DPI(每英寸點數)

DPI(每英寸點數)

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圖像每英寸長度內的像素點數。

DPI(Dots Per Inch,每英寸點數)是一個量度單位,用於點陣數碼影像,指每一英寸長度中,取樣、可顯示或輸出點的數目。

DPI是印表機、滑鼠等設備解析度的度量單位。是衡量印表機列印精度的主要參數之一,一般來說,DPI值越高,表明印表機的列印精度越高。

DPI是指每英寸的像素,也就是掃描精度。DPI越低,掃描的清晰度越低,由於受網路傳輸速度的影響,web上使用的圖片都是72dpi,但是沖洗照片不能使用這個參數,必須是300dpi或者更高350dpi。例如要衝洗4*6英寸的照片,掃描精度必須是300dpi,那么檔案尺寸應該是(4*300)*(6*300)=1200像素*1800像素。

基本介绍

  • 中文名:每英寸點數
  • 外文名:Dots Per Inch
  • 意思:每英寸點的數目
  • 縮寫:DPI
  • 套用:分離網路流量
  • DPI技術:DPI深度包檢測技術
  • 釋義:圖像每英寸面積內的像素點數
計量單位,理論技術,滑鼠,精度,詳解,檢測技術,面臨挑戰,區別,概念,ppi,對比,計算參考,設定參數,圖片,基礎知識,

計量單位

DPI原來是印刷上的記量單位,意思是每英寸上,所能印刷的網點數(Dot Per Inch)。但隨著數字輸入,輸出設備快速發展,大多數的人也將數字影像的解析度用DPI表示,但較為嚴謹的人可能注意到,印刷時計算的網點(Dot)和電腦顯示器的顯示像素(Pixel)並非相同,所以較專業的人士,會用PPI(Pixel Per Inch)表示數字影像的解析度,以區分二者。
我們通常講的印表機解析度是多少DPI,指的是"在該印表機最高解析度模式下,每英寸所能列印的最多"理論"墨點數"。

理論技術

如果一台印表機的解析度是4800×1200dpi,那么意味著在X方向(橫向)上,兩個墨點最近的距離可以達到1/4800英寸;在Y方向(縱向)上,兩個墨點的距離可以達到1/1200英寸。
另外,通常情況下我們認為600x600DPI以上的圖像, 在普通紙上按照更高列印精度(如:4800X1200DPI)的列印是沒有意義的。
例如現在HP噴墨印表機最高標稱解析度是4800×1200dpi,這意味著在紙張的X方向(橫向)上,每一英寸長度上理論上可以放置4800個墨點。但是如果真的在普通介質的一英寸上放置全部的4800個墨點,會發生什麼情況呢?--紙張對墨水的吸收過飽和,墨水連成一片,反而使解析度下降。所以"理論"點數,是指印表機能夠達到的能力極限,但是實現起來需要依靠紙張的配合,如果採用專用紙張,便可達到更好的性能,在每個英寸上放置更多的獨立墨點,如果使用紙張不能支持選定的最高解析度,就會出現相鄰的墨點交融聯成一片的情況,從而影響列印效果。
所以,細心的您可能會發現,在新的HP DeskJet印表機中(例如HP DeskJet5550等),如果您不選擇專用紙張,為了保證列印效果,印表機是不會按照最高解析度列印的。

滑鼠

精度

DPI參數,指的是滑鼠在桌面上移動1英寸的距離的同時,滑鼠游標能夠在螢幕上移動多少“點”。
其實DPI這種概念還不能更加準確唯一的表示滑鼠的精度。比如,每英寸點數中的“點”,在螢幕上並不是不變的。他受到解析度等因素的影響,所以並不是唯一對應螢幕上的像素點。有可能這個點是4個像素,也有可能是1個像素。這就是因為DPI的概念中牽扯到了顯示器上的變化。
比較科學和受到公認的新標準是用CPI來表示滑鼠精度。這種概念的解釋是:每英寸滑鼠採樣次數。明白講,就是滑鼠移動一英寸,滑鼠自己能夠從移動表面上採集到多少個點的變化。這種屬性完全關乎於滑鼠自己的性能,不再牽扯到顯示器的問題。所以,可以更準確,不變的反應出滑鼠的精度。但是由於大多數滑鼠生產商已經適應了DPI的稱呼方式。所以生產環節大部分還延續DPI的指標表示方式。

詳解

當我們需要滑鼠在螢幕上移動一段固定的距離時,高DPI的滑鼠所移動的物理距離會比低DPI滑鼠要短。高DPI的滑鼠,往往只需要移動很小一點距離,就能夠將游標從螢幕的一側邊緣移動到螢幕的另一邊。而低DPI的滑鼠,完成這一操作,往往需要移動超過高DPI滑鼠數倍的距離。
FPS遊戲中,當需要突然急轉身的時候,高DPI滑鼠移動所需的時間更少。也許你要問,把Windows控制臺的指針移動速度開大一些不就可以解決問題了嗎?是的,這樣沒錯。但是物理移動距離縮短了,損失的卻是定位的精度。如果滑鼠移動的物理點一一對應著螢幕上的邏輯點,在指針移動速度加大的情況下,指針為了跟上滑鼠的移動速度,就會將一部分邏輯點忽略掉。於是就變成了一個物理點可能要對應多個邏輯點,精度自然就降低了。
高DPI滑鼠雖然能夠使用戶操作滑鼠時的物理移動距離大幅縮短,但在進行一些細微操作時,其操作效率反倒低於低DPI滑鼠。對於以攝影師和平面設計師為代表的特殊用戶來說,高DPI滑鼠所帶來的操作效率下降更為明顯,這類用戶在進行操作時,經常需要游標精確的停留在某一像素點上,高DPI滑鼠往往會讓用戶在反覆的拖曳定位中失去耐性,而低DPI滑鼠往往更容易實現這一目標。

檢測技術

基本技術
DPI技術,即DPI(Deep Packet Inspection)深度包檢測技術是一種基於套用層的流量檢測和控制技術,當IP數據包、TCP或UDP數據流通過基於DPI技術的頻寬管理系統時,該系統通過深入讀取IP包載荷的內容來對OSI七層協定中的套用層信息進行重組,從而得到整個應用程式的內容,然後按照系統定義的管理策略對流量進行整形操作。
基於DPI技術的頻寬管理解決方案與我們熟知的防病毒軟體系統在某些方面比較類似,即其能識別的套用類型必須為系統已知的,以用戶熟知的BT為例,其Handshake的協定特徵字為“。BitTorrent Protocol”;換句話說,防病毒系統後台要有一個龐大的病毒特徵資料庫,基於DPI技術的頻寬管理系統也要維護一個套用特徵資料庫,當流量經過時,通過將解包後的套用信息與後台特徵資料庫進行比較來確定套用類型;而當有新的套用出現時,後台的套用特徵資料庫也要更新才能具有對新型套用的識別和控制能力。
重要套用
深度數據包檢測(DPI)是一項已經在流量管理、安全和網路分析等方面獲得成功的技術,同時該技術能夠對網路數據包進行內容分析,但又與header或者基於元數據的數據包檢測有所不同,這兩種檢測通常是由交換機防火牆和入侵檢測系統/IPS設備來執行的。通常的DPI解決方案能夠為不同的應用程式提供深度數據包檢測。 只針對header的處理限制了能夠從數據包處理過程中看到的內容,並且不能夠檢測基於內容的威脅或者區分使用共同通信平台的應用程式。DPI能夠檢測出數據包的內容及有效負載並且能夠提取出內容級別的信息,如惡意軟體、具體數據和應用程式類型。
隨著網路運營商、網際網路服務提供商(ISP)以及類似的公司越來越依賴於其網路以及網路上運行的應用程式的效率,管理頻寬和控制通信的複雜性以及安全的需要變得越來越重要。DPI恰好能夠提供這些要求,尋求更好的網路管理以及合規的用戶企業應該把DPI作為一項重要的技術。
DPI技術首先能夠將數據包組裝到網路的流量中,數據處理(包括協定分類)接著可以從流量內容中提取信息,流量重組和內容提取都需要大量處理能力,尤其是在高流量的數據流中。成功的DPI技術必須能夠提供基本功能,如高性能計算和對分析任務的靈活的支持。
DPI處理部門必須能夠提供符合通信網路性能的可擴張性和性能,深度內容檢測要求不僅僅是header檢測更加多的處理。因此,DPI通常使用並行處理結構來加快計算任務。DPI技術最終能夠向用戶提供從網路流量中提取出的信息,實際內容處理可能與提取出的信息有很大差異,DPI技術的表現有點像一個平台,提供內容處理的實用工具,但是可以讓用戶決定處理哪些內容。
分離網路流量
很多服務供應商現在使用DPI來將流量分為低延時(語音)、保證延時(網路流量)、保證交付(套用流量)和盡最大努力交付的應用程式(檔案共享)。使用這種分類,他們可以更好的根據關鍵任務流量、非關鍵流量來最佳化資源並減少網路擁擠。因為廉價的頻寬,服務供應商可以增加增值服務來獲得額外的收入,包括安全、高峰使用管理、內容計費和針對性的廣告。這些都需要對網路流量的深度檢測。
管理網路性能
擁有大型網路覆蓋很多地理區域的企業在他們的內部網路間可能運行著完全不同的通信類型。除了控制成本和頻寬使用外,安全一直是一個挑戰,這要求對網路應用程式流量的理解。這些企業已經開始看到DPI分析帶來的好處,例如,網路管理員可以使用DPI技術來控制網路性能,當網路性能較低時,限制某種應用程式流量,當性能恢復到正常時,再提升流量。
現在越來越多的網路安全功能需要有效載荷級別的知識,數據泄漏防護要求深度理解通過線路傳送的實際內容。套用層防火牆負責有效載荷的內容,而不是header內容。在雲計算中的安全服務提供商,如反垃圾郵件或者web過濾服務等供應商,必須獲取通過多個客戶通信的實時可見的內容,以便迅速獲取抵禦威脅和攻擊的信息。這樣也要求內容級別的情報。
傳統上來說,這些安全功能都由特殊用途的技術所提供,這些可能包括一些DPI功能。例如,IPS就有內置的DPI。保護Web網關同樣提供對web內容的DPI分析,但是每種特殊用途技術引用其特殊的目的或者不兼容的軟體,都會使網路基礎設施效率低下。一個數據包可能會因為多種用途而被進行多次檢查。另外,這些技術並不能提供可程式的接口,這就意味著你不能夠提取任意信息。
除了安全問題外,DPI對於雲計算服務供應商還有著重大的影響,對於雲計算供應商而言,服務訂閱和用戶管理是一個重大挑戰。很多供應商使用自身開發的或者現成的技術來管理服務訂閱,他們發現這樣做既缺乏可擴展性又不能為複雜的管理任務提供足夠的信息。另一方面,DPI能夠提供關於用戶流量、應用程式使用、內容傳遞和異常模式的情報信息,這些服務供應商還可以利用可程式界面來收集其他有用信息,如市場行銷情報和客戶檔案等。

面臨挑戰

作為一個相對年輕的市場,DPI行業還面臨著很多挑戰,例如:
不存在標準的基準。現在的DPI市場還充滿了困惑的、一站式的、針對特定應用程式的性能信息,這個行業需要標準基準來規定連線安全時間、TCP、UDP和吞吐量測試等。這些基準對於在相互競爭的產品間建立可比性能指標是很重要的。
不同的DPI技術不斷的湧現,“OpenDPI”將允許第三方開發者在不同的商業解決方案上編寫DPI應用程式。
DPI技術市場將繼續存在下去,現在看來,這個市場的應用程式可能還是分散和不一致的,但是存在的巨大潛力和行業利益將最終推動其走向標準和開放的市場。

區別

概念

ppi(pixels per inch):圖像的採樣率(在圖像中,每英寸所包含的像素數目)
dpi(dots per inch):列印解析度(每英寸所能列印的點數,即列印精度
列印尺寸、圖像的像素數與列印解析度之間的關係可以利用下列的計算公式加以表示:
圖像的橫向(豎向)像素數=列印橫向(豎向)解析度×列印的橫向(豎向)尺寸,
圖像的橫向(豎向)像素數/列印橫向(豎向)解析度=列印的橫向(豎向)尺寸。
針對特定的圖像而言,圖像的像素數是固定的,所以,列印解析度和列印尺寸便呈現反比的關係。
例如:希望列印照片的尺寸是4*3inch,而列印解析度橫向和豎向都是300dpi,則需要照相機採集的像素數至少為(300*4)*(300*3)=1080000像素,約一百萬像素。採集的像素數過低會降低圖像的列印質量,過高也不能提升列印質量。

ppi

ppi(pixels per inch)是圖像解析度的單位,圖像ppi值越高,畫面的細節就越豐富,因為單位面積的像素數量更多,數位相機拍出來的圖片因品牌或生產時間不同可能有所不同,常見的有72ppi,180ppi和300ppi,默認出來就是這么多(A710拍出的是180ppi,個人感覺此參數好象影響不大,一般沒人提起這個)。 dpi(dots per inch)是指輸出分辨,針對於輸出設備而言的,一般的雷射印表機的輸出解析度是300dpi-600dpi,印刷的照排機達到1200dpi-2400dpi,常見的沖印一般在150dpi到300dpi之間。

對比

ppi和dpi確實是兩個概念,但是有些事情是約定成俗的,圖片的ppi無法反映這張圖片能在沖印店得到的沖印質量,不如你去店裡試試看,你問問操作員你的圖片是72ppi會得到什麼樣的沖印質量,多數操作員會一頭霧水。在沖印店裡只用dpi,因為我們拿去的圖片必定是為了輸出成照片,對於操作人員,他要知道的就是你的圖片像素和你所需要印製的尺寸,這兩個要素構成了dpi,所以儘管不規範,對於需要衝印的圖片我們只有用dpi的大小來溝通。
“拿到Photoshop裡面改成300ppi,沒有什麼實際意義,而且增大了圖像的體積”因為這樣的改法是固定圖像大小(尺寸)下對ppi的修改,它導致了圖片像素不真實的擴大,因此導致圖片體積的擴大而且圖像質量並無改善(多出來的像素都是差值計算出來的),正確的辦法是,先按照你所需要擴印的尺寸的比例裁切你的圖片,然後固定圖片的像素(把“重定義圖片的像素”前面的勾去掉)和比例,在“文檔大小”里把寬度和高度調整到你所想要的擴印尺寸一致,這時候出來的ppi就是你的圖片在這個沖印尺寸下可以得到的dpi,若低於120說明印出來的效果會比較差,120~200說明效果還可以,300是最好的效果,若大於300,先把“重定義圖片的像素”前面勾上再修改ppi到300或更低。
(註:300dpi是沖印機的極限,大於300dpi的圖片將對照片清晰度無任何改善,實際上250就夠了,就算你輸入大於300dpi的圖片檔案到沖印機,沖印機也會先把圖片計算成300dpi的再進行擴印,另外可別小看沖印機的300dpi,沖印機300dpi的照片素質是任何列印設備所無法逾越的。)

計算參考

根據上邊的定義DPI是單位面積的像素多少計算出來數值不對
例如:FPC1011F的有效採集為10.64mm X 14mm
採集的像素為152X200
如果按照原來的定義計算則為:
10.64X14=148.96 平方毫米
1平方英寸=645.16平方毫米
1平方毫米=1/645.16平方英寸
148.96平方毫米=148.96/645.16平方英寸=0.230888462平方英寸
152X200/0.230888462=131665.305995 DPI
所以不對
正確解釋不應該是面積 應該是一維的定義:一英寸中含有多少像素:如FPC1011F的計算:
1英寸=25.4mm
1mm=1/25.4英寸
10.64mm=10.64/25.4英寸=0.418898英寸
152/0.418898=362.856DPI=363DPI
14mm=14/25.4英寸=0.55118英寸
200/0.55118=362.8578DPI=363DPI

設定參數

對於普通的A4幅面掃瞄器,設定100dpi的解析度,可得到的圖像參數:
寬度:850像素
高度:1170像素
檔案大小:約100k(以jpg格式存儲)
dpi參數倍增,則寬度高度相應倍增,而檔案大小增加4倍(面積平方關係)。

圖片

圖片的DPI(Dot Per Inch的縮寫)一般是指每英寸的像素,類似於密度,即每英寸圖片上的像素點數量,用來表示圖片的清晰度。

基礎知識

術語和概念
術語
說明
備註
Screen size(螢幕尺寸)
指的是手機實際的物理尺寸,比如常用的2.8英寸,3.2英寸,3.5英寸,3.7英寸
摩托羅拉milestone手機是3.7英寸
Aspect Ratio(寬高比率)
指的是實際的物理尺寸寬高比率,分為long和nolong
Milestone是16:9,屬於long
Resolution(解析度)
和電腦的解析度概念一樣,指手機螢幕縱、橫方向像素個數
Milestone是854*480
DPI(dot per inch)
每英寸像素數,如120dpi,160dpi等,假設QVGA(320*240)解析度的螢幕物理尺寸是(2英寸*1.5英寸),dpi=160(這裡可以將DPI理解為PPI或者Density)
可以反映螢幕的清晰度,用於縮放UI的
Density(密度)
螢幕里像素值濃度,resolution/Screen size可以反映出手機密度
見手機螢幕分類
Density-independent pixel (dip)
指的是邏輯密度計算單位,dip和具體像素值的對應公式是dip/pixel=160/dpi值
其值計算
比如:計算WVGA(800*480)解析度,3.7英寸的密度DPI,如圖1所示
DPI(每英寸點數)
圖1
Diagonal pixel表示對角線的像素值(=根號(長×長+寬×寬)),DPI=933/3.7=252
注:手機上面計算出的DPI為理論值,實際上只有120(low)、160(medium)、240(high)、320(xhigh)這幾種,
比如480x800解析度4.0英寸的手機計算的DPI=
則320dp換算成px則
320*(233/160)=466px,而實際上320dp的實際值為320*(240/160)=480px,剛好是螢幕的寬度。
手機螢幕分類
3.1 根據手機螢幕密度(DPI)或螢幕尺寸大小分為以下3類,如圖2所示
DPI(每英寸點數)
圖2
3. 2 手機螢幕分類和像素密度的對應關係如表1所示:
Low density (120), ldpi
Medium density (160), mdpi
High density (240), hdpi
Small screen
QVGA (240x320)
Normal screen
WQVGA400 (240x400)WQVGA432 (240x432)
HVGA (320x480)
WVGA800 (480x800)WVGA854 (480x854)
Large screen
WVGA800* (480x800)WVGA854* (480x854)
表1
3.3 手機尺寸分布情況
目前主要是以解析度為800*480和854*480的手機用戶居多
ldpimdpihdpixhdpi
small
1.1%
1.7%
normal
0.4%
11.4%
51.9%
22.3%
large
0.1%
2.5%
3.9%
xlarge
4.7%
UI設計
從開發角度講,應用程式會根據3類Android手機螢幕提供3套UI布局檔案,但是相應界面圖示也需要提供3套,如表2所示
Icon Type
Standard Asset Sizes (in Pixels), for Generalized Screen Densities
Low density screen (ldpi)
Medium density screen (mdpi)
High density screen (hdpi)
Launcher
36 x 36 px
48 x 48 px
72 x 72 px
Menu
36 x 36 px
48 x 48 px
72 x 72 px
Status Bar
24 x 24 px
32 x 32 px
48 x 48 px
Tab
24 x 24 px
32 x 32 px
48 x 48 px
Dialog
24 x 24 px
32 x 32 px
48 x 48 px
List View
24 x 24 px
32 x 32 px
48 x 48 px
表2

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