点阵字库和矢量字库

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1、点阵字库的生产原理（转）  2011-05-1715:31:45

2、  分类：其他技术

3、  标签：

4、字号大中小 订阅点阵字库的生产原理所有的汉字或者英文都是下面的原理，由左至右，每8个点占用一个字节，最后不足8个字节的占用一个字节，而且从最高位向最低位排列。生成的字库说明：（以12×12例子）一个汉字占用字节数：12÷8=1····4也就是占用了2×12=24个字节。编码排序A0A0→A0FEA1A0→A2FE依次排列。以12×12字库的“我”为例：“我”的编码为CED2，所以在汉字排在CEH-AOH=2EH区的D2H-A0H=32H个。所以在12×12字库的起始位置就是[{

5、FE-A0}*2EH+32H]*24=104976开始的24个字节就是我的点阵模。其他的类推即可。英文点阵也是如此推理。在DOS程序中使用点阵字库的方法   首先需要理解的是点阵字库是一个数据文件,在这个数据文件里面保存了所有文字的点阵数据.至于什么是点阵,我想我不讲大家都知道的,使用过"文曲星"之类的电子辞典吧,那个的液晶显示器上面显示的汉子就能够明显的看出"点阵"的痕迹.在PC机上也是如此,文字也是由点阵来组成了,不同的是,PC机显示器的显示分辨率更高,高到了我们肉眼无法区分的地步,因此"点阵"的痕迹也就不那么明显了.   点阵、矩阵、位图这三个概念在本质上是有联系的,

6、从某种程度上来讲,这三个就是同义词.点阵从本质上讲就是单色位图,他使用一个比特来表示一个点,如果这个比特为0,表示某个位置没有点,如果为1表示某个位置有点.矩阵和位图有着密不可分的联系,矩阵其实是位图的数学抽象,是一个二维的阵列.位图就是这种二维的阵列,这个阵列中的(x,y)位置上的数据代表的就是对原始图形进行采样量化后的颜色值.但是,另一方面,我们要面对的问题是,计算机中数据的存放都是一维的,线性的.因此,我们需要将二维的数据线性化到一维里面去.通常的做法就是将二维数据按行顺序的存放,这样就线性化到了一维.   那么点阵字的数据存放细节到底是怎么样的呢.其实也十分的简单,

7、举个例子最能说明问题.比如说16*16的点阵,也就是说每一行有16个点,由于一个点使用一个比特来表示,如果这个比特的值为1,则表示这个位置有点,如果这个比特的值为0,则表示这个位置没有点,那么一行也就需要16个比特,而8个比特就是一个字节,也就是说,这个点阵中,一行的数据需要两个字节来存放.第一行的前八个点的数据存放在点阵数据的第一个字节里面,第一行的后面八个点的数据存放在点阵数据的第二个字节里面,第二行的前八个点的数据存放在点阵数据的第三个字节里面,…,然后后面的就以此类推了.这样我们可以计算出存放一个点阵总共需要32个字节.看看下面这个图形化的例子:   

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281、   可以看出这是一个"汉"字的点阵,当然文本的方式效果不是很好.根据上面的原则,我们可以写出这个点阵的点阵数据:0x40,0x08,0x37,0xfc,0x10,0x08,…,当然写这个确实很麻烦所以我不再继续下去.我这样做,也只是为了向你说明,在点阵字库中,每一个点阵的数据就是按照这种方式存放的.   当然也存在着不规则的点阵,这里说的不规则,指的是点阵的宽度不是8的倍数,比如12*12的点阵,那么这样的点阵数据又是如何存放

282、的呢?其实也很简单,每一行的前面8个点存放在一个字节里面,每一行的剩下的4点就使用一个字节来存放,也就是说剩下的4个点将占用一个字节的高4位,而这个字节的低4位没有使用,全部都默认的为零.这样做当然显得有点浪费,不过却能够便于我们进行存放和寻址.对于其他不规则的点阵,也是按照这个原则进行处理的.这样我们可以得出一个m*n的点阵所占用的字节数为(m+7)/8*n.   在明白了以上所讲的以后,我们可以写出一个显示一个任意大小的点阵字模的函数,这个函数的功能是输出一个宽度为w,高度为h的字模到屏幕的(x,y)坐标出,文