逻辑像素和物理像素的区别

时间: 2023-11-24 14:05:44 浏览: 30
逻辑像素(也称为设备独立像素)是屏幕上显示图像的基本单元,是独立于设备的抽象单位。它是在程序中使用的虚拟像素,它的大小和分辨率是相对于显示设备而言的,不受具体设备硬件的影响。在不同的设备上,逻辑像素的大小和分辨率可以是不同的。 物理像素(也称为设备像素)是显示设备上的实际像素,是硬件设备的物理单位。它是屏幕上显示图像的基本单元,一个逻辑像素可以由多个物理像素组成。物理像素的大小和分辨率是固定的,不可改变的。 在高分辨率设备(如Retina显示屏)上,一个逻辑像素可能由多个物理像素组成,这样可以提高图像的清晰度和细节。在不同的设备上,逻辑像素和物理像素的关系是不同的,因此在开发时需要考虑适配不同的设备。
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qt逻辑坐标和物理坐标

### 回答1: Qt中的逻辑坐标和物理坐标是两种不同的坐标系统。 逻辑坐标是相对于Qt应用程序的窗口的坐标系统。它是与应用程序的界面大小相关的坐标系统,可以通过该坐标系统来进行图形绘制、事件处理等操作。逻辑坐标可以使用像素、百分比等单位进行表示,具有一定的抽象性。 物理坐标是相对于屏幕或设备的坐标系统。它是与实际显示设备的像素大小相关的坐标系统,用于确定真实的显示位置和大小。物理坐标通常使用像素作为单位进行表示,具有客观的实际意义。 在Qt中,通过QPainter等绘图工具可以在逻辑坐标系下进行绘制操作。可以通过设置Qt应用程序的窗口大小和缩放因子来调整逻辑坐标与实际显示像素之间的映射关系,实现适应不同分辨率和显示设备的界面布局。同时,Qt还提供了方便的坐标转换函数,可以在逻辑坐标系和物理坐标系之间进行转换。 总之,Qt中的逻辑坐标和物理坐标是两种不同的坐标系统,分别用于应用程序界面的绘制操作和实际显示设备的显示位置确定。合理使用逻辑坐标和物理坐标可以帮助开发者实现跨平台、适应不同分辨率的应用程序界面。 ### 回答2: 在Qt中,有两种坐标系统:逻辑坐标和物理坐标。 逻辑坐标是相对于绘图设备的坐标系统,它是独立于具体的硬件设备的。在Qt中,逻辑坐标的原点通常位于绘图设备的左上角,水平向右为正方向,垂直向下为正方向。逻辑坐标可以用于设置图形的位置和大小,以及进行绘图操作。例如,可以通过设置逻辑坐标来实现平移、缩放和旋转等操作,使得绘制的图形能够适应不同的显示设备。 物理坐标是相对于实际物理设备的坐标系统,它与硬件设备相关。物理坐标的原点和方向可能与逻辑坐标不同,根据不同的设备和操作系统,原点位置和轴的方向可能有所不同。物理坐标通常用于获取设备的实际位置和大小,以及进行与设备相关的操作,例如打印输出和屏幕截图等。 在Qt中,可以通过使用转换函数来在逻辑坐标和物理坐标之间进行转换。例如,可以使用QTransform类中的函数来将逻辑坐标转换为物理坐标,或者将物理坐标转换为逻辑坐标。通过使用这些转换函数,可以在不同的坐标系统之间进行切换,以适应不同的需求和设备。 ### 回答3: qt中的逻辑坐标和物理坐标是两种不同的坐标系统。 逻辑坐标是在程序中使用的坐标系统,用于定位和绘制图形界面元素。在逻辑坐标系中,坐标的原点通常是左上角,x轴向右增加,y轴向下增加。逻辑坐标的单位可以是像素,也可以是任意自定义的单位。使用逻辑坐标可以使得界面在不同分辨率的屏幕上以相同的比例显示,从而实现界面的自适应性。 物理坐标是与实际硬件设备相关的坐标系统,用于定位物理位置。物理坐标的原点和方向通常由硬件设备决定,例如屏幕的原点可能是左上角,也可能是左下角,坐标轴的方向也可能与逻辑坐标相反。物理坐标的单位通常是像素。使用物理坐标可以精确地定位物理位置,但在不同分辨率的屏幕上可能会导致界面显示的比例不一致。 在Qt中,通过QPainter类可以方便地在逻辑坐标系中进行绘制操作。在绘制过程中,可以使用QTransform类来进行逻辑坐标到物理坐标之间的转换。Qt还提供了QScreen类来获取和管理物理坐标系相关的信息。 总之,逻辑坐标和物理坐标是两种不同的坐标系统,用于在软件中定位和绘制界面元素以及在硬件设备上定位物理位置。在Qt中,可以使用逻辑坐标和物理坐标来实现界面的自适应和精确定位。

如何理解前端开发中,物理像素和物理像素比请详细的告诉我

物理像素是指显示器或手机屏幕上的实际像素点,而物理像素比则是指屏幕上每英寸的像素数量。在前端开发中,我们需要考虑不同设备的屏幕尺寸和像素密度,以确保网页或应用在不同设备上都能够正常显示。物理像素比越高,屏幕上的像素点就越密集,图像和文字也就越清晰。在编写响应式网页时,我们通常会使用CSS的像素单位,但实际上这些像素单位并不是物理像素,而是逻辑像素。逻辑像素是一种抽象的单位,它可以根据不同设备的物理像素比进行缩放,以适应不同的屏幕尺寸和像素密度。

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帮我逻辑性的概括下这段话设X={1…m}和Y={1…n}分别是x维度和y维度上像素索引的集合,另外设 是一系列视差值 ,其中 为视差标签的离散集合。在相机几何模型下,物理深度、视差值这些术语可以理解为等效术语。 计算视差值期间,在 的每个像素位置计算 出许多视差假设值,这会导致成本体积 ,其中成本体积中的每个值反应了视图中相应位置处视差值的相似性。 利用基于条件随机场的离散连续优化算法来确定全局解 的准确近似值。去寻找一个最优视差标签的视差值可以使条件随机场能量最小化 。 为了方便起见,表面法向量 表示为视差梯度场 : ,其中 是标量常数,固定值 为该点处法向量的梯度方向值。 利用计算得到的表面法线,寻找准确的视差标签,则连续能量最小化问题如下式 : 其中C表示计算的假设成本体积 , 为条件随机场的初始化结果,正则化参数 和 分别控制各自的x和y的梯度对假设成本体积的影响, 函数代表非线性惩罚函数,在这种情况下 ,是下式的截断二次函数: ,其中 为控制截断程度的参数 ,在离散图像域 上解决连续能量最小化问题可以转换 为: 为了解决这个优化问题,利用条件随机场初始化值以及已知的视差梯度场对视差标签 的离散集进行运算,可以求得在连续能量函数最小时的视差标签、视差值以及对应像素点坐标。在每次迭代中实时更新像素坐标的集合 。

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