什么是图像 -- opencv基础

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了什么是图像 -- opencv基础相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

    opencv基础篇--到底什么是图像

      什么是图像?英语中有两个单词来形容图像,一个是picture,一个是image。这两者虽然是形容同一个东西,但却又有着区别。picture代表实而有物的真实图像;而image代表着计算机中存储的图像,也代表想象中的图像。

      而我们更多研究的便是image,计算机图像从广义地可分为矢量图和像素图(位图)。矢量图,是由一系列计算机指令描述和记录的一幅图,一幅图可以解为一系列由点、线、面等组成的子图。像素图,则是由很多个点组成的,每个点都是由二进制数据来描述和存储其颜色和亮度等信息。

      矢量图,只能表示有规律的线条组成的图形,本身绘制的图像不很真实;但文件存储量很小,可任意缩放。

      像素图,各个组成的点都是离散的,绘制的图像可以很复杂且真实;但文件存储量大,放大后会看到明显的锯齿。

      在计算机图像中,我们使用opencv去处理和分析的Image中,更多的是像素图。接下来,我将详细地介绍我理解的像素图,根据其存储和显示的方式可以分为多种类型的像素图。

     从清晰图角度去理解图像

    图像的清晰度由图像的两个基本属性,分辨率与像素深度(也叫位分辨率)。而我们经常遇到的分辨率有两种,即显示器分辨率与图像分辨率。

   1.分辨率

     通常我们所看到的一张图像,决定它的分辨率的分别是它的图像分辨率和显示器分辨率。

     图像的分辨率代表着图像在计算机中存储的量的大小,分辨率越大,所在的内存容量越大。例如,1920x1080则是由200多万个像素单元组成。但是,图像的清晰度还由ccd靶面大小决定,靶面越大,进光量越大,图像效果越好。

     显示器的分辨率代表着屏幕对图像像素的解析能力,分辨率越大,解析能力越强,图像越清晰。但是显示器的屏幕越大时,相对解析能力越弱,图像越不清晰。此时,需要显卡GPU进行插值算法优化,提升显示的清晰度。

     此处,我还将介绍一下3个地方的分辨率,加深对像素及分辨率的理解。分别是手机的像素、电脑显示屏的分辨率以及电影院的分辨率。

     手机的屏幕很小,而通常像素可以达到500万到几千万不等,但拍摄图像的效果还不如一般的数码摄像机的几十万像素。这其中一个十分重要的原因便在于手机在接收像素之后,便会利用算法对像素进行疯狂插值,而后对外公布的像素参数有自然含有大量水分。

     电脑显示屏,一般19寸的显示屏最大分辨率为1440*900,大致解析129万像素最为合适,因此用这种显示屏播放1080p的视频时,除非播放器有插值算法优化处理,否则并不能看到1080P视频的效果。

     电影的分辨率,在现在数字化时代可以达到2K甚至4K分辨率,当然在国内目前多为2K。4k分辨率一部电影所占内存可达到200-500G,但是电影院播放的银屏十分大,因此4K的数字放映机必须对视频进行插值算法优化,从而投放在银屏上的像素可能达到上亿,才能保证高画质和清晰度,目前这种技术以及片源都难以达到。

 2.像素深度

     像素深度是指在计算机内存单元中每个像素所用的位数。在计算机图像中,根据像素深度的不同,大致可分为4类,二值化图像,灰度图像,单通道彩色图像以及三通道彩色图像(即24位真彩图)。当然还有其他多通道的彩色图像,这里暂不讨论。

      一幅图像在计算机中,被保存为一个头加上一个包含像素数据的内存区。头,即是定义或申明一个结构体或者类;像素数据内存区,即存储每个像素点的地方。

      在opencv中,描述一幅图像常用到两个概念,一个是通道,一个是像素深度。但其实质两者是统一的。每一个颜色通道占8位(1个字节),像素深度即通道的数量。一个像素点,通道数越多,那么能描述这一个像素点的方式就越多,这个像素点表现得就越精准,同时,这个像素的深度越大,所占的内存空间也就越大了。

 

    一幅图像,在opencv中可以保存在一个Iplimage、cvmat结构体以及cv::mat类中,其像素在结构体及类中均以行与列的形式存在;在内存区均以二维数组的形式存储。

以上是关于什么是图像 -- opencv基础的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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