像素

优秀的公众号推文除了内容、排版很优秀，公众号封面作为“门面”，如何制作优秀的免费公众号封面呢？ 封面图尺寸选择 上传图文封面图建议的尺寸是900 500像素，但前段时间公众号推送图文的展示方式进行了改版。实际上现在的封面图片比例是16:9，但900 500并不是这个比例，所以在制作主图文封面图的时候选择960*540像素是最佳的，次图文的封面图比例为1:1就可以。 640 封面图的清晰度 如果你觉得自己的封面图很模糊，别的公众号封面图很清晰。并且你的封面图图片尺寸在960*540像素，分辨率大于72像素。不需要找什么方法，那是因为图片的配色会影响视觉判断。 封面图展示内容 经常关注某个公众号的朋友可能会发现，做的比较规范的公众号封面图都有固定的版式。这样可以很大程度地增加美观性，图片的主要展示内容最好和文章内容保持一致。 grey.gif 封面图制作方法 现在有很多可以免费制作公众号封面图的在线平台，里面的模板可以直接进行修改，但一些封面图也需要收费，以下三个是在线制作封面图的平台： 懒设计：www.fotor.com.cn 创客贴：www.chuangkit.com 图帮主：www.tubangzhu.com grey.gif 如果想要保持封面图统一的版式，这三个平台做起来会很麻烦，建议使用PS制作好一个属于自己风格的版式，每次使用直接修改。如果不会使用PS

文章目录 【内容概述】 【获取16进制数据】 【文件头】 【位图头】 【调色板】 【24位真彩图的位图数据】 【图像灰度化】 【灰度化后数据格式的变化】 【读32×32灰度图片的位图数据】 【位图数据的存储和像素位置的关系】 【总结】 【内容概述】 图像压缩 在ubuntu系统下读出BMP图像的十六进制数据 分析24位真彩BMP文件的文件头、图像头、调色板、位图数据 截取图像中心32×32区域，并灰度化 分析灰度化后带来的改变 位图数据存储方式与像素位置的关系 接下来我们就开始叭 ~ (* ^ ω ^ *) 【图像压缩】 这是一个 非必要 步骤，如果你的原图很小就不用啦。但是如果原图很大的话，建议压缩一下，不然数据量会hin大的。可以用格式工厂做 （有点大材小用嘞但是我首先就想到这个方法） .具体步骤可参考 这个说明 。我通过压缩把原本4032×3016的图像压缩成128×95的了。看看这个变化叭： 【压缩前】 【压缩后】 【获取16进制数据】 这一步我是在Ubuntu系统下进行的，我把原图命名为【ballon.bmp】 （因为是2019跨年时候在珠海长隆拍的小丑气球） 在图片所在文件夹打开终端，输入 $ xxd -i ballon.bmp ballon.h 并回车，具体操作可以参考 这个说明 。然后可以看到文件夹下新生成了一个.h文件，打开之后就可以看到十六进制的数组啦。

创世纪之初，上帝说，要有光，于是，就有了光 我们所处的世界，其实就是一个充满光的世界，光线是这个世界最普通，最常见，最神奇的东西，无处不在，却又摸不着，物理学告诉我们，光是一种电磁波，而电磁波有电磁场，所以光，其实也有光场。 光场（Light Field）是空间中光线集合的完备表示，采集并显示光场就能在视觉上重现真实世界。全光函数（Plenoptic Function）包含7个维度，是表示光场的数学模型。全光函数可以表示为： L ( x , y , z , ϕ , θ , λ , t ) L(x,y,z,\phi,\theta,\lambda,t) L ( x , y , z , ϕ , θ , λ , t ) 其中， x , y , z x, y, z x , y , z 表示空间位置， ϕ , θ \phi, \theta ϕ , θ 表示方向， λ \lambda λ 表示波长， t t t 表示时间，我们最常见的摄影或者显示，主要利用了光线的位置和波长 L ( x , y , z , λ ) L(x,y,z,\lambda) L ( x , y , z , λ ) ，很少会用到光线的方向信息，要想完全捕获环境中所有光线的信息，这个数据量是非常庞杂的，斯坦福大学的 M.levory和P.Hanraham 将全光函数进行了简化，变成了的一种四维信号： L ( u , v , s

课程视频：https://www.bilibili.com/video/av29600072?p=5 内容 读写图片 读写像素 修改像素值 1. 读写图像 1.1 imread 可以指定加载为灰度或者 BGR 图像。 1.2 imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定 2. 读写像素 与 修改像素值 2.1 读写一个 GRAY 像素点的像素值 (CV_8UC1) image .at(y, x) ; int main ( int argc , char * * argv ) { cv :: Mat image = cv :: imread ( cv :: samples :: findFile ( "HappyFish.jpg" ) , cv :: IMREAD_COLOR ) ; cv :: namedWindow ( "Original Image" , cv :: WINDOW_AUTOSIZE ) ; cv :: imshow ( "Original Image" , image ) ; cv :: Mat dst ; cv :: cvtColor ( image , dst , cv :: COLOR_BGR2GRAY ) ; cv :: namedWindow ( "Gray Image" , cv :: WINDOW_AUTOSIZE ) ; cv ::

像素格式概念 像素格式指的是图像的具体像素用什么所表示。指的是原始数据或者解码之后的数据。 常见像素格式RGB RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对 红、绿、蓝 三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。而我们显示器能够直接显示的格式就是RGB格式 RGB常见的几种格式区别 RGB16格式 RGB16主要数据格式有 RGB556、RGB555 RGB556 每个像素用16位表示，其中R\G\B分别使用 5、6、5 位 RGB555 每个像素用16位表示，其中R\G\B分别使用 5、5、5 位表示其中多余的一位不使用 //获取高字节的5个bit R = color & 0xF800 ; //获取中间6个bit G = color & 0x07E0 ; //获取低字节5个bit B = color & 0x001F ; //获取高字节的5个bit R = color & 0x7C00 ; //获取中间5个bit G = color & 0x03E0 ; //获取低字节5个bit B = color & 0x001F ; RGB24像素格式 RGB24图像，每个颜色用 8BIT 表示，其中RGB24在内存中排列为 BGR\BGR\BGR

1.坐标的空间变换 几何变换改变了图像中像素间的空间关系。由两个基本操作组成：坐标的空间变换和变换后灰度插值。 图像处理中常用的坐标变换就是仿射变换，下面截图常见的仿射变换 这些变换通常称为橡皮膜变换。坐标变换可由下式表示： (x,y)=T{(v,w)}。其中(v,w)是原图像中像素的坐标，(x,y)是变换后图像中像素的坐标。常用的仿射变换一般形式如下： ** 这个变换可以把一幅图像上的像素重新定位到一个新位置，为了完成该处理，还必须对这些新位置赋灰度值。 实际上，有两种基本方法来使用（**）式。第一种方法称为前向映射，它由扫描输入图像的像素，并在每个位置（v,w）用（**）式直接计算输出图像中相应像素的空间坐标位置(x,y)组成。前向映射算法的一个问题是输入图像中的两个或更多个像素可被变换到输出图像的同一位置。第二种方法称为反向映射，扫描输出像素的位置，并在每一个位置(x,y)使用 计算输入图像中的相应位置。然后，内插灰度值。 2.灰度插值 2.1 最近邻插值 2.2 双线性插值 2.3 双三次插值 3.傅里叶变换 傅里叶级数 傅里叶积分 傅里叶变换 未完待续... 4.傅里叶变换的基本性质 未完待续... 来源： CSDN 作者： 考研命题组长 链接： https://blog.csdn.net/FeNGQiHuALOVE/article/details/104711199

一、 移动web开发基础总结 1、如何让一个页面适配不同的屏幕大小 　　　　 如何让页面兼容不同的手机系统版本 2.移动端页面主要特征：屏幕尺寸、分辨率 　　　　屏幕尺寸，是指手机屏幕对角线的长度 3.分辨率的大小 　　　　手机分辨率表示为1980*1500，表示垂直方向有1980个像素点，水平方向有1500个像素点。 4.web中常见的单位 表示 　　　　：px（像素）、em（）、pt（点）多用于ios开发、in（英寸）、cm(厘米） 　　　　像素密度：dpi（应用于打印行业，打印机每英寸可以喷的点墨数 ppi（屏幕每一英寸里面的像素数量） 　　　　相对单位： px 相对于不同屏幕，一个单位代表的范围不一样，em ， 绝对单位： 来源： https://www.cnblogs.com/starwei/p/12423975.html

1、表示颜色的几种方式：HSB、RGB、LAB、CMKY。HSB是色相、饱和度、明度三个维度表示，RGB是红绿蓝三种颜色的分量表示，LAB是亮度和a 、b两个颜色通道表示，CMKY是青色、品红色、黄色、黑色的四种分量表示。 2、光的三原色：红绿蓝，主要用于屏幕，颜料三原色：红黄蓝，主要用于印刷。 3、印刷的颜色跟屏幕的上显示的颜色不是一一对应的，在RGB上，黑色可以用RGB混合表示，在油墨印刷中，由于目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨，CMY相加的结果实际是一种暗红色，而不是黑色。 4、互补色：在色环中一种颜色对应的互补色是自身180度的颜色，比如红色的互补色是绿色。 5、对比色：指在24色相环上相距120度到180 度之间的两种颜色，比如蓝色的对比色为橙色。 6、图像分辨率单位为用ppi（每英寸多少像素）表示，其他的用dpi表示，包括屏幕、印刷等。 一个像素是一个正方形，一个像素只能有一种颜色，图像分辨率一般为72ppi，印刷中一般为300dpi，一个像素为一个字节。 7、分辨率：分辨率是指有多少像素，比如说显示器分辨率是1280x720就表示这个显示器水平方向有1280个像素，垂直方向上有720个像素。 8、当改变分辨率的时候，比如将图像的分辨率单位从72ppi改成300ppi，图像像素增加，图像大小也变大。增加的像素是通过算法复制周围像素插入。像素插值算法有：邻近复制

　　　　遇到一个问题，我的地图浮标图片在WVGA手机上正好，在QVGA上就显的太大，所以我要根据屏幕的不同调整浮标的大小使其在QVGA大小合适。有的同事提出了依据分辨率来区分不同的屏幕，但是单WVGA就支持好几种不同的分辨率，QVGA又支持好几种。。。而且更神奇的时候，有时候，通过代码获取屏幕分辨率竟然得到了 320 x 427 ,Android文档是不支持这种分辨率的，所以依据分辨率来区分不同的屏幕是行不通的。 　　　　还好通过仔细研读文档，“各种VGA的density是不同的，（hdpi: 240 , ldpi: 120 , mdpi: 160 , xhdpi: 320）”， 所以只要求出不同屏幕的density，就可以知道该手机属于的屏幕类型。 首先是几个基本概念： 1.屏幕尺寸Screen size 即显示屏幕的实际大小，按照屏幕的对角线进行测量。 为简单起见，Android把所有的屏幕大小分为四种尺寸：小，普通，大，超大(分别对应：small, normal, large, and extra large). 应用程序可以为这四种尺寸分别提供不同的自定义屏幕布局-平台将根据屏幕实际尺寸选择对应布局进行渲染，这种选择对于程序侧是透明的。 2.屏幕长宽比Aspect ratio 长宽比是屏幕的物理宽度与物理高度的比例关系

一、 图像轮廓和直方图 1.1原理 图像轮廓：因为绘制轮廓需要对每个坐标的像素值施加一个阈值，所以首先需要将图像灰度化。 直方图：用来表征该图像像素值得分布情况。用一定的小区间来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。——》hist()函数:参数二：指定小区间的数目。参数一：只接受一维数组作为输入，因此在绘制图像直方图前，必须对图像进行压平处理。 1.1图像轮廓和直方图得实现 在原点的左上角显示轮廓图像 contour(im,origin= 'image')。 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * # 添加中文字体支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14) im = array(Image.open(r'C:\Users\mangowu\Desktop\1\1.jpg').convert('L')) # 打开图像，并转成灰度图像 figure() subplot(121) gray() contour(im, origin='image') axis(