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  • 也称为图像元素,是作为图像构成的基本单元,单个像素的大小并不固定,跟随屏幕大小和像素数量的关系变化(屏幕越大,像素越低,单个像素越大,反之亦然)。所以在使用像素作为设计单位时,在不同的设备上可能会有...
     

    Android开发中的各种单位的解释


    • Px (Pixel像素) 也称为图像元素,是作为图像构成的基本单元,单个像素的大小并不固定,跟随屏幕大小和像素数量的关系变化(屏幕越大,像素越低,单个像素越大,反之亦然)。所以在使用像素作为设计单位时,在不同的设备上可能会有缩放或拉伸的情况。

    • Resolution(分辨率) 是指屏幕的垂直和水平方向的像素数量,如果分辨率是 1920*1080 ,那就是垂直方向有 1920 个像素,水平方向有 1080 个像素。

    • Dpi(像素密度) 是指屏幕上每英寸(1英寸 = 2.54 厘米)距离中有多少个像素点。如果屏幕为 320*240,屏幕长 2 英寸宽 1.5 英寸,Dpi = 320 / 2 = 240 / 1.5 = 160。

    • Density(密度) 这个是指屏幕上每平方英寸(2.54 ^ 2 平方厘米)中含有的像素点数量。

    • Dip / dp (设备独立像素) 也可以叫做dp,长度单位,同一个单位在不同的设备上有不同的显示效果,具体效果根据设备的密度有关,详细的公式请看下面 。

    计算规则


    我们以一个 4.95 英寸 1920 * 1080 的 nexus5 手机设备为例:

    Dpi :

    1. 计算直角边像素数量: 19202+10802=2202^2(勾股定理)。
    2. 计算 DPI:2202 / 4.95 = 445。
    3. 得到这个设备的 DPI 为 445 (每英寸的距离中有 445 个像素)。

    Density

    上面得到每英寸中有 440 像素,那么 density 为每平方英寸中的像素数量,应该为: 445^2=198025。

    Dip

    1. 先明白一个概念,所有显示到屏幕上的图像都是以 px 为单位。
    2. Dip 是我们开发中使用的长度单位,最后他也需要转换成 px。
    3. 计算这个设备上 1dip 等于多少 px: px = dip x dpi /160 px = 1 x 445 / 160 = 2.78
    4. 通过上面的计算可以看出在此设备上 1dip = 2.78px,那么这是一个真实的故事吗? nonono,其中的关键值 dpi 并不是我们算出来的 445 ,请往下看。

    Android 系统定义的 Dpi


    上面计算的 445Dpi 是在 4.95 英寸下的 1920*1080 手机,那如果是 4.75 分辨率下的呢? 4.55 分辨率下的呢?。。。。可见是很麻烦的,同一个分辨率在不同的屏幕尺寸上 Dpi 也不相同。为了解决这个问题, Android 中内置了几个默认的 Dpi ,在特定的分辨率下自动调用,也可以手动在配置文件中修改。

    | |ldpi|mdpi|hdpi|xhdpi|xxhdpi| |-----| |分辨率|240x320|320x480|480x800|720x1280|1080x1920| |系统dpi|120|160|240|320|480| |基准比例|0.75|1|1.5|2|3|

    这是内置的 Dpi ,啥意思? 在 1920*1080 分辨率的手机上 默认就使用 480 的 dpi ,不管的你的尺寸是多大都是这样,除非厂家手动修改了配置文件,这个我们后面再说。 我们亲自尝试一下:

    <TextView    
      android:id="@+id/tv"   
      android:layout_width="200dp"    
      android:layout_height="100dp"    
      android:text="Hello World!" />
    

    这是一个 textview,高为 200dp 宽为 100dp 。按照我们之前的公式手动计算:

    height = 100 x 445 / 160 = 278.5px
    width  = 200 x 445 / 160 = 556.25px
    

    我们用下列代码获取到控件的实际像素看看是否相同:

    layout = (RelativeLayout)findViewById(R.id.la);
    //要在控件绘制完成后才能获取到相关信息,所以这里要监听绘制状态
    layout.getViewTreeObserver().addOnPreDrawListener(new ViewTreeObserver.OnPreDrawListener()     {    
      public boolean onPreDraw() {        
        Log.d("hehehe", textView.getHeight() + "/" + textView.getWidth());       
        return true;    
      }
    });
    

    输出的结果为:300/600
    内部计算过程为:

    height = 100 x 480 / 160 = 300px
    width  = 200 x 480 / 160 = 600px
    

    其中的 160 是基准值不会变的, 100 和200 是我们设置的 dp ,那么这 480 是从何而来的?说好的 445 呢?
    找到我们手机中的 /system/build.prop 文件,其中有一行是这样:
    ro.sf.lcd_density=480

    这就指定了这个机型使用的dpi是多少,还有一种情况是没有这一行(我在模拟器中发现过),那么应该是根据表格中的分辨率来自动设置。

    我更改这行为:
    ro.sf.lcd_density=320

    再次运行上面的测试代码,输出结果为:200/400
    内部计算过程为:

    height = 100 x 320 / 160 = 200px
    width  = 200 x 320 / 160 = 400px
    

    说到底,因为有dpi这个动态的系数,我们在使用dp的时候才能兼容不同分辨率的设备。

    到这里,应该都明白了 dpi 的由来,以及系统 dpi 跟物理 dpi 并不一定相同。在系统中使用的全部都是系统 dpi,没有使用物理 dpi,也获取不到物理 dpi。物理 dpi 主要用于厂家对于手机的参数描述(也可以看做 ppi )!

    然后。。表格中还有一个东西叫做基准比例,这个其实就是计算 dp -> px 中重要的系数,以 160 为基准,其他的除以 160 得到比例,我们这样看:

    height = 100 x 480 / 160 = 300px
    width  = 200 x 480 / 160 = 600px
    

    其中的480/160其实就是在求基准比例,这里得到3。如果在熟悉上表的情况下看到机型的分辨率,在设置dp的时候可以直接心算出相对应的px,心算过程如下:

    分辨率:1080x1920 -> 系统 DPI:480 -> 基准比例:480 / 160 = 3 -> 对应px:100 x 3 = 300
    分辨率:720x1280 -> 系统 DPI:320 -> 基准比例:320 / 160 = 2 -> 对应px:100 x 2 = 200
    分辨率:480x800 -> 系统 DPI:240 -> 基准比例:240 / 160 = 1.5 -> 对应px:100 x 1.5 = 150
    分辨率:320x480 -> 系统 DPI:160 -> 基准比例:160 / 160 = 1 -> 对应px:100 x 1 = 100
    分辨率:240x320 -> 系统 DPI:120 -> 基准比例:120 / 160 = 0.75 -> 对应px:100 x 0.75 = 75
    ...................

    总结:

    1. dpi(每英寸像素数)是有预设值的!120-160-240-320-480。对应不同的分辨率。

    **2. 基准比例 = dpi(每英寸像素数) / 160 **

    **3. px = dp x 基准比例 **

    从代码中获取相关数值


    我们主要使用的类是:DisplayMetrics

    以下为官方api说明
    A structure describing general information about a display, such as its size, density, and font scaling.
    To access the DisplayMetrics members, initialize an object like this:

    DisplayMetrics metrics = newDisplayMetrics();
    getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(metrics);

    这是一个获取屏幕信息的类,比如大小,密度等。以及初始化的方法。

    实际运用如下:

    DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
    getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm);
    //通常我们在使用DisplayMetrics时,都是直接获取内部变量来使用。所以下面直接列出各个内部变量。
    
    dm.ydpi;     //得到物理屏幕上 Y 轴方向每英寸的像素
    dm.xdpi;     //得到物理屏幕上 X 轴方向每英寸的像素 
                 //ps:  其实这两个大多数情况下都是相同的
                 //你能想象上面像素密度大很清晰 下面密度小跟马赛克一样吗 233333
    
    dm.density;           //获取当前设备的基准比例
    dm.densityDpi;        //获取系统dpi,随着 build.prop 文件中的代码而改变。
    
    dm.widthPixels;       //获取屏幕宽度的像素数量
    
    //获取屏幕高度的像素数量!
    //注意 - 因为这里会自动减去32dp的像素数量,根据分辨率不同的设备,减去的像素数量也不同,但是可以根据公式推算完整(px = dp x 基准比例)。
    /*为啥不用dm.densityDpi / 160 得到基准比例?
      因为那个会随着build.prop文件代码变更而更改,算出来的不一定准确*/
    dm.heightPixels + 32 * dm.ydpi / 160;


    作者:希灵丶
    链接:http://www.jianshu.com/p/cd66b7e01d4a
    來源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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  • 图像的基本组成单元像素像素在图像空间中按照某种规律排列,有一定相互联系。 1 像素间的基本关系 像素之间的关系:邻接、连接、连通、通路 像素集合之间的关系:邻接、连接、连通 1.1 像素之间的关系:相邻 ...

    图像分析的主要目的之一在于获取图像中感兴趣的目标并对目标之间的关系进行分析;目标是由图像中相关像素联合组成的;相关像素在空间的位置和属性都有密切关系,它们一半构成图像中连通组元;所以要分析像素之间的关系,不仅要考虑像素在位置上的联系,还要考虑像素在属性(如灰度)之间的关系。
    图像的基本组成单元是像素,像素在图像空间中按照某种规律排列,有一定相互联系。

    1 像素间的基本关系

    • 像素之间的关系:邻接、连接、连通、通路
    • 像素集合之间的关系:邻接、连接、连通

    1.1 像素之间的关系:相邻

    1.2 像素之间的关系:连接

    1.2.1 4-连接
    • 两个像素p和r在V中取值,且r在 N 4 ( p ) N_4 (p) N4(p)
    • r在 N 4 ( p ) N_4(p) N4(p)中意味着p也在 N 4 ( r ) N_4(r) N4(r)
    1.2.2 8-连接
    • 两个像素p和r在V中取值,且r在 N 8 ( p ) N_8 (p) N8(p)
    • r在 N 8 ( p ) N_8(p) N8(p)中意味着p也在 N 8 ( r ) N_8(r) N8(r)
    1.2.3 m-连接/混合连接

    两个像素p和r在V中取值,且满足下列两个条件之一:

    • (1) r在 N 4 ( p ) N_4(p) N4(p)中,即两个像素p和r是4-连接;
    • (2) r在 N D ( p ) N_D(p) ND(p)中,且 N 4 ( p ) N_4(p) N4(p))和 N 4 ( r ) N_4(r) N4(r)在V的意义下是空集,即 N 4 ( p ) N_4(p) N4(p) N 4 ( r ) N_4(r) N4(r)不包含V中取值的像素

    下面我们主要对第二种条件进行解释,看下面这个例子:

    (a): r ∈ N D ( p ) r\in N_D(p) rND(p) N 4 ( p ) ∩ N 4 ( r ) = { c , d } N_4(p)\cap N_4(r)=\left\{c,d\right\} N4(p)N4(r)={c,d}
    (b):设V = {𝟏}, 该图满足混合连接的条件。
    ( c):设V = {𝟏}, 该图不满足混合连接的条件。

    m-连接可以认为是8-连接的一种变形,引进它是为了消除使用8-连接时,常出现的多路问题。

    看下面这个例子,

    (a) 原始图像。
    (b) 设V = {𝟏}时的8-连接图像(歧义性,中心像素和右上角像素间存在连线)
    ( c) 用m-连接消除歧义后的图像(中心像素和右上角像素间的m-连接不能成立)。

    注意:
    • 4-连接一定是8-连接,也一定是m-连接。
    • 混合连接实质上是像素间同时存在4-连接和8-连接时,优先采用4-连接,并屏蔽掉两个和同一像素间存在4-连接的像素之间的8-连接。

    1.3 像素之间的关系:邻接与连接

    • 邻接:两个像素接触,则它们是邻接的。一个像素和它的邻域中的像素是接触的。邻接仅考虑像素的空间关系。
    • 连接:(1)是邻接的,(2)灰度值(或其他属性)满足某个特定的相似准则(灰度相等或灰度在某个集合中,等等)。

    1.4 像素之间的关系:像素的通路

    • 从具有坐标 ( x , y ) (x,y) (x,y)的像素 p p p到具有坐标 ( s , t ) (s,t) (s,t)的像素 q q q的一条通路由一系列具有坐 ( x 0 , y 0 ) , ( x 1 , y 1 ) , . . . , ( x n , y n ) (x_0,y_0),(x_1,y_1),...,(x_n,y_n) (x0,y0),(x1,y1),...,(xn,yn)的独立像素组成,且满足:
      (1) ( x 0 , y 0 ) = ( x , y ) ,   ( x n , y n ) = ( s , t ) (x_0,y_0)=(x,y),\,(x_n,y_n)=(s,t) (x0,y0)=(x,y),(xn,yn)=(s,t)
      (2) ( x i , y i ) (x_i,y_i) (xi,yi) ( x i − 1 , y i − 1 ) (x_{i-1},y_{i-1}) (xi1,yi1)邻接
      (3) 1 ≤ i ≤ n 1\le i\le n 1in n n n为通路长度。

    • 如果 ( x 0 , y 0 ) = ( x n , y n ) (x_0,y_0)=(x_n,y_n) (x0,y0)=(xn,yn),则通路称为闭合通路

    • 根据不同的邻接定义,可以得到不同的通路,如:4-邻接 => 4-通路;8-邻接 => 8-通路

    1.4 像素之间的关系:像素的连通

    • 像素间的连通:像素𝒑和𝒒之间的通路上所有像素的灰度值均满足某个特定的相似准则,则像素𝒑和𝒒是连通的。
    • 根据不同的邻接定义,可以得到不同的连通,如
      4-邻接 => 4-连通,8-邻接 => 8-连通
    • 连接可以看作是像素连通的一种特例(两个像素)。

    1.5 像素集合之间的关系:邻接、连接和连通

    像素集合间的邻接:对于两个图像子集𝑺和𝑻来说,如果𝑺中的一个一些像素与𝑻 中的一个或一些像素邻接,则可以说两个图像子集𝑺和𝑻是邻接的。可以说两个图像子集是4-邻接、8-邻接的.

    像素集合间的连接:对于两个图像子集𝑺和𝑻来说,如果𝑺中的一个一些像素与𝑻 中的一个或一些像素连接,则可以说两个图像子集𝑺和𝑻是连接的。

    像素集合间的连通:设𝒑和𝒒是一个图像子集𝑺中的两个元素,如果存在一条完全由𝑺中的像素组成的从𝒑和𝒒的通路,则称𝒑在𝑺中与𝒒连通。

    2 图像的区域的边界

    图像里每个连通集,构成图像中的一个区域,图像可以认为是一些列的区域组成。区域的边界也成为区域的轮廓,是该区域的一个子集,但在其邻域中有不属于该区域的像素,它将该区域与其他区域分开。必须指定所用连接类型才能确定一个像素是否属于边界。
    看下面这个例子:

    被圈出的点,如果包含1的区域与背景间用8-连接定义连通性,则其属于赋1值区域的边界;如果用4-连接定义连通性,则其就不属于赋1值区域的边界

    3 像素间的距离

    像素间的距离指的是测量像素在空间的接近程度。

    距离度量函数定义:
    设3个像素 p , q , r p,q,r p,q,r,坐标分别为 ( x , y ) , ( s , t ) , ( u , v ) (x,y),(s,t),(u,v) (x,y),(s,t),(u,v),函数𝑫 为一个距离度量函数,其必须满足下列三个条件:

    (1) D ( p . q ) ≥ 0 ,   D ( p , q ) = 0 当 且 仅 当 p = q D(p.q)\ge 0,\,D(p,q)=0当且仅当p=q D(p.q)0,D(p,q)=0p=q(像素距离非负)

    (2) D ( p , q ) = D ( q , p ) D(p,q)=D(q,p) D(p,q)=D(q,p)(像素距离与起终点选择无关)

    (3) D ( p , r ) ≤ D ( p , q ) + D ( q , r ) D(p,r)\le D(p,q)+D(q,r) D(p,r)D(p,q)+D(q,r)(像素之间的最短距离是直线距离)

    3.1 欧氏距离 D E D_E DE

    范数为2的距离。设像素𝒑和𝒒的坐标分别为 𝒙, 𝒚 和 𝐬,𝐭,它们之间的欧氏距离定义为:
    D E ( p , q ) = ( x − s ) 2 + ( y − t ) 2 D_E(p,q)=\sqrt{(x-s)^2+(y-t)^2} DE(p,q)=(xs)2+(yt)2

    3.2 城区距离 D 4 D_4 D4

    也叫曼哈顿距离,是范数为1的距离.
    D 4 ( p , q ) = ∣ x − s ∣ + ∣ y − t ∣ D_4(p,q)=\vert x-s \vert+\vert y-t \vert D4(p,q)=xs+yt

    3.3 棋盘格距离 D 8 D_8 D8

    也叫切比雪夫距离.
    D 8 ( p , q ) = max ⁡ { ∣ x − s ∣ , ∣ y − t ∣ } D_8(p,q)=\max\left\{\vert x-s \vert,\vert y-t \vert\right\} D8(p,q)=max{xs,yt}

    3.4 D m D_m Dm距离

    像素点之间的最短m-通路的长度,其数值依赖于沿m-通路的像素和它们近邻像素的值。看下面这个例子,

    其中, p = 1 ,   q = 1 p=1,\,q=1 p=1,q=1.
    s = 0 , t = 0 s=0,t=0 s=0,t=0,则 D m ( p , q ) = 2 D_m(p,q)=2 Dm(p,q)=2
    s = 0 , t = 1 s=0,t=1 s=0,t=1,则 D m ( p , q ) = 3 D_m(p,q)=3 Dm(p,q)=3
    s = 1 , t = 0 s=1,t=0 s=1,t=0,则 D m ( p , q ) = 3 D_m(p,q)=3 Dm(p,q)=3
    s = 1 , t = 1 s=1,t=1 s=1,t=1,则 D m ( p , q ) = 4 D_m(p,q)=4 Dm(p,q)=4

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  • 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...像素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

    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。

    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3.430X2.058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3.746X2.10895.2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3.923X2.20699.6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(54),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(54),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(169),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(1610),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PPIpixeleperinch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220230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160120=43。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=49768322592X1944=50388482560X1920=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169,如

    900万像素4000X2256=9024000

    更有采用32的呢!如

    600万像素3000X2000=6000000

    1100万像素4000X2664=10656000

    还有采用54的,如

    130万像素1280X1024=1310720

    当然还有采用黄金分割系数的,即1610=1.61=10.618,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)——43

    17"普屏液晶(1280×1024)——54

    19"普屏液晶(1280×1024)——54

    19"宽屏液晶(1440×900 ——1610

    20"普屏液晶(1600×1200( 1400*1050) ——43

    20"宽屏液晶(1680×1050)——1610

    21"普屏液晶(1600×1200 ——43

    22"宽屏液晶(1680×1050 ——1610

    23"普屏液晶(1600×1200 ——43

    23"宽屏液晶(1920×1200)——1610

    24寸宽屏液晶(1920×1200)——1610

     

    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0.020.01毫米粗细的小点。也就是12702540PPI

    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?

    常教导小朋友说:看书时,书要离眼睛一尺远。可见人的眼睛在离物约33厘米左右视物是最佳的距离。太近了不仅不会看得更清楚,反而会视物模糊,久了就会近视眼。

    我们假设有个非常牛的航天员,能看得清50厘米外0.01毫米粗细的小点。那么长城有多宽呢?假设处处都有10米宽吧!我们假设天气非常的好,格外的清新,万里无云。

    则有0.5X10/0.00001=500000=500公里,也就是说,我们的航天员在500公里高的太空中,看到的长城就是0.01毫米粗的细丝而已。而航天器一般离地球表面都在340公里左右,就按340公里算吧。在这个高度看到的长城是什么样的情况呢?

    像素是什么意思?一个像素有多大?告诉你像素和分辨率的关系!
        1.8X340/10=1.8X34=61.2(公里),也就是说,等于你看着61.2公里远处站着个1.8米高的人墙一样。

    10X10/350000=0.0002857143(米)=0.3(毫米),一粒芝麻都有1毫米大,就当是0.3毫米宽的红布带吧!350公里高空的宇航员看长城就相当于看10米远处0.3毫米宽的红布带。

    如果大家还不明白,再以头发来打个比喻吧!

    我们的头发大约是0.05毫米粗。在光线充足和视力非常好的条件下,且放置头发的背景是白色情况下。在2米远应该能看得到头发的,你能在5米外看得到吗?假设是刚好可以看得到吧!还是假设长城处处都有10米宽!

    5X10/0.00005=100万米=1000公里,也就是说在1000公里远处看到的长城就象一根头发线一样。对于在340多公里高空飞行的航天器来说,宇航员能看得到的长城,0.00005340000/10=1.7,相当于你看着1.7米远处的一根头发而已。1(340/10)=34(公里),也就是说和你看着34公里远处有个1米高的小孩子一样。你说有可能看得到吗?

    所以说,大空看长城是不可能的事情。飞机上看长城却是没有问题的。

     

    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。

    研究表明超过300ppi(像素点0.085毫米)人眼就察觉不出颗粒感。我们所照的相片,如果都是以百分之一百大显示的话,你一定发现全部都是马赛克图,其状惨不忍睹呀!

    当图片的分辨率大于显示屏的分辨率时,显示屏会把图片按比例相对的宿小。相当于把图片的两个或多个像素在显示屏上以一个像素显示出来。所以我们的图片分辨率越大,看到的图片就越清晰细腻逼真。所以我们照相的时候,一定要用最大的分辨率来照相。到数码冲印店打印出来的图象也是比低像素的清晰明了呀!分辨率太低,有时想用来做墙纸都不行。

    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(3:21691610),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1寸相片其规格为1X1.4,1.4长那边的尺寸来表示,即1;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3R6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。

    800万像素3264X24483264/300=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1X1.525mm×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250dpi5X250=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)

     

     111X1.5  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;

    1  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。

    1R1寸)26mmX37mm

    221.5X2 35mmX49mm

    小二寸35mmX45mm

    大二寸35mmX53mm

    2R2寸) 63mm×89mm

    353R5X3.5  127mmX89mm 1280X960130万像素),1280X800100万像素),1140X900100万像素),1280X1024130万像素)。这是我们最常用的相片。

    464R6X4  152mmX102mm  1600X1200200像素万)。

    575R7X5 178mmX127mm  2048X1536300万像素)。

    686R8X6 203mmX152mm  2048X1536300万像素)。

    7108R10X8 254mmX203.2mm  2576X19322592X19442560X1920500像素)。

    81212X10 304.8mmX254mm  3000X2000600万像素),3264X2448800万像素)。

    91414X12 355.6mmX304.8mm  3648X27361000万像素)

    101612X16 304.8mm X406.4mm 4000X2256900像素),4000X26641100万像素)4000X30001200万像素)。

    111814X18 355.6mm X457.2mm(略)。

    121812X18 304.8mmX457.2mm(略)。

    132016X20 406.4mmX508mm(略)。

    142018X20 457.2mmX508mm(略)。

    152420X24 508mmX609.6mm(略)。

    163024X30 609.6mmX762mm(略)。

    173230X32 609.6mmX812.8mm(略)。

    183632X36 609.6mmX914.4mm(略)。

    194032X40 812.8mmX1016mm(略)。

    204232X42 812.8mmX1066mm(略)。

    214432X44 812.8mmX1219mm(略)。

    正常的尺寸允许12毫米公差。


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    像素

    像素(pixel):中文全称为图像元素。是由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的。像素仅仅只是分辨率的尺寸单位,而不是画质。

    像素是组成图像的最基本单元。它是一块正方形,带有颜色、明暗、相对于整个图像的坐标等信息,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。
    一个图像通常由许多像素组成,这些像素被排成横行或纵列,每个像素都是方形的。当你用缩放工具将图像放到足够大时,就可以看到类似马赛克的效果,每个小方块就是一个像素。每个像素都有不同的颜色值。单位面积内的像素越多,分辨率(dpi)越高,图像的效果就越好。
    显示器上正常显示的图像,当放大到一定比例后,就会看到类似马赛克的效果。每个小方块为一个像素,也可称为栅格。像素图的质量是由分辨率决定的,单位面积内的像素越多,分辨率越高,图像的效果就越好。

    屏幕尺寸

    屏幕尺寸是以屏幕对角线的长度来计量,计量单位为英寸。

    以5英寸屏幕为例,5英寸的屏幕就是对角线为5英寸的屏幕。1英寸=2.54厘米(cm),5英寸=12.7cm所以对角线为12.7cm。即所有对角线为12.7cm的屏幕,均为5英寸屏幕。

    因为屏幕比例不是固定的,常见比例是4:3、16:9,所以长和宽的尺寸是不固定的。

    分辨率

    单位面积内容纳的正方形小块(像素)的数目,就是一幅图像的分辨率。单位面积内,容纳的像素越多,单个像素也越小,图像质量越高;反之,单位面积内容纳的像素越少,单个像素越大,图像质量越低。为表示方便,图像分辨不用面积来表示,而是用矩形的一边上的单位长度内所容纳的像素数来表示,长度单位一般是英寸,我们常说的印刷图像的分辨率是300,即表示这幅图像一英寸长度(合2.54厘米)内含有300个像素,一平方英寸内则有9万像素。分辨率决定了位图图像细节的精细程度
    通常情况下,图像的分辨率越高,所包含的像素就越多,图像就越清晰,印刷的质量也就越好。同时,它也会增加文件占用的存储空间。
    描述分辨率的单位有:(dpi点每英寸(dots pre inch))、lpi(线每英寸)和ppi(像素每英寸)。但只有lpi是描述光学分辨率的尺度的。虽然dpi和ppi也属于分辨率范畴内的单位,但是他们的含义与lpi不同。而且lpi与dpi无法换算,只能凭经验估算。
    另外,ppi和dpi经常都会出现混用现象。但是他们所用的领域也存在区别。从技术角度说,“像素”只存在于电脑显示领域,而“点”只出现于打印或印刷领域。

    • dpi:它是描述在水平的和垂直的方向上,每英寸距离的图像包含多少个打印点。打印设备也许要求多个打印点去产生一个像素。
    • ppi:它是描述在水平的和垂直的方向上,每英寸距离的图像包含的像素(pixel)数目。

    屏幕像素密度,分辨率,屏幕尺寸的关系是什么?

    手机分辨率

    非全面屏分辨率比例一般是:

    • 16:9;1280*720,1920*1080;iPhone5(1136*640)
    • 16:10;iPhone6(1334*750)

    全面屏分辨率比例一般是

    • 18.5:9;三星S8(2960*1440)
    • 19.5:9;vivo-X27(2340*1080)
    • 20.5:9;vivo-X27Pro(2460*1080)

    可以这样认为,高宽比>(16:9=1.78)的手机是全面屏手机

    iPhone屏幕尺寸


    iPad屏幕尺寸

    主流旗舰全面屏手机屏占比

    图像占用空间的大小计算

    大小=分辨率*位深/8
    分辨率=宽*高(如:1024*768,640*480)
    位深:如24位,16位,8位
    /8计算的是字节数,1字节(Byte)= 8位(bit)。
    例如:
    1.一幅图像分辨率:1024*768,24位,则其大小计算如下:
    大小=1024*768824/8=2359296byte=2304KB
    2.一幅1024x768的256色图像大小是多少? 
    答:1024x768*8bit=6291456bit/8/1024/1024=0.75M,因为256色图像是8位的。
    怎么计算图片大小?
    图片的颜色位数
    单色的图象一位用来存储颜色信息,1位=1/8字节,

    • 4位(2^4=16)占半字节,16色,所以,算体积时用一半就可以;
    • 8位应该是2的8次方,就是256种颜色,256色要占用8位(2^8=256)也就是一字节;
    • 16位是65536种颜色;
    • 32位就是4294967269种颜色(42.9亿种颜色,真的有32bit的颜色吗?);

    所以,图形体积=分辨率*占用位数(即常说的16/32位色)/8 或=分辨率*颜色信息占用的字节数 

     

    纹理像素格式
     

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空空如也

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