的最低分辨率。
    
    2048/5=409.6,很明显符合要求!300W像素,拍下来的一般是2048长度, 2048/300=6.83寸,可知冲印7寸,没有任何问题!当然了,如果你用1280X960像素的图片来冲印7寸的相片,那相当于把图片在显示屏上放大了一样,固然是不清晰了。
    
    象800万像素3264X2448,3264/300=10,显然打印10寸的相片是刚刚好,但这是百分之一百显示出来的,其清晰度可想而知是多难看的了。除非是在非常优的环境下照的相。但若打印成7寸相片,机器自然会调整参数把图片相应缩小处理,这样打印出来的相片就清晰得多了。
    

    黑白照已经成为了历史。彩色照片正是横行无忌之时。也许在不久的将来就是立体相片的天下了。

    现在办居住证等证件都是采用1寸相片。其尺寸为1X1.5(25mm×35mm)。
    
    若以300dpi 来计算,5X300=1500,则100万像素1140X900=1026000的图片打印不出5寸的相片来的。必须要200万像素1600X1200=1920000才行。就算以250dpi(5X250=1250)也还是不行的。必须要130万像素1280X960=1228800才行。
    
    拍摄分辨率÷300dpi=输出尺寸(最佳)
    
    拍摄分辨率÷250dpi=输出尺寸(一般要求,下面的要求最低分辨率即以此算。)
    

    常用照片尺寸 照片规格(英寸) (毫米) (要求最低分辨率250dpi)

    1、1寸1X1.5  25mm×35mm 彩照居住证、厂牌、申请表等档案类和学生证等小本证件上用的多;
    小1寸  黑白小一寸22mmX32mm(好象淘汰了,网上好多资料都是错误的复制粘贴。);
    驾驶证彩色一寸22mmX32mm;
    彩色小一寸27mmX38mm;
    第二代身份证26mmX32mm;
    大一寸33mmX48mm护照(包括港澳通行证),旅行证件、毕业证等证件用。
    1R(1寸)26mmX37mm。
    
    2、2寸1.5X2 35mmX49mm;
    小二寸35mmX45mm;
    大二寸35mmX53mm。
    2R(2寸) 63mm×89mm。
    
    3、5寸(3R)5X3.5  127mmX89mm 1280X960(130万像素),1280X800(100万像素),1140X900(100万像素),1280X1024(130万像素)。这是我们最常用的相片。
    4、6寸(4R)6X4  152mmX102mm  1600X1200(200像素万)。
    5、7寸(5R)7X5 178mmX127mm  2048X1536(300万像素)。
    6、8寸(6R)8X6 203mmX152mm  2048X1536(300万像素)。
    7、10寸(8R)10X8 254mmX203.2mm  2576X1932,2592X1944,2560X1920(500万像素)。
    8、12寸12X10 304.8mmX254mm  3000X2000(600万像素),3264X2448(800万像素)。
    9、14寸14X12 355.6mmX304.8mm  3648X2736(1000万像素)。
    10、16寸12X16 304.8mm X406.4mm 4000X2256(900万像素),4000X2664(1100万像素),4000X3000(1200万像素)。
    11、18寸14X18 355.6mm X457.2mm(略)。
    12、18寸12X18 304.8mmX457.2mm(略)。
    13、20寸16X20 406.4mmX508mm(略)。
    14、20寸18X20 457.2mmX508mm(略)。
    15、24寸20X24 508mmX609.6mm(略)。
    16、30寸24X30 609.6mmX762mm(略)。
    17、32寸30X32 609.6mmX812.8mm(略)。
    18、36寸32X36 609.6mmX914.4mm(略)。
    19、40寸32X40 812.8mmX1016mm(略)。
    20、42寸32X42 812.8mmX1066mm(略)。
    21、44寸32X44 812.8mmX1219mm(略)。
    
    正常的尺寸允许1~2毫米公差。
    

    参考:
    [1] http://www.360doc.com/content/13/0630/15/3398926_296570170.shtml

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  • 不规则区域面积计算-Monte Carlos随机模拟和像素点法前言Monte Carlo 随机模拟Photoshop 像素点法结果对比 前言 记录一下最近遇到的不规则图形面积计算问题,以及相应的解决方案。 背景:如图1所示,黑色大圆包围...

    不规则区域面积计算-Monte Carlo随机模拟和像素点法

    前言

    记录一下最近遇到的不规则图形面积计算问题,以及相应的解决方案。
    背景:如图1所示,黑色大圆包围区域有三个同半径的小圆,假设大圆半径为R=400,圆心位于直角坐标系的(0,0),小圆半径均为Rc=200,圆1圆心为(-150,0),圆2圆心为(150,0),圆3圆心为(0,200)。我们的目标是计算图1中字母标注的圆内不相交区域的面积。
    解决方案:使用了两种方法来计算。第一种是Monte Carlo 随机模拟,适用于已知数学表述的不规则 图形。第二种是Photoshop的像素点法,适用于已有不规则图形的面积等效计算。
    目标区域图形

    Monte Carlo 随机模拟

    Monte Carlo随机模拟方法适用于已知表达式的不规则区域面积计算或者二重积分计算。
    方法:在大圆区域内进行大规模随机撒点,计算落到某一对应区域的点的数量,然后除以总体点数再乘以大圆面积piR^2即可。
    **需要注意的是在圆形区域撒点同在矩形区域撒点不同。在极坐标系下theta在[0,2
    pi]服从均匀分布,而极径r的概率密度函数为f(r )=2*r/R^2, r belongs to [0,R]。**

    %% 使用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法估计不规则区域面积
    %--by wdl 2020-1-13
    % 适用于已知数学表述的不规则区域
    clc;
    clear all;
    tic
    %% 绘制示例目标区域
    R=400;%大圆半径为400km 圆心位于坐标原点
    Sall=pi*R^2;%面积
    phi=0:1/1000:2*pi;
    x=R.*cos(phi);
    y=R.*sin(phi);
    figure(1)
    plot(x,y,'-k') %大圆边界
    hold on
    %假设笛卡尔坐标系下,三个小圆圆心坐标如下所示
    %每个圆的半径都为200km
    Rc=200;
    xoriginal=[-150,150,0];
    yoriginal=[0,0,200];
    x1=Rc*cos(phi)+xoriginal(1);
    y1=Rc*sin(phi)+yoriginal(1);
    x2=Rc*cos(phi)+xoriginal(2);
    y2=Rc*sin(phi)+yoriginal(2);
    x3=Rc*cos(phi)+xoriginal(3);
    y3=Rc*sin(phi)+yoriginal(3);
    plot(x1,y1,'-r',x2,y2,'-b',x3,y3,'-g')
    scatter(xoriginal,yoriginal,'*')
    hold off
    
    %% 蒙特卡洛随机模拟
    num=10^5;%撒点数量
    for kk=1:100
    %在大圆内随机撒点
    nodes=R*sqrt(rand(1,num));%注意在圆形区域生成的随机数同在矩形区域生成的随机数的方法不一样
    theta=2*pi*rand(1,num);%角度 均匀分布
    x_edge=nodes.*cos(theta); 
    y_edge=nodes.*sin(theta); 
    
    %小圆判定结果存储
    store=zeros(length(xoriginal),num);
    for i=1:length(xoriginal)
        %使用欧几里得距离判断是否在圆i区域内
        store(i,:)=(sqrt((x_edge-xoriginal(i)).^2+(y_edge-yoriginal(i)).^2)<=Rc);
    end
    cresult=double(store);%由逻辑类型转变为数值类型
    %判断所属区域位置
    area_none=sum(sum(cresult)==0)/num;%三圆都不覆盖区域
    area_abc=sum(sum(cresult)==3)/num;%三圆相交区域面积
    
    %两圆相交区域
    area_ab=sum(sum(cresult(1:2,:))==2)/num;
    area_ac=sum((cresult(1,:)+cresult(3,:))==2)/num;
    area_bc=sum(sum(cresult(2:3,:))==2)/num;
    
    %三圆区域面积分别为:
    stemp=sum(cresult');
    area_a=stemp(1)/num;
    area_b=stemp(2)/num;
    area_c=stemp(3)/num;
    
    %注意逻辑 先更新单圆覆盖区域,再更新双圆覆盖区域
    %更新后的单圆覆盖区域
    area_a=area_a-area_ab-area_ac+area_abc;
    area_b=area_b-area_ab-area_bc+area_abc;
    area_c=area_c-area_ac-area_bc+area_abc;
    
    %更新双圆覆盖区域
    area_ab=area_ab-area_abc;
    area_ac=area_ac-area_abc;
    area_bc=area_bc-area_abc;
    %验证
    prob=area_a+area_b+area_c+area_ab+area_ac+area_bc+area_abc+area_none
    
    Sresult(:,kk)=[area_a;area_b;area_c;area_ab;area_ac;area_bc;area_abc]*Sall;
    end
    Send=mean(Sresult')' %按列求平均
    probi=Send/Sall
    

    注意:该种方法随着撒点数量的增加,精度提高,但是代价是相应的计算时间增加。
    如果在极径r和theta都采用均匀分布的撒点方法结果与像素点法的结果不同,此结果不正确,并且不易排查。不过如果在直角坐标系的x和y坐标的围城的矩形区域内,对两个坐标分别使用均匀分布进行撒点结果是正确的。

    Photoshop 像素点法

    首先把图形导入到PS软件中,打开<窗口>下的<直方图>。然后使用抠图工具选中选区。根据右侧直方图中的结果记录总体像素点数。如图2所示,area_a区域的像素点数为45883。PS像素点法
    区域A=45883 pixels;区域B=45904 pixels;区域C=37833 pixels;
    区域AB=4835 pixels;区域AC=12775 pixels;区域BC=12759 pixels;
    区域ABC=4567 pixels;大圆其他区域O=109994 pixels;
    大圆内总共像素为274253;

    Sarea=[45883;45904;37833;4853;12775;12759;4567;109994];
    probi=Sarea(1:7)/sum(Sarea) %个体占总体的比例
    

    注意:该种方法在不同区域边界的交界处有像素点损失。

    结果对比

    Monte Carlo随机模拟方法的
    probi=[0.1665; 0.1667; 0.1378; 0.0185; 0.0473; 0.0473; 0.0176]
    PS 像素法为
    probi= [0.1671; 0.1672; 0.1378; 0.0177; 0.0465; 0.0465; 0.0166]
    适用于非精确的不规则区域面积估计。
    参考文献
    [1] 谢亮,Photoshop像素法在计算地图面积中的应用 [J]. 电脑知识与技术,2010.

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  • 像素和分辨率笔记

    2020-12-29 13:52:10
    图片的像素和分辨率 对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是大多数人都是一知半解,而更多的人却根本就不知道,白白浪费了手机里500万、...

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    图片的像素和分辨率
    对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是大多数人都是一知半解,而更多的人却根本就不知道,白白浪费了手机里500万、800万像素的摄影头,却不知道如何调节使用。
    像素是组成图象的最基本单元要素:点。分辨率是指在长和宽的两个方向上各拥有的像素个数。一个像素有多大呢?主要取决于显示器的分辨率,相同面积不同分辨率的显示屏,其像素点大小就不相同。
    大家都知道线是由无数个点组成的,而面是由无数条线组成,即一个平面是由无数个点所组成。但无论技术多先进发达,人类总是不可能做到一幅图象由无数个点来构成的境界,只能在长和宽的方向上由有限个点组成而已。
    这些有限的点就叫做像素,每一个长度方向上的像素个数和每一个宽度方向上的像素个数的形式表示,就叫做图片的分辨率。如一张640X480的图片,表示这张图片在每一个长度的方向上都有640个像素点,而每一个宽度方向上都480个像素点,总数就是640X480=307200(个像素),简称30万像素。显然单位面积上像素点越多即像素点越小,这图片就越清晰细腻。那这个像素点究竟有多大小呢?单纯从图片来说是不能确定这个点有多大的。这个大小和显示屏的分辨率息息相关。
    显示屏的分辨率
    显示屏的尺寸是指其对角线的长度,用英寸表示,1英寸=25.4毫米。
    我们以一款手机为例来说明这个问题。其主屏尺寸:4寸,主屏分辨率:800x480像素,通过勾股定理计算可知其长宽为3.430寸X2.058寸(87.1毫米X52.3毫米)。800/3.430=233,即每英寸长度有233个像素,每一个像素有87.1/800=0.109毫米大。

    就是说这个手机的显示屏共由800X480=384000个边长为0.109毫米大小相等的像素点所组成。任何一张图片在这个显示器里百分之百全屏显示时(图片作为墙纸或屏保时效果最好),其像素点都是这么大。如果图片大过显示屏,则要滑动滚动条才能看完全图,如果小于显示屏,则会居中显示,无图显示处为黑框显示。对于640X480分辨率的图,在此显示屏中会居中显示,在长度方向上两端会有一截为黑框显示。这个图片的尺寸长为69.68毫米,宽为52.3毫米。如果是在光线不足的条件下照得的相片,你会看到一格格的马赛克,画面很是粗糙。

    而对于4.3寸主屏,若其分辨率:1280x720像素,则长和宽3.746X2.108(95.2毫米X53.5毫米),1280/3.746=341,即每英寸长度有341个像素,每一个像素有95.2/1280=0.074毫米大。显而易见这个屏幕比前面那个屏显示的效果好得多了。640X480分辨率的图片在这里的长和宽分别为47.6毫米和35.7毫米。

    对于4.5寸主屏,若其分辨率为:1280x720像素,则长和宽3.923X2.206(99.6毫米X56.0毫米),1280/3.923=326,即每英寸长度上有326个像素,每一个像素有99.6/1280=0.078毫米。和前面的4.3寸屏差不多。

    17寸液晶显示器(5:4)

    其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有96个像素点;每个边长为0.263毫米。

    19寸普屏显示器(5:4)

    其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有86个像素点;每个边长为0.294毫米。

    19寸宽屏显示器(16:9)

    其分辨率:1366X768,每英寸长度上有82个像素点;每个边长为0.308毫米。

    19寸宽屏显示器(16:10)

    其分辨率:1440X900,每英寸长度上有89个像素点;每个边长为0.284毫米。

    这个每英寸长度上的像素数个数叫做影像分辨率,简称PPI(pixeleperinch英文缩写)。如每英寸长度上有82个像素点,即用82PPI来表示。

    所以说同一张图片,在不同的**PPI(影像分辨率)**显示屏上其尺寸是不相同的, 像素点的大小就和这个影像分辨率有关
    相机里图片的尺寸
    摄像头也和我们人类的单个眼睛一样,当然了,人单个眼睛左右有160度的视野范围,上下有120度的视野范围。而现在最大的超广角数码相机也很难达到这个范围。据说鱼眼镜头相机的视角范围可以达到220至230度。但无论是其视角有多大,在左右的长度和上下的宽度方向上的比例是和人眼睛一样的,即160:120=4:3。所以所成图片的尺寸也是采用这个比例的居多,如:

    5万像素480X320=153600

    20万像素640X320=204800

    30万像素640X480=307200

    50万像素800X600=480000

    80万像素1024X768=786432

    100万像素1140X900=1026000

    130万像素1280X960=1228800

    200万像素1600X1200=1920000

    300万像素2048X1536=3145728

    500万像素2576X1932=4976832或2592X1944=5038848,2560X1920=4915200。

    800万像素3264X2448=7990272

    1000万像素3648X2736=9980928

    1200万像素4000X3000=12000000

    1400万全线4228X3264=13800192

    也有采用16:9,如

    900万像素4000X2256=9024000

    更有采用3:2的呢!如

    600万像素3000X2000=6000000

    1100万像素4000X2664=10656000

    还有采用5:4的,如

    130万像素1280X1024=1310720

    当然还有采用黄金分割系数的,即16:10=1.6:1=1:0.618,如

    100万像素1280X800=960000

    现在手机的摄像头大多数都是500万像素和800万像素,也有少数1200万像素的。最高像素的当属诺基亚新推出的智能机808了,达到了史无前例的4100万像素7728X5368=41483904像素。网上报价竟然4000元都不到,而这个像素级别的数码相机却要上10万元钱呢!6000万像素的哈苏单反H4D60更是要20多万元。

    我们人类的眼睛就是一个超级数码相机,视网膜上的每一个细胞都是一个感光细胞,也就是像素。那么人的眼睛究竟有多少像素呢?据研究有5.76亿个。听说有人已经造出了10亿像素的相机,不过都是用在天文研究或军事应用上,个人用不起呀。也许在不久的以后就能广泛民用了。

    显而易见,显示屏的长宽尺寸比例也应该按这个来做才对。一般显示屏最佳分辨率如下:

    15"普屏液晶(1024×768)——4:3

    17"普屏液晶(1280×1024)——5:4

    19"普屏液晶(1280×1024)——5:4

    19"宽屏液晶(1440×900) ——16:10

    20"普屏液晶(1600×1200)( 1400*1050) ——4:3

    20"宽屏液晶(1680×1050)——16:10

    21"普屏液晶(1600×1200) ——4:3

    22"宽屏液晶(1680×1050) ——16:10

    23"普屏液晶(1600×1200) ——4:3

    23"宽屏液晶(1920×1200)——16:10

    24寸宽屏液晶(1920×1200)——16:10

    16:9宽高比常见的分辨率有四种:
    
    1280×72017吋)、1366×768&1360×76818.5吋)、1600×90020吋)、1920×108021.52323.62424.62527)。
    
    1280×800是笔记本常用的分辨率
    
    
    16:10常见的分辨率有1280×80013.314.115.4吋笔记本)、1440×90017.1吋、19吋)、
    
    1680×105020吋、21.6吋、22吋)、1920×1200222425.52727.55:4常见的分辨率有1280×102417吋、19吋)
    
    三星214T 214:3普屏液晶,分辨率1600×1200
    
    
    4:3常见的分辨率有800×6001024×76817吋CRT、15吋LCD)、1280×9601400×105020吋)
    
    、1600×1200202122吋LCD)、1920×14402048×1536(高端CRT显示器)
    

    看一组苹果手机的型号参数

    在这里插入图片描述
    物理分辨率:指的是手机长宽各有多少个像素格子,我们手机上说的屏幕分辨率指的就是它
    逻辑分辨率:指的是软件使用的分辨率,我们适配以他为标准
    缩放因子(DPR):指的是物理分辨率和逻辑分辨率的比值
    屏幕尺寸:指的是你手机对角线的长度
    像素密度(ppi):指的是物理上每英寸含有多少个物理像素小格子,这个就是拿对角线上的物理总的小格子除以对角线长度得到
    根据苹果发布bai产品的定义,PPI高于210(笔记本zhi电脑)、260(平板电脑)、或者300(手机)的屏幕称为视网膜屏幕 或者叫retina屏幕

    总结

    显示器有分辨率和主屏尺寸,这两个参数就可以决定每个像素点的具体尺寸,像素点从物理上说就是一个一个可以发光的正方形小个子,图片也有分辨率,这个分辨率和显示器的分辨率是一样的,图形的分辨率会要求显示器用多少小像素小个子来显示这个图片,但图片的分辨率千差万别,所以就需要适配,
    从技术的角度来说,图片的分辨率在渲染的时候,会生成一个颜色缓冲,这个颜色缓冲就是一个二维数组,下标就是分辨率的长宽,内容值就是颜色(rgb),我们调用draw的时候就会更新这个缓冲的内容,显示器也会从这个缓冲里对应的坐标取颜色来填充显示器的小个子像素框,注意适配可不是显示器给你做的,显示器只会从指定的坐标取颜色填充,适配是我们自己做的,对于那些超出显示器边界的像素,如果我们不在cpu段自己控制,那么来到GPU的光栅化,就会被截取掉了,不可能参与着色和让显示器取到值
    关于图片的放大,假如你有一个分辨率为100100的图片,你现在想要放大它2倍,分辨率一下子就变为了200200,那么你的颜色缓冲也一定是200*200,这样显示器才可以拿到正确的数据,只是说颜色变了,你可以理解为稀释掉了,原来一个颜色对一个像素,现在要一个颜色对应若干个像素,那么就会做一个稀释运算,将颜色分布到各个像素框中,我们经常放大的时候,有的时候会出现马赛克,这个马赛克是GPU模拟出来的,可不是你真的能够将屏幕的像素框放大,你放大图片的分辨率,虚拟上来说就等于放大像素框,像素框是有实实在在的物理尺寸的,一开始这个物理尺寸是很小的,你不断的放大,那么这个物理尺寸从视觉上来说就要跟着变大,虽然它其实本身尺寸就没有发生任何变化,最终一个马赛克的小个子可能要若干个像素点填充,来模拟被放大的感觉
    人眼水平可看160度,上下可看120度:所以一般显示器的尺寸为4:3,为了能更完美的全部让眼睛看到

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    一.图像清晰度
    无差值,理想状况下图像的清晰度=图像的像素数量,亦即每一个像素都真实地还原了其捕捉到的场景的某一点的光线信息

      拜耳传感器生成图像的实际清晰度在每个方向都等于传感器像素数的约78%
    但当场景颜色排布较为复杂时,生成的图像往往会出现物体边缘伪彩、条纹物体摩尔纹、边缘锯齿等状况。这些状况降低了图像的实际清晰度

      
    测试设备分辨率时,用设备拍摄类似这样的测试卡,输出图像后看看能看清哪个等级的线条组,则设备分辨率就是什么等级。

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