图像像素

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 　　 屏幕尺寸(screen size) ，是屏幕的对角线长度，一般讲的大小单位都是英寸。 DPI (dots per inch) 　　dpi 是（英文Dots Per Inch）（每英寸所打印的点数）的缩写，是打印机、鼠标等设备分辨率的单位。国际上都是计算 一平方英寸面积内像素的多少 。这是衡量 打印机打印精度 的主要参数之一，一般来说， 该值越大，表明打印机的打印精度越高 。如果对于扫描设备，dpi越大，则采样点越高，扫描的图片越清晰。 　　可以理解为 像素的密度 ，即单位面长度上的所打印点的数量。 PPI (pixels per inch) 　　PPI (pixels per inch)（每英寸的像素数量）的缩写 像素(Pixel) （1）对于数字图像来说　 　　简单的说，我们通常所说的像素，就是CCD/CMOS上光电感应元件的数量，一个感光元件经过感光，光电信号转换，A/D转换等步骤以后，在输出的照片上就形成一个点，我们如果把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位 “像素”（Pixel） 。如果这些感光点的是彩色像素点，把一个数字图像方法到一定程度，可以看到一个个像素点，如下图所示： 　　 （2）对于硬件显示设备来说 　　对于计算机的屏幕设备而言，像素

文章目录 1、配置线条与边框 水平分隔线元素 边框属性与间距属性 边框属性 边框样式属性 内边距属性 2、图像类型 图片互换格式（GIF）图片 透明度 动画 压缩 优化 交错 联合照片专家小组（JPEG）图像 压缩 优化 渐进式JPEG 可移植网络图形格式（PNG）图像 新型的WebP图像格式 3、图像元素 无障碍访问和图像 图像超链接 4、HTML5视觉元素 HTML5 Figure元素 HTML5 Figcaption元素 HTML5 Meter元素 HTML5 Progress元素 5、背景图像 background-image属性 同时配置背景色和背景图 浏览器显示背景图 background-repeat属性 background-position属性 background-attachment属性 6、更多有关图像的知识 图像映射 映射元素 区域元素 配置收藏图标 7、图片使用原则 图像使用指导原则 图片重用 权衡图片大小和质量 考虑图片的下载时间 使用合适的分辨率 指定维度 注意亮度与对比度 8、CSS3视觉效果 CSS3 background-clip属性 CSS3 background-origin属性 CSS3中对多张背景图像的处理 CSS3圆角效果 CSS3 box-shadow属性 CSS3的opacity属性 1、配置线条与边框

时域与频域 视频处理归根到底还是得对图像进行处理，常见的图像处理可以大致分为时域上处理和频域上处理，为此，我们先了解一下什么是时域，什么是频域 时域是真实世界，是唯一真实存在的域，自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化，其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数； 频域最重要的性质就是它不是真实的，仅仅是一个数学构造，自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。 更多关于时域与频域的请阅读以下文章 - 什么是时域和频域 - 信号时域频域及转换 相关图像噪声可以 点击这里 均值滤波 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值 通俗的所就是用选定区域的平均值来代替该点的像素值，比如选定的区域是（3,3）的，不考虑边界，第一个区域就是（1+2+1+1+2+2+5+7+6）/9=3，所以该点的值为3。边界值不变（如果考虑边界要进行补零操作），显然这有点类似卷积，给定一个3 3（当然也可以是其他大小的区域，一般都是3 3）的卷积核如下 这就可以实现均值滤波了，当然，可以更换卷积核来实现加权平均的效果，根据上面的原理可以自己编写均值滤波的函数，网上已有很多博客实现了，这里就不在多说了

首先要了解如下概念： viewport，窗口大小，containing block，block formatting context，inline formatting context，dirction和unicode-bidi，display和float以及postion的三者关系，盒子模型。 一.viewport viewport是你所看到的窗口。它有两个重要属性，一个是css像素，另一个是设备像素。 设备像素由分辨率决定，css像素由开发者决定。 设备像素和css像素的关系有 1.重叠，即1css像素等于1设备像素。 2.缩小浏览器，一个设备像素覆盖多个css像素。 3.放大浏览器，一个css像素覆盖多个设备像素。 设置width=device-width之后，一个css像素会占用多个设备像素，从而感觉上网页放大了。占用计算方式是，css像素=设备像素/(device-width)。 二.窗口大小 浏览器窗口的大小，一种带滚动条，另一种不带滚动条。 不带滚动条的窗口宽高获取，document.documentElement.clientWidth和document.documentElement.clientHeight。 带滚动条的窗口宽高获取，window.innerWidth和window.innerHeight。 这些个属性获取到的是css像素。因此，当用户放大浏览器

前言 最近在写移动端 H5 应用，遇到一个值得记录下来的点。现在从它的由来到实现，我们来聊一下移动端 1px，说 1px 不够准确，应该说成 1 物理像素 。 通过阅读下面文章，你将会理解以下问题： 问题 为什么有 1px 这个问题？ 实现 1px 有哪些方法？这些方法分别有哪些优缺点？ 开源项目中使用的哪些解决方案？ 如何在项目中处理 1px 的相关问题？ 由来 基本概念 首先，我们要了解两个概念，一个是 像素（pixel） 可以简写为 px ，另外一个是 设备像素比（DPR） 像素 ：指在由一个数字序列表示的图像中的一个最小单元，单位是 px，不可再次分割了。 设备像素比（DPR）: 设备像素比 = 设备像素 / 设备独立像素。 下面我来简单解释下几个概念 CSS 像素 (虚拟像素)：指的是 CSS 样式代码中使用的逻辑像素，在 CSS 规范中，长度单位可以分为两类，绝对单位以及相对单位。px 是一个相对单位，相对的是设备像素。 设备像素 (物理像素)：指设备能控制显示的最小物理单位，意指显示器上一个个的点。从屏幕在工厂生产出的那天起，它上面设备像素点就固定不变了，和屏幕尺寸大小有关。 设备独立像素 (逻辑像素)：可以认为是计算机坐标系统中得一个点，这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如: CSS 像素)，这个点是没有固定大小的，越小越清晰，然后由相关系统转换为物理像素。

OpenCV HOGDescriptor 参数图解 原文链接 一、理论 1、 HOG特征描述子的定义 ： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图， 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 2、本质： Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions ，即 统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。 3、OpenCV中的HOG算法来源： Histograms of Oriented Gradients for Human Detection , CVPR 2005。详细的算法可以参考这个文章。这里是 英文 和 中文 的介绍。 4、 检测窗口Win、块Block、单元格Cell的基本信息 (1)大小： A、检测窗口：WinSize=128*64像素，在图像中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) B、块：BlockSize=16*16像素，在检测窗口中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) C、单元格：CellSize=8*8像素

目录 1.图像的插值 2.旋转与平移变换 3.缩放与裁剪变换 4.镜像变换 @ 图像的几何运算是指引起图像几何形状发生改变的变换。与点运算不同的是，几何运算可以看成是像素在图像内的移动过程，该移动过程可以改变图像中物体对象之间的空间关系。 1.图像的插值 图像插值是指利用已知邻近像素点的灰度值来产生位置像素点的灰度值，以便由原始图像再生成具有更高分辨率的图像。插值是在不生成新的像素的情况下对原图像的像素重新分布，从而改变像素数量的一种方法。在图像放大过程中，像素也相应的增加，增加的过程就是‘插值’发生作用的过程，‘’插值程序自动选择信息较好的像素作为增加、弥补空白像素的空间，而并非只使用近邻的像素，所以在放大图像时，图像看上去会比较平滑、干净。无论使用何种插值方法，首先都需要找到与输出图像像素相对应的输入图像点，然后再通过计算该点附近某一像素集合的权平均值来指定输出像素的灰度值。像素的权是根据像素到点的距离来而定的，不同插值方法的区别就在于考虑的像素集合不同。最常见的插值方法如下： （1）向前映射法： 通过输入图像像素的位置，计算输出图像对应像素的位置，将该位置像素的灰度值按某种方式分配到输出图像相邻的四个像素。 （2）向后映射法： 通过输出图像像素位置，计算输入图像对应像素的位置，根据输入图像相邻四个像素的灰度值计算该位置像素的灰度值。 （3）最近邻插值：

一，flexible.js 的使用方式： github地址： https://github.com/amfe/lib-flexible 官方文档地址： https://github.com/amfe/article/issues/17 本文中有部分内容引至上面这个文档。 （一），引用方式 1，引用cdn地址 <script src="http://g.tbcdn.cn/mtb/lib-flexible/0.3.2/??flexible_css.js,flexible.js" ></script> 当前最新的版本是0.3.2。 2，下载flexible.js 等文件到项目指定目录下，然后在head中引入。建议对于js做内联处理，在所有资源加载之前执行这个js。 下面是淘宝的写法： <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta content="yes" name="apple-mobile-web-app-capable" /> <meta content="yes" name="apple-touch-fullscreen" /> <meta content="telephone=no,email=no" name="format-detection" /> <meta content="maximum

PixelNet: Representation of the pixels, by the pixels, and for the pixels. 图1.我们的框架通过对架构（最后一层）和训练过程（历元）的微小修改，将其应用于三个不同的像素预测问题。 请注意，我们的方法为分割（左），表面法线估计（中）和边缘检测（右）的语义边界恢复精细的细节。 Abstract 我们探索了一般像素级预测问题的设计原理，从低级边缘检测到中级表面法线估计到高级语义分割。诸如全卷积网络（FCN）之类的卷积预测因子通过通过卷积处理利用相邻像素的空间冗余而获得了非凡的成功。尽管计算效率高，但我们指出，由于 空间冗余限制了从相邻像素学习的信息 ，因此这些方法在学习过程中在统计上并不是有效的。 我们证明了像素的分层采样可以使（1）在批量更新过程中增加多样性，从而加快学习速度； （2）探索复杂的非线性预测因子，提高准确性； （3）有效地训练最先进的模型tabula rasa（即“从头开始”）以完成各种像素标记任务。 我们的单一体系结构可为PASCAL-Context数据集上的语义分割，NYUDv2深度数据集上的表面法线估计以及BSDS上的边缘检测提供最新结果。 1.Introduction 许多计算机视觉问题可以表述为密集的逐像素预测问题。 其中包括边缘检测[21、64、94]和光流[5、30、86]等低级任务

像素+分辨率+帧缓冲器[对话框篇] 一、像素点 定义： 像素点是指图形显示在屏幕上时候，按当前的图形显示分辨率所能提供的最小元素点 举例： 如下图所示，截取一张电脑屏幕图片 如下图所示，放大后可以看见图片是由小的四方形组成，每一个四方形就是一个像素点 二、分辨率 屏幕分辨率就是屏幕上能显示的像素个数. 例如上面截取的电脑屏幕图片是大小是1920*1080（因为是截取整个电脑屏幕，因此也是屏幕分辨率的大小）， 指的是每一行有1920个像素组成，每一列由1080个像素组成. 三、帧缓冲器 定义： 它是屏幕所显示画面的一个直接映象，又称为位映射图(Bit Map)或光栅。帧缓存的每一存储单元对应屏幕上的一个像素，整个帧缓存对应一帧图像。 存储单元 帧缓冲器的存储单元个数至少与显示器能显示的像素总数相同，且存储单元一一对应于可寻址的屏幕像素位置； 例如屏幕像素个数1920 1080，则对应显存的1920 1080个存储单位； 帧缓冲器每一个存储单元的位长决定了一幅画面上能同时显示的不同灰度的数目或颜色的种类 1）如果存储单元位长是1bit，则表示2种颜色的黑白图，显示效果如下 2）如果存储单元位长是4Bit，则是16种颜色（2的4次方）灰度图，显示效果如下 3）我们常用存储单元位长是是24bit，也就是RGB每一个用一个字节表示，显示效果如下 来源： CSDN 作者： 热带宇林1 链接：