圖片寬度演算法

① 5寸照片的演算法對嗎5寸:5＊2.54＝12.7厘米，長寬比為3：2，所以是：12.7＊8.46厘米

5寸照片是89X127毫米，長寬比為5：3.5（因為照片的長度是5英寸，寬度是3.5英寸）

② 圖片的像素和圖片的大小的比例是怎麼算的

像素是解析度的單位，如果一個圖片的寬是1280像素，高是720像素，那麼它的解析度就是1280X720，比例是16:9。

例如一個圖片的解析度是1280X720，那麼這個圖片的比例就是1280:720進行約分，也就是16:9。

例如一個圖片的解析度是800X600，那麼這個圖片的比例就是800:600進行約分，也就是4:3。

(2)圖片寬度演算法擴展閱讀

圖片的最大像素值是圖片的高寬像素的乘積，常見像素有：

80萬像素 1024×768 5」 （3.5×5英寸）

130萬像素 1280×960 6」 （4×6英寸）

200萬像素 1600×1200 8」（6×8英寸) 5」（3.5×5英寸）

310萬像素 2048×1536 10」（8×10寸） 7」（5×7英寸）

430萬像素 2400×1800 12」（10×12英寸） 8」（6×8英寸）

500萬像素 2560×1920 12」（10×12英寸） 8」（6×8英寸）

600萬像素 3000×2000 14」（11×14英寸） 10」（8×10寸）

③ 圖片縮放比例怎麼算

圖片寬＞高，容器寬=高；所以等比例縮放的話，只要圖片寬縮小到200，圖片高自然能完全放得進容器。
比例的話這樣算：
容器寬：圖片寬=1：xx，
所以xx=圖片寬*1/容器寬，
代入數據xx=1460*1/200=7.3。

④ 請問計算圖像寬高比例的演算法

sim
=
structural
similarity（結構相似性），這是一種用來評測圖像質量的一種方法。由於人類視覺很容易從圖像中抽取出結構信息,因此計算兩幅圖像結構信息的相似性就可以用來作為一種檢測圖像質量的好壞.
首先結構信息不應該受到照明的影響,因此在計算結構信息時需要去掉亮度信息,即需要減掉圖像的均值;其次結構信息不應該受到圖像對比度的影響,因此計算結構信息時需要歸一化圖像的方差;最後我們就可以對圖像求取結構信息了,通常我們可以簡單地計算一下這兩幅處理後的圖像的相關系數.
然而圖像質量的好壞也受到亮度信息和對比度信息的制約,因此在計算圖像質量好壞時,在考慮結構信息的同時也需要考慮這兩者的影響.通常使用的計算方法如下,其中c1,c2,c3用來增加計算結果的穩定性:
2u(x)u(y)
+
c1
l(x,y)
=
------------------------
,u(x),
u(y)為圖像的均值
u(x)^2
+
u(y)^2
+
c1
2d(x)d(y)
+
c2
c(x,y)
=
------------------------,d(x),d(y)為圖像的方差
d(x)^2
+
d(y)^2
+
c2
d(x,y)
+
c3
s(x,y)
=
----------------------,d(x,y)為圖像x,y的協方差
d(x)d(y)
+
c3
而圖像質量q
=
[l(x,y)^a]
x
[c(x,y)^b]
x
[s(x,y)^c]，其中a，b，c分別用來控制三個要素的重要性，為了計算方便可以均選擇為1，c1，c2，c3為比較小的數值，通常c1=(k1
x
l)^2,
c2=(k2
xl)^2,
c3
=
c2/2,
k1
<<
1,
k2
<<
1,
l為像素的最大值(通常為255).
希望對你能有所幫助。

⑤ 電腦裡面一張圖片的大小是如何計算的

計算電腦裡面一張圖片的大小的計算公式如下：

圖片大小=解析度*位深/8
解析度=寬*高（如：1024*768,640*480）
位深：如24位，16位，8位
/8計算的是位元組數。
例如：
一幅圖像解析度：1024*768,24位，則其大小計算如下：
大小=1024*768824/8=2359296byte=2304KB

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圖像解析度原理

數碼圖像有兩大類，一類是矢量圖，也叫向量圖；另一類是點陣圖，也叫點陣圖。矢量圖比較簡單，它是由大量數學方程式創建的，其圖形是由線條和填充顏色的塊面構成的，而不是由像素組成的，對這種圖形進行放大和縮小，不會引起圖形失真。

點陣圖很復雜，是通過攝像機、數碼相機和掃描儀等設備，利用掃描的方法獲得，由像素組成的，是以每英寸的像素數（PPI）來衡量。

點陣圖具有精細的圖像結構、豐富的灰度層次和廣闊的顏色階調。當然，矢量圖經過圖像軟體的處理，也可以轉換成點陣圖。家庭影院所使用的圖像，動畫片的原圖屬於矢量圖一類，但經過製作中的轉化，已經和其他電影片一樣，也屬於點陣圖一類了。