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1、申请ID：wzy20162、邮箱：499462291@qq.com3、原创技术文章：
移动端高清、多屏适配方案
背景
[*]开发移动端H5页面
[*]面对不同分辨率的手机
[*]面对不同屏幕尺寸的手机
视觉稿在前端开发之前，视觉MM会给我们一个psd文件，称之为视觉稿。
对于移动端开发而言，为了做到页面高清的效果，视觉稿的规范往往会遵循以下两点：
[*]首先，选取一款手机的屏幕宽高作为基准(以前是iphone4的320×480，现在更多的是iphone6的375×667)。
[*]对于retina屏幕(如: dpr=2)，为了达到高清效果，视觉稿的画布大小会是基准的2倍，也就是说像素点个数是原来的4倍（对iphone6而言：原先的375×667，就会变成750×1334）。
问题：
[*]对于dpr=2的手机，为什么画布大小×2，就可以解决高清问题？
[*]对于2倍大小的视觉稿，在具体的css编码中如何还原每一个区块的真实宽高(也就是布局问题)?
带着问题，往下看…
一些概念在进行具体的分析之前，首先得知道下面这些关键性基本概念(术语)。
物理像素(physical pixel)一个物理像素是显示器(手机屏幕)上最小的物理显示单元，在操作系统的调度下，每一个设备像素都有自己的颜色值和亮度值。
设备独立像素(density-independent pixel)设备独立像素(也叫密度无关像素)，可以认为是计算机坐标系统中得一个点，这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如: css像素)，然后由相关系统转换为物理像素。
所以说，物理像素和设备独立像素之间存在着一定的对应关系，这就是接下来要说的设备像素比。
设备像素比(device pixel ratio )设备像素比(简称dpr)定义了物理像素和设备独立像素的对应关系，它的值可以按如下的公式的得到：
设备像素比 = 物理像素 / 设备独立像素 // 在某一方向上，x方向或者y方向在javascript中，可以通过window.devicePixelRatio获取到当前设备的dpr。
在css中，可以通过-webkit-device-pixel-ratio，-webkit-min-device-pixel-ratio和 -webkit-max-device-pixel-ratio进行媒体查询，对不同dpr的设备，做一些样式适配(这里只针对webkit内核的浏览器和webview)。
综合上面几个概念，一起举例说明下：
以iphone6为例：
[*]设备宽高为375×667，可以理解为设备独立像素(或css像素)。
[*]dpr为2，根据上面的计算公式，其物理像素就应该×2，为750×1334。
用一张图来表现，就是这样(原谅我的盗图)：
https://img.alicdn.com/tps/TB1uWfJIpXXXXaoXXXXXXXXXXXX.gif
上图中可以看出，对于这样的css样式：
width: 2px;height: 2px;在不同的屏幕上(普通屏幕 vs retina屏幕)，css像素所呈现的大小(物理尺寸)是一致的，不同的是1个css像素所对应的物理像素个数是不一致的。
在普通屏幕下，1个css像素 对应 1个物理像素(1:1)。 在retina 屏幕下，1个css像素对应 4个物理像素(1:4)。
位图像素一个位图像素是栅格图像(如：png, jpg, gif等)最小的数据单元。每一个位图像素都包含着一些自身的显示信息(如：显示位置，颜色值，透明度等)。
谈到这里，就得说一下，retina下图片的展示情况？
理论上，1个位图像素对应于1个物理像素，图片才能得到完美清晰的展示。
在普通屏幕下是没有问题的，但是在retina屏幕下就会出现位图像素点不够，从而导致图片模糊的情况。
用一张图来表示：
https://img.alicdn.com/tps/TB12ALnIpXXXXb1XVXXXXXXXXXX.jpg
如上图：对于dpr=2的retina屏幕而言，1个位图像素对应于4个物理像素，由于单个位图像素不可以再进一步分割，所以只能就近取色，从而导致图片模糊(注意上述的几个颜色值)。
所以，对于图片高清问题，比较好的方案就是两倍图片(@2x)。
如：200×300(css pixel)img标签，就需要提供400×600的图片。
如此一来，位图像素点个数就是原来的4倍，在retina屏幕下，位图像素点个数就可以跟物理像素点个数形成 1 : 1的比例，图片自然就清晰了(这也解释了之前留下的一个问题，为啥视觉稿的画布大小要×2？)。
这里就还有另一个问题，如果普通屏幕下，也用了两倍图片，会怎样呢？
很明显，在普通屏幕下，200×300(css pixel)img标签，所对应的物理像素个数就是200×300个，而两倍图片的位图像素个数则是200×300*4，所以就出现一个物理像素点对应4个位图像素点，所以它的取色也只能通过一定的算法(显示结果就是一张只有原图像素总数四分之一，我们称这个过程叫做downsampling)，肉眼看上去虽然图片不会模糊，但是会觉得图片缺少一些锐利度，或者是有点色差(但还是可以接受的)。
用一张图片来表示：
https://img.alicdn.com/tps/TB1kFHnIpXXXXclXVXXXXXXXXXX.jpg
针对上面的两个问题，我做了一个demo(内网访问)狂戳这里。
https://img.alicdn.com/tps/TB11KbzIpXXXXXcXFXXXXXXXXXX.png
demo中，100×100的图片，分别放在100×100，50×50，25×25的img容器中，在retina屏幕下的显示效果。
条形图，通过放大镜其实可以看出边界像素点取值的不同：
[*]图1，就近取色，色值介于红白之间，偏淡，图片看上去会模糊(可以理解为图片拉伸)。
[*]图2，没有就近取色，色值要么是红，要么是白，图片看上去很清晰。
[*]图3，就近取色，色值介于红白之间，偏重，图片看上去有色差，缺少锐利度(可以理解为图片挤压)。
爱字图，可以通过看文字”爱”来区分图片模糊还是清晰。
这文章很多地方都能搜到，是原创的吗？
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