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  • 本文介绍了Android UI设计中像素相关的一些概念,并着重讲解的dp的原理和作用。 1. 概念 ...在开发过程中,我们常用到这些名词:dp,px,ppi,dpi,density,sp,下面对着名字一一介绍。 dp:也叫dip
    本文介绍了Android UI设计中像素相关的一些概念,并着重讲解的dp的原理和作用。

    1. 概念


           在Android UI设计总离不开长度,例如一个button的长宽各是多少,两个控件之间的间距是多少。UI是显示在屏幕中的,屏幕有自己的硬件参数,如屏幕的大小,像素数等。在开发过程中,我们常用到这些名词:dp,px,ppi,dpi,density,sp,下面对着名字一一介绍。

    dp:也叫dip,英文全称是device independent pixels,表示设备无关像素,或者逻辑像素;
    px:像素
    ppi:英文全称是pixels per inch,每英寸的像素数量,例如一个屏幕尺寸为3英寸x2英寸,像素为480x320,那么ppi为160px/inc(480/3或者320/2结果均为160px/inc)
    dpi:英文全称是dots per inch,最初用于衡量打印物上每英寸的点数,当用在屏幕上时,就等同于ppi
    density:像素密度,其实这个中文翻译词不达意,density是一个比值,density的计算方法是当前屏幕的ppi除以160,其中160是上面提到过的尺寸为3英寸x2英寸,像素为480x320的屏幕的ppi。density用来进行dp和px之间的换算。至于为什么要选160dpi,Google官方文档的解释是因为第一款Android设备(HTC的T-Mobile G1)是属于160dpi的。(呵呵)
    sp:英文全称是Scaled Pixels,主要用于字体显示,与dp有些相似,也是设备无关的,但是它会根据用户的字体大小选项进行缩放。

    2. dp


           开发者在UI设计中用到最多的要数dp了,我刚开始接触Android开发时,就是凭着感观调整控件的位置和大小,但是对于dp到底是个什么东西。dp表示设备无关像素,是逻辑上的像素,不对应在具体的屏幕上。dp和px的关系是:
        px = dp x density
    我的理解dp是一种映射关系,我将尺寸为3英寸x2英寸,像素为480x320的屏幕称为标准屏幕,标准屏幕的ppi是160px/inch,density为1,1px等于1dp。如下图示:一个标准屏幕中显示了一个黄色的正方形,其边长为160dp或者说是160px:
           当我们将像素密度提高一倍,即屏幕的长和宽不变,但是像素变为960x640,如果还是在屏幕中显示同样大小的正方形,其边长为320px或者160dip

           可见将边长用dip来表示,可以保持图形的大小与屏幕的大小的比例关系不变,这就避免同一个应用程序要为各种尺寸,各种分辨率的设备做适配了,减轻了开发者的工作负担。
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  • 名词解释同态滤波增强:将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域方法。图像锐化:增强图像的边缘或轮廓或增强被模糊了的细节。图像平滑:去噪处理。均值滤波:用邻域像素的灰度平均值替代当前像素的灰度值。中值滤波:...

    名词解释

    同态滤波增强

    :将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域方法。

    图像锐化:

    增强图像的边缘或轮廓或增强被模糊了的细节。

    图像平滑:

    去噪处理。

    均值滤波:

    用邻域像素的灰度平均值替代当前像素的灰度值。

    中值滤波:

    设置一个奇数点的滑动窗口,

    将窗口中心点的像素值用窗口内各点的

    中值代替。

    数字图像处理:

    利用计算机对数字图像进行系列操作(计算机图像处理)

    变换编码(

    DCT

    )

    通过正交变换把图像从空间域转换为能量比较集中的交换域

    系数,然后对系数进行编码,从而达到压缩数据的目的。

    图像分割:

    将一幅图像划分为互不重叠的区域的处理。

    JPEG

    静止图像编码标准

    :采用基于变换编码的有损

    /

    基于预测编码的无损压缩方案。

    MPEG

    运动图像编码标准。

    图像复原:

    把退化、模糊了的图像复原

    .

    包括图像辐射校正和几何校正等内容。

    图像退化:

    是指图像在形成、

    传输和记录过程中,

    由于成像系统、

    传输介质和设备的不完善,

    使图像的质量变坏。

    几何校正:

    是由输出图像像素坐标反算输入图像坐标,

    然后通过灰度再采样求出输出像素灰

    度值。

    图像:

    图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述

    图像的数字化

    如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图像,

    使图像便于计算机处理、

    分析。

    图像变换:

    处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。

    图像增强:

    增强图像的有用信息,消弱噪声的干扰。

    图像编码:

    简化图像的表示,压缩图像的数据,便于存储和传输。

    数字图象处理系统:

    一般由图象数字化设备、图象处理计算机和图象输出设备组成。

    采样:

    图像空间位置的离散。

    量化:

    图像灰度的离散化。

    LUT

    伪彩色查寻表。

    灰度直方图

    灰度直方图是灰度级的函数,

    它表示图像具有某种灰度级的像数的个数,

    反映

    了图像中每种灰度出现的频数。

    直方图均衡化:

    将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。

    直方图规定化增强:

    使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图。

    基于阈值的图像分割:

    通过取灰度门限值对图像像素进行分类。

    轮廓跟踪:

    通过顺序找出边缘点来跟踪出边界。

    图像的细化:

    把一个具有一定面积的区域用一条(或一组)曲线(或细线)来代表它。从广

    义角度讲,细化操作属于连接成分的变形操作。

    腐蚀:

    消除物体边界点,使目标缩小,可以消除小于结构元素的噪声点。

    膨胀:

    将与物体接触的所有背景点合并到物体中,使目标增大,可添补目标中的空洞。

    开运算:

    先腐蚀后膨胀的过程,可以消除图像上细小的噪声,并平滑物体边界。

    闭运算:

    先膨胀后腐蚀的过程,可以填充物体内细小的空洞,并平滑物体边界。

    区域填充:

    通过区域填充消除白色圆圈内的黑点。

    统计编码:

    基于信源熵值理论的一类无损编码,根据符号出现的概率分布特性进行的。

    霍夫曼编码:

    为了达到大的压缩率,提出了一种方法就是将在图像中出现频度大的像素值,

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  • ​1、像素点 ​像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。如下图       可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的...
    1、像素点
    ​像素点是最小的图像单元,一张图片由好多的像素点组成。如下图

         


    可以看到上述图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个像素点的长度,高度是338个像素点的长度,共有500 * 338 = 149000个像素点。

    2、像素
    把鼠标放在一个图片上,这个时候会显示尺寸和大小,这里的尺寸就是像素。

    3、RGB
    因为一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的,所以像素点矩阵对应三个颜色向量矩阵,分别是R矩阵(500 *338大小),G矩阵(500 *338大小),B矩阵(500 *338大小)。如果每个矩阵的第一行第一列的值分别为:R:240,G:223,B:204,所以这个像素点的颜色就是(240,223,204)


    4、灰度

    灰度是表明图像明暗的数值,即黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为
    255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像。灰度值指的是单个像素点的亮度。灰度值越
    大表示越亮。


    5、图像的灰度化
     灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。图像的灰度化就是让像素点矩阵中的每一个像素点都满足关系:R=G=B,此时的这个值叫做灰度值。如RGB(100,100,100)就代表灰度值为100,RGB(50,50,50)代表灰度值为50。


    灰度化处理
    一般灰度化处理的方法:在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255
    1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11                R=G=B
    2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100              R=G=B
    3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8            R=G=B
    4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3                            R=G=B
    5.仅取绿色:Gray=G                                              R=G=B

    二值化处理的方法:
    二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0(黑色)或者255(白色),也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢?比如灰度值为100,那么在二值化后到底是0还是255?这就涉及到取一个阀值的问题。

    1、取阀值为127(相当于0~255的中数,(0+255)/2=127),让灰度值小于等于127的变 为0(黑色),灰度值大于127的变为255(白色),这样做的好处是计算量小速度快,但是 缺点也是很明显的,因为这个阀值在不同的图片中均为127,但是不同的图片,他们的颜色分布差别很大,所以用127做阀值,白菜萝卜一刀切,效果肯定是不好的。
    2、计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg
    (像素点1灰度值+…+像素点n灰度值)/ n = 像素点平均值avg,然后让每一个像素点与avg一 一比较,小于等于avg的像素点就为0(黑色),大于avg的 像 素点为255(白色),这样做比方法1好一些。
    3、使用直方图方法(也叫双峰法)来寻找二值化阀值,直方图是图像的重要特质。直方图方法 认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前景和背景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是阀值所在。取到阀值之后再一 一比较就可以了。


    6、灰度值与像素值的关系
    如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。


    7、灰度级

    灰度级表明图像中不同灰度的最大数量。灰度级越大,图像的亮度范围越大。


    8、图像分辨率

    图像分辨率是指每英寸图像内的像素点数。图像分辨率是有单位的,叫ppi(像素每英寸)。分辨率越高,像素的点密度越高,图像越逼真(这就是为什么做大幅的喷绘时,要求图片分辨率要高,就是为了保证每英寸的画面上拥有更多的像素点)。


    9、空间分辨率

    空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限。如果一幅图像的尺寸为MxN,表明在成像时采集了MxN个样本,空间分辨率是MxN。下图是空间分辨率从1024x1024、512x512、256x256、128x128、64x64、32x32pixels


    10、幅度分辨率

    幅度分辨率是指幅度离散,每个像素都有一个强度值,称该像素的灰度,一般量化采用8bit。例如8bit的灰度级为2的八次方即256。0~255



    11、屏幕分辨率

    屏幕分辨率是屏幕每行的像素点数*每列的像素点数,每个屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高,所呈现的色彩越多,清晰度越高。

    12、图像所需要的位数b

    b=MxNxK      MxN是空间分辨率 ;K幅度分辨率,单位是bit

    存储1幅32 x 32,16个灰度级的图需要 4,096 bit

    存储1幅512 x 512,256个灰度级的图需要 2,097,152 bit 



    附加:

    13、对比度:指一幅图中灰度反差的大小

    对比度 =  最大亮度/最小亮度


    14、与清晰度相关的因素:

    亮度

    对比度

    尺寸大小

    细微层次

    颜色饱和度

            </div>
                </div>
                转载来源于     https://blog.csdn.net/strive_0902/article/details/78023080 
                版权归作者所有
    
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  • 名词解释

    2015-08-13 11:18:01
     把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标和背景),选取一个比较合理的阈值,以确定图像中的每个像素点属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像。 2、图像傅里叶变换 冈萨雷斯版里面的解释非常形象...

    1、图像阈值分割

      把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标和背景),选取一个比较合理的阈值,以确定图像中的每个像素点属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像。

    2、图像傅里叶变换

    冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜,棱镜是可以将光分解成不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(频率)来决定。傅里叶变换可以看成是棱镜,将函数基于频率分解成不同的成分,当我们考虑光时,讨论她的光谱或是频率普,同样,傅里叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。

    3、贝叶斯决策理论

     贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。

    贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是:
    ★已知类条件概率密度参数表达式和先验概率
    ★利用贝叶斯公式转换成后验概率
    ★根据后验概率大小进行决策分类





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  • 参见博客:...
  • CV名词解释

    2020-05-27 19:36:44
    1、平移不变性: 主要是指图像分类,当图像进行扭转、平移、折叠等,结果仍可以识别出来。网络的层次越深时,这个特性越明显。 2、平移可变性 主要针对目标检测的。如当一张猫图像进行平移...超像素就是把一幅像素级(p
  • 图像处理名词解释集锦 像素像素点是最小的图像单元,一张图片有许多像素点组成。图片尺寸是500 * 338 的,表示图片是由一个500 * 338的像素点矩阵构成的,这张图片的宽度是500个像素点的长度,高度是338个...
  • 液晶面板名词解释

    2021-01-19 19:41:54
     所谓的坏点是液晶面板上,不能正常显示像素点的统称。液晶面板是由众多显示点组成,靠每个显示点上的液晶物质在电信号控制下改变透光同状态完成的。在1024×768分辨率下,液晶板共有786432个显示点,如此多的点很...
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  • 科技概念/名词解释

    千次阅读 2019-09-03 23:20:42
    图像在计算机中是多维矩阵,有RGBA(红绿蓝透)四层通道的,每个像素在四通道的值叠加形成像素点颜色。因此(41024680)大小的矩阵(张量),因此计算是非常庞大的,如果用CPU计算,则CPU负担过大,甚至无法进行其他运算。...
  • 图形学名词解释

    2015-08-19 00:54:00
    render根据模型创建图像的过程 ...framebuffer包含像素的很多信息 render pipline一套图像生成流程,可以参考http://www.oschina.net/translate/opengl-introduction, http://blog.csdn.net/augusdi/...
  • 图像常用名词解释

    2013-08-14 11:29:01
    planes:指向存放图像的缓存。一个图像可以有一个或多个位平面,所以这里用了二级指针用于指向多个缓存。但通常我们只要一个。  ...pixelsWide:图像宽度(即一行有多少个像素)    pixel
  •  视频编码格式:将视频像素数据(RGB,YUV等)一般都是都是采集原始数据,按照一定的规则,去除冗余的数据,压缩成视频码流,从而降低视频的数据量,这个将像素数据压缩到视频码流的编码规则我们称之为编码格式。...
  • |220个遥感名词解释

    2019-08-06 10:17:57
    1. 模拟图像 :空间坐标和明暗程度连续变化 ,...数字图像的最小单元是像素 。 3. 遥感数字图像 (digital image) :是以数字形式表述的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波,利用这种特性,遥感系统...
  • XNA游戏:名词解释

    2012-04-07 16:34:00
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  • 影像特征 是指影像上表现为特定结构的像素或者经过影像处理(主要是初级运算(low level))以后用于影像解译的纹理、色彩等方面的特征。特定结构往往表现为面状、线状各种影像现象。 核面: 给定立体像对的两张影像,...
  • H.264/AVC结构名词解释

    2013-01-14 14:16:56
    名词解释 场和帧:视频的一场或一帧可用来产生一个编码图像。在电视中,为减少大面积闪烁现象,把一帧分成两个隔行的场。 宏块、片::一个编码图像通常划分成若干宏块组成,一个宏块由一个16×16亮度像素和附加的...
  •  所谓的坏点是液晶面板上,不能正常显示像素点的统称。液晶面板是由众多显示点组成,靠每个显示点上的液晶物质在电信号控制下改变透光同状态完成的。在1024×768分辨率下,液晶板共有786432个显示点,如此多的点很...
  • 一种图像处理运算,包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。Aliasing走样(混叠);当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。Arc弧;图的一部分;表示一曲线一段的相连的像素集合。Binaryimage二值图像...
  • DX名词解释:深度缓存(depth buffer)

    千次阅读 2016-05-29 20:46:29
    Depth buffer深度缓存(Depth ...深度缓存对屏幕上每一个像素点都用一个对应元素记录在后置缓存中(意思是,后置缓存(就是SwapChain里的back buffer)中的每一个像素点,比如i行j列的点,都在深度缓存里记录了响应的i
  • 首先,我们首先将每个像素作为一组。然后,计算每一组的纹理,并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域,我们首先对较小的组进行分组。我们继续合并区域,直到所有区域都结合在一起。 下图...
  • Width和Weight:内容区域宽和高Padding:内边距Border:边框Margin:外边距一、offset(偏移量)offsetWidth、offsetHeight属性:以CSS像素返回元素的屏幕尺寸,返回的尺寸包含元素的边框、内边距和内容区域,除去了外边距...
  • 指图像中,像素梯度大于阈值的点。 图像梯度 把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 图像梯度: G(x,y)=dx(i,j)+dy(i,j){G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j)}G(x,y)=dx(i,j)+dy(i,j) dx(i,j)=I
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  • 概念上类似二维空间的最小单位——像素像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率,举例来说:可以显示512×512×512体素的显示器。 体数据是对一种数据类型的描述,...
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