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  • 图像深度和图像内存的计算
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    2021-12-23 16:24:39

    图像深度和图像内存的计算

    1.图像的深度

    对于单通道图像,图像深度表示图像能够显示的最大的图像的灰度的级数;对于三通道图像,图像深度表示图像颜色的种类数;
    用位来表示:
    例如对于一个三通道图像,图像深度分为一下几种:
    8位:图像像素占据一个字节共8位,其中BGR分别占据2位,3位,3位。这个图像的能表示的颜色类型就是2的8次方,256种颜色,
    这种图像就是能看得到黑白。
    16位:图像像素占据两个字节16位,BGR分别占据5,6,5,这个图像能够表示的颜色类型就是2的16次,65336种颜色,伪彩色图像,这种图像失真比较严重
    24位:每个像素占据三个字节共24位,BGR各占据8位,这个图像能表示的颜色类型是16720000,这种图像称之为真彩色图像。
    对于多通道,我们可能还会给像素赋予一个属性位,用以控制图像的透明度。
    32位:每个像素占据三个字节共24位,BGR各占据8位,这个图像能表示的颜色类型是16720000,另外8位用于表示一个属性位,控制图像的透明度,这个通道称之为alpha通道。Alpha又称为通道位,中断位,属性位。

    2.图像内存的计算

    文件的储存形式:
    8位图像:gif 每个像素占据一个字节,内存1B
    16位:bmp 每个像素占据两个字节,内存2B
    24位与32位:png格式 每个像素占据3或者4个字节,内存4B

    一张图片的内存计算:
    例如一张1024* 768的真彩色图像,求它的内存
    对于真彩色图像,每个像素占据24位共3B的内存,那么总共的内存是
    1024* 768* 24/8 字节 =1024* 768* 24/8 /1024 KB
    1024* 768* 24/8 /1024/1024 MB =2.2M

    图像深度与CV数据类型之间的关系
    例如我们像创建24位的彩色图像矩阵,通过Mat建立矩阵,其中的数据类型是CV_24UC3,中间这个数字表示的是每个像素所占据的位数,而不是单个颜色通道占据的位数

    显示器显示图像时:
    比较低端的显示器每个基色只有6位,表示64种颜色,所以总共能显示64* 64* 64种颜色,即使视频再高清,但是显示器承载不出来
    高端的显示器每个基色8位,能够显示256×256×256=16777216种颜色,画面比较细腻,层次感好
    更高端的显示器可以显示32位通道图像,这是预留了8位alpha通道,显示出的图像更加细腻,层次感更好

    3.图像的分辨率

    严格来说图像的分辨率就是一英寸图片有的像素点,现这个概念被用为一张图像的像素点;
    上述就是影响图片观感的两个重要因素:分辨率和图像深度

    更多相关内容
  • 图像深度、像素深度和位深度

    千次阅读 2021-09-02 16:57:23
    图像深度、像素深度和位深度像素深度和图像深度位深度 像素深度和图像深度 像素深度是指 存储每个像素所用的位数,它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的...

    图像深度、像素深度和位深度

    图像深度

    数字化图像的每个像素是用一组二进制数进行描述,像素的色彩由RGB通道决定,其中包含表示图像颜色的位数称为图像深度。如灰度图像,每个像素颜色占用1个字节8位,则称图像深度为8位,而RGB的彩色图像占用3字节,图像深度为24位。

    图像深度又称为色深(Color Depth),它确定了一幅图像中最多能使用的颜色数,即彩色图像的每个像素最大的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素最大的灰度级数。

    像素深度

    像素深度是指存储每个像素所用的位数,这些位数不只包含表示颜色的位数,还可能包含表示图像属性的位数,因此像素深度大于等于图像深度。

    位深

    位深是指数字图像中像素的各通道占用位数,即位深度的描述对象是通道不是像素。

    区别

    1.图像深度是针对像素的RGB色彩占用位数描述的,不含像素的其它扩展属性位,像素深度是指整个像素占用的位数描述的,位深度是指像素构成通道的占用位数
    2.大部分情况下,图像深度和像素深度相等,像素深度等于通道数乘以位深。但某些图像编码格式中,会出现图像深度小于像素深度的情况,这些编码格式中,会将像素的某些位表示颜色,某些位表示其他属性。如RGBA四通道图像中,用24位表示颜色RGB,用8位表示α通道,则图像深度为24位、像素深度为32位、位深8位。

    由于大部分情况下,图像深度和像素深度相等,因此大多数情况下没有严格区分图像深度和像素深度,对于位深也有将位深和像素深度搞混的。例如一个8位每通道的图像有24位像素或图像深度,不同的位图软件可以以不同的对象角度解释图像的位深度(bit),比如一张图像在PS里是8位,在Mocha里是24位。之所以搞混就是不知道站在哪个角度在描述位深度,本质上是一样的。

    举例说明特殊编码格式位深、图像深度和像素深度的关系:

    RGB555:每个像素用16位表示,占2个字节,RGB分量都使用5位(最高位不用),则图像深度为15位、像素深度16位、位深5位;
    RGB24:每个像素用24位表示,占3个字节,RGB分量都使用8位,则图像深度和像素深度都为24位、位深8位;
    ARGB32:带alpha通道的RGB24,占4个字节,RGB分量都使用8位,则图像深度为24位、像素深度32位、位深8位;
    ARGB_4444:每个像素用16比特位表示,占2个字节,由4个4位组成,ARGB分量都是4位,则图像深度为12位、像素深度16位、位深4位。

    小结

    本文介绍了图像深度、像素深度、位深的概念,图像深度是指表示图像的像素中有多少位用于表示颜色,像素深度是指图像中一个像素占用的位数,位深是指像素的通道占用的位数。像素深度大于等于图像深度,等于所有通道位深的和。

    转载老猿Python-图像表示的相关概念:图像深度、像素深度、位深的区别和关系

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  • OpenCV对不同图像深度的处理(转),这是我从网上收集过来的额!
  • 本文介绍了图像深度、像素深度、位深的概念,图像深度是指表示图像的像素中有多少位用于表示颜色,像素深度是指图像中一个像素占用的位数,位深是指像素的通道占用的位数。像素深度大于等于图像深度,等于所有通道位...

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    一、概念

    1.1、图像深度

    数字化图像的每个像素是用一组二进制数进行描述,像素的色彩由RGB通道决定,其中包含表示图像颜色的位数称为图像深度。如灰度图像,每个像素颜色占用1个字节8位,则称图像深度为8位,而RGB的彩色图像占用3字节,图像深度为24位。

    图像深度又称为色深(Color Depth),它确定了一幅图像中最多能使用的颜色数,即彩色图像的每个像素最大的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素最大的灰度级数。

    1.2、像素深度

    像素深度是指存储每个像素所用的位数,这些位数不只包含表示颜色的位数,还可能包含表示图像属性的位数,因此像素深度大于等于图像深度。

    1.3、位深

    位深是指数字图像中像素的各通道占用位数,即位深度的描述对象是通道不是像素。

    二、区别和关系

    • 图像深度是针对像素的RGB色彩占用位数描述的,不含像素的其它扩展属性位,像素深度是指整个像素占用的位数描述的,位深度是指像素构成通道的占用位数
    • 大部分情况下,图像深度和像素深度相等,像素深度等于通道数乘以位深。但某些图像编码格式中,会出现图像深度小于像素深度的情况,这些编码格式中,会将像素的某些位表示颜色,某些位表示其他属性。如RGBA四通道图像中,用24位表示颜色RGB,用8位表示α通道,则图像深度为24位、像素深度为32位、位深8位。

    由于大部分情况下,图像深度和像素深度相等,因此大多数情况下没有严格区分图像深度和像素深度,对于位深也有将位深和像素深度搞混的。例如一个8位每通道的图像有24位像素或图像深度,不同的位图软件可以以不同的对象角度解释图像的位深度(bit),比如一张图像在PS里是8位,在Mocha里是24位。之所以搞混就是不知道站在哪个角度在描述位深度,本质上是一样的。

    举例说明特殊编码格式位深、图像深度和像素深度的关系:

    1. RGB555:每个像素用16位表示,占2个字节,RGB分量都使用5位(最高位不用),则图像深度为15位、像素深度16位、位深5位;
    2. RGB24:每个像素用24位表示,占3个字节,RGB分量都使用8位,则图像深度和像素深度都为24位、位深8位;
    3. ARGB32:带alpha通道的RGB24,占4个字节,RGB分量都使用8位,则图像深度为24位、像素深度32位、位深8位;
    4. ARGB_4444:每个像素用16比特位表示,占2个字节,由4个4位组成,ARGB分量都是4位,则图像深度为12位、像素深度16位、位深4位。

    三、小结

    本文介绍了图像深度、像素深度、位深的概念,图像深度是指表示图像的像素中有多少位用于表示颜色,像素深度是指图像中一个像素占用的位数,位深是指像素的通道占用的位数。像素深度大于等于图像深度,等于所有通道位深的和。

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    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)。

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  • 单目图像深度估计 - 入门篇

    千次阅读 2021-04-29 14:30:30
    虽然后来由于项目安排的关系没有继续单目图像深度估计的相关研究,但对于这个话题我一直很感兴趣,希望以后能够有机会继续跟进相关方向吧。 — M — 2021.4.29 单目图像深度估计 - 1.入门篇 最近一直在看单目深度...

    由于公司网站设置,基于git的Blog越来越难打开,所以把部分内容搬运到这里。
    一转眼都是两年前的内容了,且大部分都是我的个人理解,现在看来也难免有些Bug。虽然后来由于项目安排的关系没有继续单目图像深度估计的相关研究,但对于这个话题我一直很感兴趣,希望以后能够有机会继续跟进相关方向吧。

    — M
    — 2021.4.29


    目录

    1. 入门篇:图像深度估计相关总结
    2. 应用篇:Learning to be a Depth Camera
    3. 尺度篇:Make3D
    4. 迁移篇:Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling
    5. 深度篇:David Eigen
    6. 无监督篇:Left-Right Consistency & Ego Motion
    7. 相对深度篇:Depth in the Wild & Size to Depth
    8. SLAM辅助篇:MegaDepth
    9. 方法比较篇:Evaluation of CNN-based Methods

    单目图像深度估计 - 入门篇

    最近一直在看单目深度图像估计相关的Paper,小白入门困难多多,于是打算把看过的几篇论文和相关理论总结一下。

    作为入门篇,这篇写的大部分是我个人的想法,脉络的话大约按照是什么,为什么和怎么做三部分进行。

    1. 什么是图像深度估计

    顾名思义,深度估计就是从RGB图像中估计图像中物体的深度,是一个从二维到三维的艰难过程。此处的艰难是对计算机来说,而人类的视觉系统是天生的双目系统,并且通过大脑的计算可以实时生成深度信息甚至空间的三维建模。

    所谓双目立体视觉,即模仿人眼成像原理,在同一时刻不同位置用两台相同的设备对物体进行观测。光沿直线传播,因此同一物体在不同位置的成像可最终确定物体的真实位置。
    双目立体视觉
    在两个相机已经校准的前提下,已知相机的光点距离、焦距和物体在画面内的水平距离等参数时,可计算得到真实距离信息。距离计算
    双目立体视觉是目前常见的深度信息获取方法,在SLAM、智能车、体感游戏等领域都有大规模的应用。其缺点也较为明显,如硬件体积大,计算量大(图像校准),精度受限(复杂重复画面如树林影响图像校准,时间轴校准困难)等。目前常见的深度信息获取方法除双目立体视觉方法外还有结构光、TOF等方法(见下图),但各有优缺点,比如体积大(TOF)、能耗高(Kinect配有散热系统)、受环境影响(阳光中红外线影响)、算法复杂度高、实时性差(TOF实时性最高但精度较低)等。
    常见方法
    由于以上基于硬件的深度获取方法还存在一定缺点,在深度学习、机器学习、人工智能飞速发展的今天,用更“智能”的方法对图像深度进行估计,弥补硬件的不足,同时为其他图像应用如语义分割、物体识别等提供更多的特征信息成了大牛们研究的方向。

    2. 为什么是单目图像深度估计

    无论是深度学习、机器学习还是机器视觉的目标,到目前为止仍然是:更接近人类。那么有趣的问题来了,就算我们闭上一只眼睛(神盾局长、海盗船长)仍然可以分辨物体深度。我们是怎么做到的?从眼睛的成像原理来看,人类获取到的也只是某一时刻物体的二维成像,我们没有类似深度传感器的结构,那么深度信息是什么时候附加在我们看到的画面上的?
    因为我们的大脑利用了已有的知识:
    消失点
    [消失点]
    轮廓和遮挡
    [轮廓和遮挡]
    近大远小
    [近大远小]

    这些透视知识学习过绘画的人会更了解,我们的大脑总结出了这些知识和经验,并对每次观测附加相应的信息,形成了精度极高的深度估计系统,在捂住一只眼睛的情况下,也可以对深度进行相应的估计和预测。
    很有趣吧。

    无论是深度学习还是机器学习,核心都是学习,我们希望机器能拥有像人脑一样的学习能力,所谓学习就是总结并利用知识和经验的能力。因此,若是能训练机器完成对单幅图像的深度估计,那么在知识的理解和运用上也是一种突破,更别提单目相比传统深度获取方法的优点(成本低,体积小,能耗低等)了。
    并且单目图像深度估计的应用广泛,常见的有电影2D转3D,网络图片理解,3D建模,机器人,智能车等。

    3. 怎么进行单目图像深度估计

    由于我刚刚进行这方面的研究,只看了不到10篇论文,这几篇论文的方法大致可以分为:基于深度迁移的方法,基于相对深度的方法和基于深度网络的方法三类。在之后的文章中会详细讲解每一篇论文。
    毫无疑问,随着深度学习方法的发展,应用深度网络进行深度估计越来越成为主流的单目图像深度估计方法,但这种越来越复杂化的方法真的是正确的发展方向吗?

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