A4打印机打印6寸照片

优化照片打印:从Word到PDF的精确调整过程,
本文讲述了作者如何解决将6寸照片精确打印到A4纸张的问题,包括使用Word进行裁剪、遇到的打印机兼容问题以及最终通过调整Word文档尺寸并转为PDF以确保15.2厘米长边打印的解决方案。

前后耗时差不多一天,对于有一点追求完美,但又很吝啬的自己来说,总算大功告成,必须记录。

硬件需求:
A4 彩色打印机、A4相纸、切刀

基础知识:
6寸照片 长宽:15.2厘米×10.2厘米

实现:

  1. 在线裁剪时,将照片比例固定为3:2 或者 2:3
  2. 将裁剪后的照片 拖到word中,将 长边设置为: 15.2 厘米
  3. 直接打印、剪切,完成!收工!

在这里插入图片描述
1.1 如果 第 1 步中,照片过长或者过高,按比例裁剪有损画面主要内容的话,
那就直接放到word中,将长边设置成15.2厘米。

a) 部分打印机能够正常地打印出长边15.2厘米,短边小于10.2厘米的图片,我们在剪裁的时候,短边稍微留点白就行。 收工!

b) 但是,部分打印机可能会只打印其中的一部分!!!怎么调整都不行!!
几经折腾,我的方案:将word文档 另存为 pdf。pdf的好处是,在任何一台打印机上几乎都可以打印出一样的效果。
发现,word中,长边为15.2厘米,pdf打印出来,长边只剩了14.7厘米!!
如果你对这个结果满意,也行!

c)显然,我是不满意这个结果的!因为照片被缩小了不少!
掌握了 word 和 pdf 的比例关系,我决定:
将word中的长边调整为 15.7 厘米,另存为pdf打印后,长边正好是15.2厘米!!
因为 15.2 :14.7 = 15.7 :15.2
至此,大功告成!!!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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