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什么是数字图像?
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弄懂数字图像的概念对学习计算机视觉很有帮助。
那么,什么是数字图像?
字面意思,数字图像就是有数字组成图像。通常由像素(Pixel)组成,每个像素包含颜色或亮度信息。数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型:
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位图图像(Bitmap/Raster Image):由一个个小的像素点组成,每个像素有固定的颜色或灰度值,排列组合形成完整的图像。位图图像的分辨率依赖于像素数量,因此放大时会出现模糊或锯齿。常见的位图格式包括JPEG、PNG、GIF等。
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矢量图像(Vector Image):使用数学公式描述图像内容,图像中的元素由点、线、曲线、形状构成。矢量图像在放大或缩小时不会失真,适合需要频繁缩放的应用场景。常见的矢量格式包括SVG、AI、EPS等。
在计算机中,图像通常是存在一个“二维数组”里。数组中的每个元素表示1个像素。以二值图像为例。
上图是一个 100 x 100 像素的图像,这个图像在计算机中是以0和1的形式存储起来,0表示黑色像素,1表示白色像素。
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
]
通常一幅图像的像素越多,图像的细节就越丰富,图像也越逼真。
数字图像有什么用?
将图像信息数字化后除了方便存储外,更便于计算和分析。可以用于更复杂的分析,例如边缘检测、形状识别、物体跟踪、面部识别等,这对于医疗影像、监控、自动驾驶等领域至关重要。
举个例子,要定位照片里的证件出现在什么位置,将彩色的图像转成灰度,甚至黑白图像(只有纯黑和纯白),根据证件的长宽比在图中就很容易检索出卡片的位置。
再举个例子,如果将图片已 HSV
的方式存储(H色相、S饱和度、V明度),通过色相通道就很容易实现抠图功能。比如根据人的皮肤颜色将人像从画面中扣取出来。
再再举个例子,如果想做一款美图产品,给照片加各种滤镜,其实也是对图片中每个像素进行处理。图像数字化后,可以通过各种公式调整图片的亮度、对比度、锐化、去噪等,以改善图像质量。
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