前端布局基础之一像素

分辨率又称显示分辨率或屏幕分辨率，它是指水平方向或垂直方向像素的数量。

iPhone6的分辨率是7501334，大小是47英寸。

通过 windowscreenwidth windowdevicePixelRatio 后者 windowscreenheight windowdevicePixelRatio 可以获取到分辨率。

物理像素也可以叫做 设备像素 。

一个物理像素是显示器(手机屏幕)上最小的物理显示单元，在 *** 作系统的调度下，每一个设备像素都有自己的颜色值和亮度值。

逻辑像素也可以叫做 设备独立像素 。

逻辑像素通常是指程序使用的虚拟像素(比如: css像素)。

物理像素和逻辑像素之间存在着一定的对应关系，这个关系叫做设备像素比。

设备像素比(dpr) 是指在移动开发中1个逻辑像素占用多少物理像素。

比如2代表1个css像素用2x2个设备像素来绘制。

让同一张，在不同大小、不同分辨率的屏幕显示大小保持一致。

如下图所示：

亚像素是指少于1px的像素。

如何补足少于1px的像素呢？

首先看一个例子，把iPhone4屏幕宽度进行将其七等分。

输出计算宽度与实际渲染宽度。

出现这个结果，是因为各个box宽度计算规则如下：

第六个box的大小缩减为457031-04845=452186px，因此舍入45px，合并到下一个节点宽度为02186px；

第七个box的大小扩大为457031+02186=459217px，因此舍入为46px；

这个计算规则来源于 webkit规定的Converting Subpixels to Pixels机制 ，即亚像素(即小数点像素)转换为真实物理像素的两种方法。

示意图如下：

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选择状态为“源”的时候，拉取污点选区到完好区域实现修补。选择状态为“目标”的时候，选取足够盖住污点区域的选区拖动到污点区域，盖住污点实现修

修补工具可以用其它区域或图案中的像素来修复选中的区域。像修复画笔工具一样，修补工具会将样本像素的纹理、光照和阴影与源像素进行匹配。

     3 修补工具：修改有明显裂痕或污点等有缺陷或者需要更改的图像。选择需要修复的选    区，拉取需要修复的选区拖动到附近完好的区域方可实现修补。一般用于修复照片的话可以用来修复一些大面积的皱纹之类的，细节处理则需要用仿制图章工具。

1选择状态为“源”的时候，拉取污点选区到完好区域实现修补。选择状态为“目标”的时候，选取足够盖住污点区域的选区拖动到污点区域，盖住污点实现修补。

2修补工具可以用其它区域或图案中的像素来修复选中的区域。像修复画笔工具一样，修补工具会将样本像素的纹理、光照和阴影与源像素进行匹配。

修补工具：修改有明显裂痕或污点等有缺陷或者需要更改的图像。选择需要修复的选区，拉取需要修复的选区拖动到附近完好的区域方可实现修补。一般用于修复照片的话可以用来修复一些大面积的皱纹之类的，细节处理则需要用仿制图章工具。

随着技术的不断迭代发展，人工智能应用已潜移默化的深入到人们的日常生活中，智能搜索、人脸识别、指纹识别、扫码支付、视觉工业机器人、辅助驾驶等图像视频识别产品正在深刻改变着传统行业。而这些功能实现的背后，都要依赖于人工智能数据的标注。

图像视频识别技术深入生活场景的背后，数据发挥着愈加重要的作用。我们都知道人工智能是通过大批量基于特定标注规则后学习的方法论。“数据标注”通过人工智能训练师将像素、语音信号、文本内容等转换为机器能理解，能看懂的数据内容，这样机器才能习得识别处理。因此，数据标注工作自然也就成为将原始数据变成算法可用AI数据的关键步骤，是关乎整个AI产业的基础，更是机器感知现实世界的源点。可以说得数据者，才得人工智能。

“得数据者，得人工智能”正在成为行业共识，数据标注行业也在向更高标准发展的道路上火力全开。在2020年的服贸会上，国内知名头部AI数据服务商云测数据展示了自己在人工智能领域的最新成果——AI数据项目最高交付精准度已达9999%。这一超精确的数字意味着，人工智能三座基石之一的“数据”开始迈入更高质的时代，同时也意味着云测数据成为高质量AI数据的代名词。对此，有媒体评论认为，AI数据标注已经由“劳动密集”进入“技能密集”时代。

高质量的AI数据对于图像视频识别技术的落地应用的价值毋庸置疑，高质量的AI数据将最大限度地提升图像识别的效率。可以说，数据之于AI产业的意义，就在于可以最大程度上提升AI在行业落地的效率与稳定，进而推动新基建的落地，可见其意义之深远。

近年来，国内外从事图像视频识别的公司显著增加，谷歌、 Facebook、微软、旷视科技、图普科技、格灵深瞳等国内外知名企业重点集中在人脸识别、智能安防和智能驾驶等领域进行技术研发与产品设计。

那么，对于图像视频识别技术来说，如何通过高质量的数据进行模型训练从而输出更精准的算法？

从国内头部数据采集标注服务商云测数据在图像识别数据服务的实践我们了解到，其训练数据服务方案已经在众多的图像识别应用中落地，包含汽车、手机、工业、家居、金融、安防、新零售、地产等行业。以智能驾驶场景为例，通过数据采集服务，可对智能驾驶主流应用场景包括DMS与ADAS进行覆盖，包括驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、物体采集等众多场景的搭建采集；在数据标注服务方面可满足通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型，从而获取高效、优质、安全的，贴合应用场景的数据。从模型训练的源头保证图像视频识别技术的准确性，增强各大企业人工智能优势的优势，塑造企业核心数据壁垒。

而对于整个人工智能行业来说，目前，包括安防、金融、工业、医疗、教育等领域对AI技术的需求极大，高精度AI数据交付在助力AI产业场景化落地的同时，不仅带来了更好的用户体验，也进一步加快了智能化时代的到来，带动算力、算法等领域的振兴。在各方的努力下，中国AI市场将从局部的发展向整体的上升发展，行业前景一片向好。

您这是压缩大小kb，看看这个方法：

步骤1，下载上面的软件工具后打开使用，点击左边第二个压缩功能。

步骤2，接下来就是将添加到软件中，可以通过点击“添加文件”按钮或者直接拖到软件的方式进行添加，请一次性将全部添加，软件支持批量压缩处理。

步骤3，添加好后，在软件右下方位置设置的压缩品质，数值越低，压缩效果越好，体积会变得更小。然后点击开始转换按钮，启动压缩程序。

步骤4，一小伙之后软件会自动打开一个文件夹，所有压缩变小后的会全部保存到这个文件夹内。

步骤5，通过对比可以看出，压缩后的比压缩前的体积小了很多，批量压缩成功。

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