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如何放大卷纸尺寸 如何放大照片尺寸

admin 大卷纸巾 2024-02-11 14:55:55 大卷纸   尺寸   如何   放大   照片
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第一篇

标准是大度 16K,285X210mm纸张的规格

1.纸张有哪几种规格?

常用纸张有大度和正度两种规格。

2.什么叫大度纸?

规格 889*1193(mm)为大度纸。

3.什么是正度纸?

规格 787*1092(mm)为正度纸。

4.如何计算纸张的开数?

将全纸张对折为对开,对开纸再对折为四开纸张的计量

1.什么是纸张的计量单位?

令或卷。

2.什么叫卷筒纸?

将整条纸卷成一个筒。

3.多少张纸为一令?

一令为 500张纸。(有些国家一令为 1000张纸)

4.卷与令是如何换算?

通常一卷约相当于 10令。

5.纸张厚薄以什么衡量?

克重。(克数多,纸张就厚)

6.克重表示什么?克重表示一张纸每平方米的重量。

各常规尺寸

名片

横版:90*55mm方角> 85*54mm圆角>

竖版:50*90mm方角> 54*85mm圆角>

方版:90*90mm 90*95mm

IC卡 85x54MM

三折页广告标准尺寸:(A4)210mm x 285mm

普通宣传册标准尺寸:(A4)210mm x 285mm

文件封套标准尺寸:220mm x 305mm

招贴画:

标准尺寸:540mm x 380mm

挂旗:

标准尺寸:

8开 376mm x 265mm

4开 540mm x 380mm

手提袋:标准尺寸:400mm x 285mm x 80mm

信纸便条:标准尺寸:185mm x 260mm 210mm x 285mm

正度纸张:

787×1092mm开数(正度)尺寸单位( mm)

全开 781×1086

2开 530×760

3开 362×781

4开 390×543

6开 362×390

8开 271×390

16开 195×271

注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸大度纸张:

850*1168mm开数(正度)尺寸单位( mm)

常见开本尺寸(单位:

mm)开本尺寸:

787 x 109

2对开:

736 x 520

4开:520 x 368

8开:368 x 260

16开:260 x 184

32开:184 x 130

开本尺寸(大度):850 x 1168

对开:

570 x 840

4开:420 x 570

8开:285 x 420

16开:210 x 285

32开:203 x 140

全开 844×1162

2开 581×844

3开 387×844

4开 422×58

16开 387×422

8开 290×422

16开

大度:

210×285

正度:185×260

8开

大度:285×420

正度:

260×370

4开

大度:420×570

正度:

370×540

2开

大度:

570×840

正度:

540×740

全开

大:889×1194

小:787×1092

第二篇

ISO 216定义了 A、B、C三组纸张尺寸。

C组纸张尺寸主要使用于信封。

A组纸张尺寸的长宽比都是 1:√2,然后舍去到最接近的毫米值。

A0定义成面积为一平方米,长宽比为 1:√2的纸张。

接下来的 A1、A2、A3⋯⋯等纸张尺寸,都是定义成将编号少一号的纸张沿著长边对折,然后舍去到最接近的毫米值。最常用到的纸张尺寸是 A4,它的大小是 210乘以 297毫米。

B组纸张尺寸是编号相同与编号少一号的 A组纸张的几何平均。举例来说, B1是 A1和A0的几何平均。

同样地, C组纸张尺寸是编号相同的 A、B组纸张的几何平均。举例来说, C2是 B2和 A2的几何平均。(此外,日本有一种不兼容的 B组纸张尺寸,是用算术平均而不是用几何平均来定义的。)

C组纸张尺寸主要使用于信封。一张 A4大小的纸张可以刚好放进一个 C4大小的信封。

如果你把 A4纸张对折变成 A5纸张,那它就可以刚好放进 C5大小的信封,同理类推。

在 ISO 216被广泛采用之前,国际间有著许多不同的纸张格式。这些格式并不是一个连贯的系统,而且很多都不是用公制的单位来定义的。

ISO 216的格式遵循著的 1:√2比率;

放在一起的两张纸有著相同的长宽比和侧边。这个特性简化了很多事,例如:把两张 A4纸张缩小影印成一张 A4纸张;

把一张 A4纸张放大影印到一张 A3纸张;

影印并放大 A4纸张的一半到一张 A4纸张等等。这个标准最主要的障碍是美国和加拿大,它们仍然使用信度(Letter), Legal,Executive纸张尺寸系统。(加拿大用的是一种 P组纸张尺寸,不过它其实是美国用的纸张尺寸,然后取最接近的公制尺寸。)

中华人民共和国国家标准 GB/T 148-1997《印刷、书写和绘图纸幅面尺寸》,与 ISO 216:1975非等效采用。

中华民国《中国国家标准》 CNS 5《纸张尺度(裁切后)》,与 ISO 216类似。

A组

A0 841×1189

A1 594×841

A2 420×594

A3 297×420

A4 210×297

A5 148×210

A6 105×148

A7 74×105

A8 52×74

A9 37×52

A10 26×37

B组

B0 1000×1414

B1 707×1000

B2 500×707

B3 353×500

B4 250×353

B5 176×250

B6 125×176

B7 88×125

B8 62×88

B8 62×88

B9 44×62

B10 31×44

C组

C0 917×1297

C1 648×917

C2 458×648

C3 324×458

C4 229×324

C5 162×229

C6 114×162

C7 81×114

C8 57×81

DL 110×220

C7/6 81×162

第三篇

寸的分辨率。

A0=1189*841mm

A1=841*594mm

A2=594*420mm

A3=420*297mm

A4=210*297mm

A组

A0 841×1189 mm

A1 594×841

A2 420×594

A3 297×420

A4 210×297

A5 148×210

A6 105×148

A7 74×105

A8 52×74

A9 37×52

A10 26×37

B组

B0 1000×1414 mm

B1 707×1000

B2 500×707

B3 353×500

B4 250×353

B5 176×250

B6 125×176

B7 88×125

B8 62×88

B8 62×88

B9 44×62

B10 31×44

C组

C0 917×1297 mm

C1 648×917

C2 458×648

C3 324×458

C4 229×324

C5 162×229

C6 114×162

C7 81×114

C8 57×81

DL 110×220

C7/6 81×162

A组纸张尺寸的长宽比都是1:√2,然后舍去到最接近的毫米值。

A0定义成面积为一平方米,长宽比为1:√2的纸张。接下来的A1、A2、A3……等纸张尺寸,都是定义成将编号少一号的纸张沿著长边对折,然后舍去到最接近的毫米值。最常用到的纸张尺寸是A4,它的大小是210乘以297毫米。

B组纸张尺寸是编号相同与编号少一号的A组纸张的几何平均。举例来说,B1是A1和A0的几何平均。

同样地,C组纸张尺寸是编号相同的A、B组纸张的几何平均。举例来说,C2是B2和A2的几何平均。

如何放大照片尺寸?使用轻秒格式工厂在线简单快速在线放大图片尺寸,2-8倍超分智能放大,自动修复图片质量,帮助您获得清晰大图效果。只需要上传需要放大的图片,设置好倍数,就可以一键搞定,比如把图片放大2倍,可以这样操作:

1、浏览器输入“轻秒在线或轻秒格式工厂”->图片无损放大->拖入或添加图片,支持批量添加;

2、放置放大参数>选择2X,当然也支持在线无损放大图像4倍6倍8倍;

3、点击开始放大,稍等片刻处理完毕即可预览放大效果,并且显示放大后的图片参数。

4、点击下载即可放大图片即可。

当AI被用来放大照片,它依赖于图像超分辨率(Image Super-Resolution)技术,这是一种深度学习方法,通过训练模型来将低分辨率图像升级到高分辨率。以下是更详细的描述:

训练数据收集:首先,大量高分辨率图像和它们对应的低分辨率版本的图像被收集。这些低分辨率图像可以通过缩小高分辨率图像获得,或者是由低分辨率相机捕获的。这些图像将被用于模型的训练。

建立神经网络模型:采用深度学习,通常使用卷积神经网络(CNN)或生成对抗网络(GAN)这样的模型。这些模型由多个神经层组成,每个层都负责执行不同的任务。例如,卷积层用于提取图像的特征,而池化层用于降低分辨率,激活函数则负责引入非线性。

特征学习:在模型训练过程中,神经网络会自动提取低分辨率图像和高分辨率图像之间的特征。这些特征包括边缘、纹理、颜色、结构和其他图像属性。

模型训练:使用高分辨率图像和对应的低分辨率图像对,模型被训练来学习如何将低分辨率图像转化为高分辨率图像。在每次迭代中,模型尝试降低预测图像与实际高分辨率图像之间的差异,通过调整模型参数来提高性能。

图像放大:一旦模型训练完成,它可以接受新的低分辨率图像作为输入,然后生成相应的高分辨率版本。这个输出图像包含更多细节,看起来更清晰。

后处理:根据需要,修复后的图像可能需要经过额外的后处理步骤,例如去噪,锐化或颜色校正,以提高视觉质量。

评估和调整:修复后的图像应该根据质量标准进行评估,确保它们满足预期的需求。如果需要,模型可以进行微调或不同的超分辨率模型可以尝试,以获得更好的结果。

总之,AI放大照片的原理涉及深度学习模型,通过学习低分辨率到高分辨率的映射来提高图像质量。这种技术已被广泛应用于图像处理领域,可以帮助改善图像的视觉质量和增加细节。深度学习框架如TensorFlow和PyTorch通常用于实施这些模型。

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