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  • 像素的公式是什么
    千次阅读
    2021-09-30 14:42:57
    A4纸的尺寸是210mm×297mm,
    当你设定的分辨率是72像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是595×842,
    当你设定的分辨率是150像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是1240×1754,
    当你设定的分辨率是300像素/英寸时,A4纸的尺寸的图像的像素是2479×3508,
    你选择不同的分辨率,图像像素大小也随之变化。
    当然,别忘了1英寸=25.4毫米。
    对于漫画,基本上是A4的300像素,可以打印出来A3的海报不失真。如果要打大的图就要调高了,见过有画能打整开海报的牛人。
    切记越高的分辨率越大的纸对电脑的负荷就越大,A4、300像素对现在普配的电脑基本适用,如果电脑配置不够高最好不要画大图,卡死机了就惨了……
    已知一英寸=25.4mm
    已知72像素=1英寸
    求210mmx297mm等多少像素
    25.4mm=1英寸
    那么210mm/25.4=8.267716535433071英寸
       297mm/25.4=11.69291338582677英寸
    1英寸=72像素
    那么8.267716535433071英寸*72=595.2755905511811像素
       11.69291338582677英寸*72=841.8897637795274像素
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  • 像素与毫米的转换公式

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    像素与毫米的转换 转换还需要知道另一个参数:DPI(每英寸多少点) 象素数 / DPI = 英寸数 英寸数 * 25.4 = 毫米数 对于显示设备,不管是打印机还是屏幕,都有一种通用的方法 先用GetDeviceCaps(设备句柄,...
    像素与毫米的转换
    转换还需要知道另一个参数:DPI(每英寸多少点)
    象素数 / DPI = 英寸数
    英寸数 * 25.4 = 毫米数
    对于显示设备,不管是打印机还是屏幕,都有一种通用的方法
    先用GetDeviceCaps(设备句柄,LOGPIXELSX)
    或者
    GetDeviceCaps(设备句柄,LOGPIXELSY)获得设备每英寸的像素数
    分别记为:px 和 py
    一英寸等于25.4mm
    那么毫米换算成像素的公式为 
    水平方向的换算: x * px /25.4
    垂直方向的换算: y * py /25.4
    像素换算为毫米 x * 25.4 / px
    在程序中这么写
    MyControl.Height := 10{mm} * PixelsPerInch * 10 div 254;
    分子和分母同乘以10,将浮点数运算转化为整数运算,效率更高
    javascript可以得到的显示器参数
    screen.
    availHeight 获取系统屏幕的工作区域高度,排除 Microsoft® Windows® 任务栏。
    availWidth 获取系统屏幕的工作区域宽度,排除 Windows 任务栏。
    bufferDepth 设置或获取用于画面外位图缓冲颜色的每像素位数。
    colorDepth 获取用于目标设置或缓冲区的颜色每像素位数。
    deviceXDPI 设置或获取系统屏幕水平每英寸点数(DPI)的数值。
    deviceYDPI 设置或获取系统屏幕垂直每英寸点数(DPI)的数值。
    fontSmoothingEnabled 获取用户是否在控制面板的显示设置中启用了圆整屏幕字体边角的选项。
    height 获取屏幕的垂直分辨率。
    logicalXDPI 获取系统屏幕水平每英寸点数(DPI)的常规数值。
    logicalYDPI 获取系统屏幕垂直每英寸点数(DPI)的常规数值。
    updateInterval 设置或获取屏幕的更新间隔。
    width 获取屏幕的垂直分辨率。
    常用的1024x768或800x600等标准的分辨率计算出来的dpi是一个常数:96,因此计算出来的毫米与像素的关系也约等于一个常数:
    基本上 1毫米 约等于 3.78像素
    展开全文
  • 像素梯度的计算公式

    千次阅读 2019-09-21 22:07:24
    图像梯度可以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...其中,I是图像像素的值(如:RGB值),(i,j)为像素的坐标。 图像梯度一般也可以用中值差分: dx(i,j) =...
    图像梯度可以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);
    dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);
    dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);
    其中,I是图像像素的值(如:RGB值),(i,j)为像素的坐标。
    图像梯度一般也可以用中值差分:
    dx(i,j) = [I(i+1,j) - I(i-1,j)]/2;
    dy(i,j) = [I(i,j+1) - I(i,j-1)]/2;
    图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的。
    上面说的是简单的梯度定义,其实还有更多更复杂的梯度公式。

    转载于:https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8733559.html

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  • 像素和厘米是不能直接转换的,只有分辩率(dpi)下才能进行转换。假设屏幕分辨率为800*600,则:在水平方向上,每英寸包含有800个像素,即1英寸=800px。在垂直方向上,每英寸包含有600个像素,即1英寸=600px。可得:(1...

    像素和厘米是不能直接转换的,只有分辩率(dpi)下才能进行转换。

    假设屏幕分辨率为800*600,则:

    在水平方向上,每英寸包含有800个像素,即1英寸=800px。在垂直方向上,每英寸包含有600个像素,即1英寸=600px。

    可得:

    (1)在水平方向上:

    1mm=31.49606299px

    1px=0.03175mm

    (2)在垂直方向上:

    1mm=23.62204724px

    1px=0.042333333mm

    扩展资料

    一个像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP)。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来得到。

    例如,常见的取值有 :

    8 bpp [2^8=256;(256色)];

    16 bpp [2^16=65536; (65,536色,称为高彩色)];

    24 bpp [2^24=16777216; (16,777,216色,称为真彩色)];

    48 bpp [2^48=281474976710656;(281,474,976,710,656色,用于很多专业的扫描仪) 。

    参考资料来源:百度百科—像素

    百度百科—毫米

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    2022-06-24 16:06:18
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