精华内容
下载资源
问答
  • 也称为图像元素,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。
    展开全文
  • 购买手机或者相机摄像机的时候,也很注意拍摄功能多少像素像素越高图像越清晰,这因为构成照片和视频画面的基本单位就是像素,一像素就是一个色彩单元,在同样的画面中,这样的色彩单元越多,图像的清晰度就越...

    我们都知道拍摄照片或者视频的清晰度是像素决定的,购买手机或者相机摄像机的时候,也很注意拍摄功能是多少像素,像素越高图像越清晰,这是因为构成照片和视频画面的基本单位就是像素,一像素就是一个色彩单元,在同样的画面中,这样的色彩单元越多,图像的清晰度就越高。

    0e8a32b7fee1889da688f48ee3e182b2.png

    摄像器材要拍摄的是我们的现实世界,其像素再高,也没有我们的现实世界色彩单元更丰富,那么我们的现实世界又是多少像素呢?

    cb6e067852f5a0e82f24fd84dafa6504.png

    这是一个颇费脑筋的问题,我们都知道我们身边的物体都是由原子组成的,原子的体积极小极小,每一滴水中就有5万亿亿个原子,除了专门制造的实验室设备,没有什么东西可以拍到这么小体积的物质,即便是百亿像素的相机也不行,因此可以说现实世界的“像素”要远比我们使用的拍摄设备的像素高得多。

    f1560c7a9518a205b3beb968d31c48c8.png

    在量子物理学中有这样一个说法,就是一个普朗克单位为“宇宙一像素”,那么一个普朗克单位有多小呢?说出来更让人吃惊,如果你觉得一滴水中就有5万亿亿个原子,说明原子已经足够小了,那么相对于普朗克单位来说,一个原子简直就是一个宇宙。

    7e6dc92828a118d689a9ae35efac8712.png

    我们的宇宙可以看作一个三维空间,因此也可以用体积来计量,宇宙当然十分庞大,那么普朗克单位有多小呢?它被认为是宇宙最小的体积单位,为10^-99(10的-99次方)立方厘米。

    e2edb301e761281c89bdd59552aab10e.png

    普朗克单位相当于长宽高各是一个普朗克长度的体积,普朗克长度由引力常数、光速和普朗克常数的相对数值决定,它大致等于1.6x10-35米,即1.6x10的-33次方厘米,是一个质子直径的10的22次方分之一。

    5dac9bc70b6133d424969f9e2120b308.png

    原子的直径大致是10的-8次方厘米,说起来原子已经是相当小了,但质子的体积又比原子小得多,如果一个氢原子像的地球这么大,那么质子就相当于一个直径150米左右的球体位于原子的中心,那么如果跟普朗克单位来比较的话,也可以说这个质子就相当于一个宇宙,普朗克单位是不是小到了难以置信?

    a433824ee913d8081e2130394d9f70b4.png

    量子物理学认为物质小到这个程度的时候就已经无法再分了,也就是说在我们的宇宙中不可能有比这个单位更小的物质或体积存在,所以一个普朗克单位才被称为“宇宙一像素”。

    展开全文
  • 像素是如何使用来构成图像的?然后学习如何通过OpenCV来获取和操纵像素。 1 什么是像素 所有的图像都包含一组像素,像素是图像的原始构建块。 没有比像素更细的单位了。 通常,我们将像素认为是在我们的图像...

    前言

    在这一节,我们将学习图像的基本构成单元——像素,我们将详细的探讨什么是像素?像素是如何使用来构成图像的?然后学习如何通过OpenCV来获取和操纵像素。

    1 什么是像素

    所有的图像都包含一组像素,像素是图像的原始构建块。 没有比像素更细的单位了。
    通常,我们将像素认为是在我们的图像给定位置出现的光的颜色或者强度,如果我们将图像考虑成一个网格,在网格中的每个方块都包含一个单一的像素。例如,我们假设有一个分辨率是500*300的图像,这就意味着我们的图像被分成一个关于像素的网格,这个网格有500个行,300个列,综上可知,总共有500*300=150000个像素在这张图片中。
    像素主要有两种表达形式:灰度模式和彩色模式。在一张灰度图片中,每个像素有一个从0至255{[0,255]}的值,其中0表示“纯黑色”,255表示“纯白色”,在0和255之间的值变现成不同深浅的灰色,当值靠近0时,图像更暗,当值靠近255时,图像更亮。
    彩色模式的图片通常用RGB颜色空间来表示(R for red, G for green, B for blue),还有一些其他的模式比如CMY,但是在这里我们先不讨论。
    我们以(red, green, blue)的形式来表示RGB元组,这个元组就表示了我们的颜色,其中这三种颜色的值用在[0,255]之间的整数值表示,所以我们通常用unsigned int类型来表示每个颜色的强度。
    为了构成白色,我们需要用(255, 255, 255)来表示,为了得到黑色,我们需要用(0, 0, 0)来表示,红(255, 0, 0),绿(0, 255, 0),蓝(0, 0, 255).
    RGB配色表
    色光三原色

    2 图像坐标系概述

    正如我们之前所提到的,我们将一张图片以像素网格的形式表示,我们想象一下假设我们的图片为一张图表纸,图像的左上角为原点。
    图像坐标系

    3 获取和操纵像素

    上一节中,我们从磁盘中读取了图片,然后将它转换了格式再存储到了磁盘中,在这一节我们将对如何获取和操纵图像的像素进行实战,建立

    getting_and_setting.py

    3.1 代码

    from __future__ import print_function #1
    import argparse #2
    import cv2 #3
    
    ap = argparse.ArgumentParser() #4
    ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
                    help="Path to the image") #5
    args = vars(ap.parse_args()) #6
    
    image = cv2.imread(args["image"]) #7
    cv2.imshow("Original", image) #8
    
    (b, g, r) = image[0, 0] #9
    print("Pixel at (0, 0) - Red: {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b)) #10
    
    image[0, 0] = (0, 0, 255) #11
    (b, g, r) = image[0, 0] #12
    print("Pixel at (0, 0) - Red: {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b)) #13
    
    corner = image[0:200, 0:100] #14
    cv2.imshow("corner1", corner) #15
    
    image[0:200, 0:100] = (0, 255, 0) #16
    cv2.imshow("update", image) #17
    cv2.waitKey(0) #18

    3.2 代码详细解释

    #1-6:
    关于这段代码在第一节中已经进行过详细解释了,主要是为了导包,命令行参数的处理

    #7-8:
    展示原始图片

    #9:
    在第一节中,就曾经提到过OpenCV是用NumPy数组来表示图像的,我们也可以将这种表示看成是一种矩阵表示,为了获取像素,我们需要应用我们所感兴趣的x,y坐标,从中我们可以得到一个表示(r,g,b)的元组,然而,我们需要注意的是:在OpenCV中是以逆序存储RGB通道到的,即我们通常以red,green,blue的顺序来记忆,但是OpenCV则是以blue,green,red的顺序来储存的.

    (b, g, r) = image[0, 0]

    通过获得图像(0,0)处的像素,并将它赋值给一个三元组,我们可以再次看出OpenCV以逆序存取RGB像素,所以当我们在元组中得到每个元素时候,我们需要以BGR的顺序来获取

    #10:
    输出RGB每个通道的值到终端。可以看出我们获取像素值的方法非常简单,而这一切都要归功于NumPy,它替我们做了一系列的复杂工作。

    #11:
    我们操纵在左上角的像素,即在(0,0)处的像素,我们给他赋值(0,0,255),如果我们将它以RGB的格式来读的话,我们认为:red值是0,green值是0,blue值是255,所以我们将得到纯蓝色。然而,正如我们之前所提到的OpenCV是以BGR的格式存储像素的而不是RGB格式,所以我们实际上得到的是:red值是255,green值是0,blue值是0,因此我们得到的是一个纯红色而不是纯蓝色。

    #12,13:
    通过得到在(0,0)像素点的BGR颜色值,然后将它们以RGB的形式输出

    #14
    获取以及操纵单一的像素点是相当简单的,那如果使用NumPy的数组分割能力得到图像的一块长方形区域呢?

    corner = image[0:200, 0:100] #14

    在第一节我们介绍过image的数组里的第一个参数是高即y,第二个参数是宽即x,所以corner将得到一个100*200大小的长方形区域,而这个区域即为图像的左上角区域。

    #15:
    将corner以“Corner”的名称显示出来

    #16:
    将左上角的区域用(0,255,0)即绿色来表示,实现了改变一整块区域的像素值的目的。

    #17:
    以“Updated”的名称显示图像

    #18:
    cv2.waitKey()表示暂停脚本的执行直到在键盘输入一个按键,用“0”作为参数表示可以使用任何按键作为继续脚本执行的按钮。

    效果展示

    显示效果


    转载请注明出处:
    CSDN:楼上小宇__home:http://http://blog.csdn.net/sty945
    简书:楼上小宇:http://www.jianshu.com/u/1621b29625df

    展开全文
  • 1、图像像素: ...像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率。 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换。 ...

    1、图像像素:

               像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率。

              当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换。

              在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect

    例程:

    read_image(Image, 'fabrik')//读取图像
    get_image_pointer1_rect(Image, PixelPointer, Width, Height, \
                            VerticalPitch, HorizontalBitPitch, BitsPerPixel)//获取图像信息

     

    2、图像分辨率:

                即图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为dpi(Dot  Per Inch)。图像采集设备的最高分辨率就是其能够拍摄最大国片的面积。分辨率越大,图片的面积就越大,像素越大,分辨率越高,图像就越清晰,可输出的图像尺寸也就越大。

                 图像的大小决定了图像对应像素的多少,一张分辨为640*480的图片,其像素为307200,也就是30万像素。分辨率也反映了图像质量,一般情况下,在指定的视野中,分辨率越高,图像越清晰。

                 Halcon中,可以用如下算子获取图像大小,即width,height

    read_image(Image, 'fabrik')//读取图像
    get_image_size(Image, Width, Height)//获取图像大小

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/amosyang/p/8462882.html

    展开全文
  • 1.什么是数字图像 数字图像是模拟图像经过采样和量化使其在空间上和数值上都离散化,形成一个数字点阵。 ...像素是一个面积概念,是构成数字图像的最小单位。 分辨率是指图像中存储的信息量,
  • 像素,是图像构成的基本单位,其物理大小并没有绝对定义。 如:一个22寸的电脑液晶屏像素是1920*1080,一个52寸的液晶电视像素也是1920*1080 , 他们像素数是同样的,但52寸比22寸画面就大多了,实际就是每个...
  • 像素是图像最小单位,每一个点阵图像包含了一定量像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现大小。 灰度是表明图像明暗数值,即黑白图像中点颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也...
  • 像素与DPI之间关系

    2017-07-25 14:47:00
    像素是电子图像组成的基本单位,将图像放大数倍,会发现图像是由一个个“小色块”紧密排列组成的,每一个“小色块”就是一个像素点。 也就是说,每个图像都是由n多个像素点组成。 再说分辨率。所谓分辨率,指的是...
  • 计算机中的图形(Graphic)和图像(Image) 在计算机中处理的图像是经过”数字化”后的视觉图像...图像(位图)以像素为基本单位,像素是指基本原色素及其灰度的基本编码,像素是构成数码图像的基本 单位,通常...
  • 像素是图像构成的基本单位,像素处理是图像处理的基本操作,像素值在python中以数组的方式存在,所有我们要使用Numpy库进行像素的辅助操作。 首先我们用Numpy生成一个三维数组,观察彩色图三通道值的变化 import ...
  • 文章目录解剖图像 从本节开始,我就要踏上小白的计算机视觉探索之路,先从图像基础学习吧 ...像素是分辨率的单位,也是构成位图图像的基本单元,并且每个像素都有自己的颜色,所以才能看到色彩不一,清晰度...
  • 像素是构成图像的最小基本单位,厘米是长度单位;像素是显示在显示屏上的大小,厘米是实际大小,也可以说是打印出来纸张的大小,二者不可比,显示屏上的大小可以缩小、放大 单位长度内像素的多少决定了图像尺寸的...
  •  像素是构成数字图像的基本单位,如一张600x300像素,即表示横向有600个像素,纵向有300个像素。  二进制图像的像素值为0或1,灰度图像的像素值为0~255。一个像素的具体长度与显示器的分辨率有关,在PS中,1cm=28....
  • 像素是构成位图的最基本单位,像素的多少决定了图像的尺寸,同时也是分辨率的单位。如图所示,可以看到图片由许多小方格组成,每一个小方格就是一个像素点 2.分辨率(解析度) 图像的分辨率是单位英寸内的像素点个...
  • 像素是构成位图的基本单元,当位图图像放大到一定程度时,所看到的一个一个的马赛克色块就是像素且像素色块的大小不是绝对的。 1.物理像素(设备像素) 一个显示屏的成像原理是通过一系列的小点排列成一个大的矩形...
  • 图像处理概述

    2019-10-19 20:32:47
    数字图像由一个个的像素构成的(图像中没每个基本单位元叫做图像元素,简称像素) 2、视频、图形、动画 **视频:**动态图像、活动图像、运动图像。 **图形:**图像的一种抽象,反应图像的几何特征(点、线、面...
  • 也就是说像素是指基本原色素及其灰度的基本编码, 由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的,如同摄影的相片一样,数码影像也具有连续性的浓淡阶调。 表示意义编辑 若把影像放大数倍,会...
  • 像素和分辨率

    千次阅读 2017-01-12 18:34:08
    之前对像素,分辨率很多时候都听到只留于表面,从来没有深入去了解,最近有个项目要涉及到这方面的...像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI(pixels per inch)为单位来表示影像分辨率的大小。 例如
  • 像素是图像构成的基本单位,像素处理是图像处理的基本操作,可以通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、处理。 1.二值图像及灰度图像 需要说明的是,在OpenCV中,最小的数据类型是无符号的8位数。因此,在...
  • 摄像头有一些感光元件,感光元件由很多个感光点构成的,比如有640*480个点,每个点就是一个像素,把每个点的像素收集整理起来,就是一副图片,那么这张图片分辨率就是640*480:2、什么帧率?1、帧率(FPS)...
  • 像素:像素是构成位图图像的最小单位,是位图中的一个小方格,同样大小的一幅图像,像素越多的图像越清晰,效果越逼真。 分辨率是指单位长度上的像素数,单位通常为“像素/英寸”和“像素/厘米”。单位长度上像素越...
  • 像素(Pixel)是构成图像的基本单位,即图像可被分解成的最小的独立信息单元。因为图像是二维的,所以像素也是没有“厚度”概念的,其最大特点就是一个二维的概念。体素(Voxel)是指像素所对应的体积单位,与像素...
  • CT基本概念

    2018-01-16 16:20:02
    像素(Pixel)是构成图像的基本单位,即图像可被分解成的最小的独立信息单元。因为图像是二维的,所以像素也是没有“厚度”概念的,其最大特点就是一个二维的概念。体素(Voxel)是指像素所对应的体积单位,与像素...
  • 【Open CV基础】IplImage图像数据

    千次阅读 2015-05-04 16:59:30
    [1] 像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI(pixels per inch)为单位来表示影像分辨率的大小。 像素位深度:每个像素所用的位数(bit),像素位深度决定了彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定...
  • CT基本概念(转)

    千次阅读 2018-01-16 16:17:02
    像素(Pixel)是构成图像的基本单位,即图像可被分解成的最小的独立信息单元。因为图像是二维的,所以像素也是没有“厚度”概念的,其最大特点就是一个二维的概念。体素(Voxel)是指像素所对应的体积单位,与像素...
  • 像素是一个个小方块,是构成位图的基本单位。将图片放大即可看出来,如图: 分辨率 显示分辨率是指像素的总数量,如上图的2200×1400,也就是宽有2200个像素,高有1400个像素。 图像分辨率是指每英寸所包含的像素...
  • 720P、1080P、4K什么意思?

    万次阅读 2016-09-10 19:52:13
     像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI(pixels per inch)为单位来表示影像分辨率的大小。 例如300x300PPI分辨率,即表示水平方向与垂直方向上每英寸长度上的像素数都是300,也可表示为一平方英寸内...
  • 第 PAGE 2 页 共 NUMPAGES 5 页 Photoshop图像图像处理考试试卷 单选择题每题1分共30分 Photoshop用来处理 的软件 A图形 B图像 C文字 D动画 构成位图图像的基本单位是 A颜色 B通道 C图层 D像素 RGB模式下的通道...

空空如也

空空如也

1 2 3 4
收藏数 79
精华内容 31
关键字:

像素是构成图像的基本单位