图像的位深度分别是?,图像深度和显示深度的关系
去老猿https://blog.csdn.net/LaoYuanPython的Python博客I .概念1.1。图像深度数字化图像的每个像素由一组二进制数描述。像素的颜色由RGB通道决定,包含图像颜色的位数称为图像深度。例如,灰度图像(其中每个像素颜色占用1字节和8位)被称为具有8位的图像深度,而RGB彩色图像占用3字节并且具有24位的图像深度。
图像深度,也称为色深,决定了一幅图像中可以使用的最大颜色数,即彩色图像每个像素的最大颜色数,或灰度图像每个像素的最大灰度数。
1.2.像素深度像素深度是指用于存储每个像素的位数。这些位不仅包括表示颜色的位数,还包括表示图像属性的位数,所以像素深度大于等于图像深度。
1.3.比特深度比特深度是指数字图像中一个像素的每个通道所占的比特数,即比特深度的描述对象是通道,而不是像素。
二。区别和关系图像深度是针对像素的RGB颜色所占用的位数来描述的,不包括像素的其他扩展属性位。像素深度是指整个像素所占的位数,位深度是指构成通道的像素所占的位数。大多数情况下,图像深度和像素深度相等,像素深度等于通道数乘以位深度。但是,在某些图像编码格式中,图像深度小于像素深度。在这些编码格式中,像素的一些位代表颜色,一些位代表其他属性。例如,在RGBA四通道图像中,24位用于表示颜色RGB,8位用于表示alpha通道,因此图像深度是24位,像素深度是32位,位深度是8位。在大多数情况下,图像深度和像素深度是相等的,所以在大多数情况下,图像深度和像素深度没有严格的区分,比特深度和像素深度是混淆的。例如,每个通道的8位图像具有24位像素或图像深度。不同的位图软件可以从不同的对象角度解释图像的位深度。比如一张图片在PS里是8位,在Mocha里是24位。混淆的原因是不知道站在哪个角度来描述位深,本质上是一样的。
说明特殊编码格式的位深度、图像深度和像素深度之间的关系:
RGB555:每个像素用16位表示,占2个字节,5位用于RGB分量(最高位不用),所以图像深度15位,像素深度16位,位深度5位;RGB24:每个像素用24位表示,占3个字节,RGB分量都用8位,所以图像深度和像素深度都是24位和8位深;ARGB32:带alpha通道的RGB24,占用4个字节,RGB分量用8位,所以图像深度24位,像素深度32位,位深度8位;ARGB_4444:每个像素用16位表示,占用2个字节,由4 ^ 4位组成。ARGB分量都是4位,因此图像深度是12位,像素深度是16位,位深度是4位。三。本文介绍了图像深度、像素深度和比特深度的概念。图像深度是指表示图像的像素中用于表示颜色的位数,像素深度是指图像中一个像素所占的位数,位深度是指像素通道所占的位数。像素深度大于或等于图像深度,图像深度等于所有通道位深度的总和。
写作不易,请支持:如果看了这篇文章有所收获,请点赞、评论、收藏。谢谢大家的支持!
更多OpenCV-Python的介绍请参考《OpenCV-Python图形图像处理》专栏网址栏:https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9979286.html.
关于老Ape 《使用PyQt开发图形界面Python应用》(https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9607725.html)的付费专栏,致力于基于Python的PyQt图形界面开发基础课程。付费专栏《moviepy音视频开发专栏》(https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10232926.html)详细介绍了moviepy音视频剪辑合成处理的类关联方法以及利用关联方法对相关剪辑合成场景的处理。这两个专栏都适合有Python基础但没有相关知识要学的热情读者。
付费专栏文章目录:《moviepy音视频开发专栏文章目录》(https://blog . csdn . net/LaoYuanPython/article/details/107574583)、《使用PyQt开发图形界面Python应用专栏目录》(https://blog . csdn . net/LaoYuanPython/article/details/107580932)。
对于缺乏Python基础的人,可以通过老猿的免费专栏《专栏:Python基础教程目录》(https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_9831699.html)从零开始学习Python。
欢迎有兴趣并愿意支持老猿的读者购买付费专栏。
向老猿学习Python和OpenCV!去老猿https://blog.csdn.net/LaoYuanPython.的Python博客目录
郑重声明:本文由网友发布,不代表盛行IT的观点,版权归原作者所有,仅为传播更多信息之目的,如有侵权请联系,我们将第一时间修改或删除,多谢。