js如何算出浏览器的像素是多少像素每英寸

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js如何算出浏览器的像素是多少像素每英寸,第1张

网页可见区域宽:document.body.clientwidth

网页可见区域高:document.body.clientheight

网页可见区域宽:document.body.offsetwidth (包括边线和滚动条的宽)

网页可见区域高:document.body.offsetheight(包括边线的宽)

网页正文全文宽:document.body.scrollwidth

网页正文全文高:document.body.scrollheight

网页被卷去的高:document.body.scrolltop

网页被卷去的左:document.body.scrollleft

网页正文部分上:window.screentop

网页正文部分左:window.screenleft

屏幕分辨率的高:window.screen.height

屏幕分辨率的宽:window.screen.width

屏幕可用工作区高度:window.screen.availheight

屏幕可用工作区宽度:window.screen.availwidth

屏幕设置 window.screen.colordepth 位彩色

屏幕设置 window.screen.devicexdpi 像素/英寸

分享一些js判断屏幕分辨率的代码。

一般可以通过下面的代码判断分辨率

复制代码代码示例:

<script language="javascript">

<!-- begin

function redirectpage() {

var wjb51=screen.width

var hjb51=screen.height

alert("经系统检测,你的屏幕分辨率为 " + wjb51+"*"+ hjb51 + "by 脚本之家jb51.net")

}

// end -->

</script>

js判断浏览器分辨率

复制代码代码示例:

<script>

function screenwidth(){

if (screen.width == 1440){

alert("1440*900")

}else if (screen.width == 800){

alert("800*600")

}else if (screen.width == 1152){

alert("1152*864")

}else {

alert("do not know!")

}

}

</script>

<input type="button" name="" value="fenbianli " onclick=" screenwidth()"/>

说明:这段js代码可改造一下,改为screen.width>=1024 screen.width=800两种情况

所以,选择使用下面的代码:

复制代码代码示例:

if(screen.width>=1440){

alert('宽屏幕可以加载广告了')

//一些广告代码

}

用js判断不同分辨率调用不同的css样式文件

根据显示器不同的分辨率,样式文件调用的也不一样。

复制代码代码示例:

<!doctype html>

<html>

<head>

<meta charset="utf-8">

<title>js判断不同分辨率调用不同的css样式_www.jbxue.com</title>

<link rel="stylesheet" id="sc" type="text/css" href="css/c1.css"/>

<script type="text/javascript">

window.onload=function(){

var sc=document.getelementbyid("sc")

var d=document.getelementbyid("d")

if(screen.width>1024) //获取屏幕的的宽度

{

sc.setattribute("href","css/c2.css") //设置css引入样式表的路径

d.innerhtml = "你的电脑屏幕宽度大于1024,我的宽度是 1200px, 背景色现在是红色。"

}

else{

sc.setattribute("href","css/c1.css")

d.innerhtml = "你的电脑屏幕宽度小于或是等于1024,我的宽度是 960px, 背景色现在是蓝色。"

}

}

</script>

</head>

<body>

<div id="d"></div>

</body>

</html>

c1.css中内容

复制代码代码示例:

*{ margin:0padding:0}

div{ width:960pxheight:400pxmargin:0 autobackground:bluecolor:#ffffff}

c2.css中内容

复制代码代码示例:

*{ margin:0padding:0}

div{ width:1200pxheight:400pxmargin:0 autobackground:redcolor:#fff}

#include"cv.h"

#include"highgui.h"

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std

using namespace cv

int main(int argc, char** argv)

{

IplImage *myimage = cvLoadImage("D:\\w.jpg",1)//通过图片路径载入图片,参数1是彩色图片,0灰度图片

cvShowImage("w",myimage)

cvWaitKey(2000)//显示的时间2000ms

//像素遍历操作

for(int y=0y<myimage->heighty++)

{

for(int x=0x<myimage->widthx++)

{

((uchar*)(myimage ->imageData + myimage->widthStep*y))[x*3]=0//(0-255) 蓝色通道像素

((uchar*)(myimage ->imageData + myimage->widthStep*y))[x*3+1]=111//(0-255) 绿色通道像素

((uchar*)(myimage ->imageData + myimage->widthStep*y))[x*3+2]=111//(0-255) 红色通道像素

}

}//

cvShowImage("w",myimage)

cvWaitKey()

}//修改RGB三个通道的值会使得图片像素值变化,你们可以试试只修改一个通道的值,而其他两个通道值不变,体会下效果

//彩色图片的像素点值得读取就是把三个通道的值取出来,灰度图的读取就是把每个像素点的单通道值取出来

这是将现有的图片像素值重新赋值,你要读出来就不赋值,直接printf三个通道的值就行了,不知道楼主懂了没?

本文旨在探究js压缩图片的两种方式: 改变图片长宽 改变图片质量 ,和结合了以上两者的 最终方案

首先,阅读本文需要知道canvas的两个方法

这两个方法具体的说明可以在MDN上查看,关于图片压缩,也有很多现成的博客可以直接用。但是那些博客都有个问题,并没有关心之后图片的压缩质量。

我试着用一个现成的例子去跑了一下,一个1.7M的图片压缩到了23k,堪称像素级毁灭性破坏。

假如一张大图可能包含着很多文字等关键信息,必须上传之后使用方能清晰辨认。所以要压缩之后质量尽可能接近500k的。500k像素以内,就是若一张图宽度为1024,则高度不能超过500。因为图片有其他的信息,也是要占大小的。即不得大于 1024*500

所以,根据需求,上传图片不能超过500k的情况下尽可能保留图片的清晰度。当然如果可以的情况下用上面提到的 canvas.toDataURL 设置压缩程度为0.9,0.8试试看,图片质量可以接受,大小会有大幅度的缩小。

如果不压缩,靠调整图片长宽去控制上传大小呢?

原理很简单,就是靠不断地缩小限定的最大宽高,直到最终长宽的积小于规定的大小。

这种方法有可能最后得出的图片的大小会略大于规定大小,原因上文也提到过了,如果想使用这种方法,可自行再调整一下。

上面的方法有个问题,就是改变了图片的原始长宽。如果一个图的长宽足够大,压缩图片质量,糊一点但是内容看得清也是ok的嘛。所以,跟上面同理,我们可以不断调整图片的质量设定直到大小合适,那么,如何在图片上传之前知道图片的大小呢?

首先,需要知道的一点是,压缩之后拿到的base64字符串会转成blob对象,然后传给服务端。

可以查阅文档,blob对象有个属性是size

这个size就是上传之后实际的文件大小。

参照上面的思路,可以每次改变 canvas.toDataURL('image/' + fileType, level)level的值,去调整压缩图片质量,然后用blob对象的size去验证是否满足500k以内的需求。

关于 canvas.toDataURL 的level到底是怎么计算的,MDN文档里也没说,写了个循环一次减少0.1的level压缩了几个图片

用加减乘除算了一下,没找到规律,数学不好放弃了(这个东西好像也不是能观察出来的,看结果跟初始大小没啥关系)。

这里要注意的是,有可能遇到超大图片,0.1的level可能不足以压缩到500k,所以小于0.1的时候,改变level递减的差值继续压缩下去

在开始接收到图片的时候给一个loading增加用户的耐心好了,loading万岁~

其实单纯的压缩质量遇到稍大的图片,会导致页面高频计算,然后页面基本就用不了了- -。有尝试过用iphone的一个屏幕截图(10M左右),压的时候稍过一会,整个手机都在发烫,只能杀进程。

所以,若对长度没有特殊的限制,可以做一个缩放,去加快压缩的进度,提高能压缩的图片大小上限。

页面到了ios上还是不行- -,可以看到最后图片level为0.001,最长边为764。

问题还是循环次数还是过多,计算频率太高。从图中可看出,对于大图来说,初始设定的level和图片尺寸过于宽松,可以优化一下初始level和尺寸。

有的时候还会遇到一张图片无论如何也压不到500k,就是上一次和这次的压缩后大小没有变化,这种情况需要抛错,不让循环继续。

大图片的等待时间稍长,可以给用户先预览一个base64的图片增加等待耐心,方法名为 getImgBase64 ,这里都一并给出了

解决的隐患:上面这个方案会出现我需要一个500k的照片,压到了520k之后,再压了一次。有时候这最后的一次会特别夸张,直接将图片弄到了几十k。

参考了: https://github.com/WangYuLue/image-conversion

这个库里面有个方法 compressAccurately ,这个方法可以比较精准地压缩。偷偷翻了一下源码。

其实上一个方案的痛点就在于,如何在每一个压缩循环里处理尺寸和压缩比例。

总结

如有纰漏,欢迎指正