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  • 像素越大图越大吗
    万次阅读
    2019-07-08 10:29:29

    像素深度、分辨率与图片大小的关系?图片大小怎么计算?

    像素深度是什么?

    像素深度是指储存每个像素所用的位数,像素深度决定色彩图像的每个像素有可能的颜色数或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。
    一个像素的颜色在计算机中有多少个字节数据来描述,计算机中用二进制来表示一个像素的数据,用来显示一个像素的数据位数越多,则这个像素的颜色纸更加丰富、更加细腻、颜色深度越深。
    常见的像素深度有1位、8位、16位、24位、32位
    1位:用一个二进制来表示颜色的,这叫单色显示。例小饭店门口的LED屏。
    8位:用8个二进制表示颜色,2的8次方也就是256中颜色,256种颜色只能显示出黑白。例以前的老式黑白电视机。
    16位:可以表示出65536种颜色。表示RGB565(用5位二进制表示R红色、用6位二进制表示G绿色、用5位二进制表示B黄色)。这种情况下,颜色显示色彩失真比较严重,人眼看到不真实。
    24位:可以表示出16777216种颜色。表示RGB888(用8位二进制表示R红色、用8位二进制表示G绿色、用8位二进制表示B黄色)。这种情况下,还原色彩真实度,这种RGB888表示的方法叫做真彩色。
    32位:32位是在24位基础上加上了A阿尔法-表示透明度。表示为ARGB。

    理解像素深度对于图片的计算是有很大的帮助。分辨率比较简单,就不做介绍。

    图片大小的计算公式:

    大小(MB)=分辨率位深 /(810241024)(在分母中810241024–8表示位深/8=字节数,一个像素的深度;2个1024对应单位B和KB的转换到MB* )

    分辨率=高宽(如:25921944–5百万像素的工业相机)
    位深:就是像素深度中的32位、24位、16位、8位(工业相机中大部分都是以8位为基础的黑白或24位的真彩色相机)

    根据这个公式计算图片大小就会简单很多,例:
    5M百万像素分辨率为2592*1944,拍出的图片是多大?

    如果是黑白相机拍出来的图片,图片位深一般为8位
    图片大小为259419448/(810241024)=4.8MB

    如果是彩色相机拍出来的图片,图片位深一般为24位
    图片大小为2594194424/(810241024)=14.4MB

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    每个点就是PS中说的像素, 每个像素里都由一个颜色表现,所以点阵是有一个个有颜色的点(像素)排列而成。我们平时看到的文件格式有PSD、TIF、JPG、GIF等都是点阵,数码相机拍摄的照片就是点阵像素是什么...

    图片是怎么由什么组成的?

    电脑处理出来的图形通常分2种,一种是矢量图,一种是点阵图,就是图象由无数个点组成。每个点就是PS中说的像素, 每个像素里都由一个颜色表现,所以点阵图是有一个个有颜色的点(像素)排列而成。我们平时看到的文件格式有PSD、TIF、JPG、GIF等都是点阵图,数码相机拍摄的照片就是点阵图。

    像素是什么?

    既然图片是由很多点组成,那每个点就是1个像素,一个像素就是一种颜色的色块,图5是10像素X10像素(即图片大小为100像素)的图放大出来的,其实就是每边10个点(小色块)组合而成。

    分辨率、尺寸与图片大小的关系?

    很多人说分辨率越高的图片越清晰、越大,这是半错误的看法,分辨率其实是密度,是1英寸里有多少像素,所以,文件大小(重量)=面积×密度。举个简单例子:比如现在有一小堆沙子,文件大小是重量,像素是一颗沙,不管你怎么装这堆沙子,它的重量和数量都一样,就算你在1cm地方放几万颗沙子,跟你在1cm的地方只放1颗沙子的都一样的,因为沙子(像素)总量不变,只是密度变了而导致面积变了而已。

    RGB色彩模式位图的象素总量与文件大小

    大家都知道文件越大图片就越清晰,但却不知道自己的图片为什么不能放大或放大了就模糊了,为了让淘友清楚道理,我先从这几个名字说起。

    文件大小的单位分:bit、B、KB、MB、GB 等,1GB=1024MB,1MB=1024KB,1KB=1024字节,一般图片用到的单位多为MB和KB,GB和字节应用较少。

    像素与图片文件大小的关系是怎样?

    算法:

    图片文件大小=A像素×B像素×C(RGB为3种颜色)×D(8位为1,16位为2),如新建文件的大小=10×10×3×1=300字节。而新建文件的大小=1000×1000×3×1=300000字节=2.86MB。

    所以,总的来说:

    1、  图片的大小由像素的多少决定,分辨率是单位密度,同量像素图片的分辨率越高,面积越小。

    2、  小的图片放大是会模糊的,把小图片改大的清晰度不变。所以平时数码相机的最高像素决定你拍出来照片的最大像素。

    转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e1e8c1301015xat.html

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    一张3456*2048的图像指的是其总像素数为(3456*2048),其中长边有3456个像素,宽边有2048个像素。我们所说的手机1500万像素等概念就是源于这个乘积得出来的数值。
    分辨率指的是每英寸中含有的像素点的个数,即像素密度单位为(dpi:dots per inch,像素点/英寸)或者也有称之为点密度(ppi),视网膜屏就是因为ppi较高才这样称之为的。
    
    那么图像的一张3456*2048的图像指的是其总像素数为(3456*2048),其中长边有3456个像素,宽边有2048个像素。我们所说的手机1500万像素等概念就是源于这个乘积得出来的数值。
    分辨率指的是每英寸中含有的像素点的个数,即像素密度单位为(dpi:dots per inch,像素点/英寸)或者也有称之为点密度(ppi),视网膜屏就是因为ppi较高才这样称之为的。
    

    问题来了:

    那么图像的像素数越大,图像越清晰么?不是的,图像的清晰度主要是看分辨率的,也就是单位尺寸中有多少的像素,其实还和你相机的感光器件等等很多因素有关系,不能盲目的信任像素总数。如果你的手机或者相机照出来的图像的尺寸一定,比如就是3寸的,那么肯定就是像素总数越大越清晰,因为分辨率高了。

    那么图像的像素点越多,图像的尺寸就会越大么?一般来说图像的像素点越多,图像的尺寸就越大,但也不是完全的,比如一张512*512的图像,可以保存成一张5寸的照片,也可以保存成一张3寸的照片,这也就是为什么你看着图像越放大越不清晰,越缩小越清晰的原因,在opencv中可以实现该功能: 这幅图像分辨率200*200dpi,大小450*450像素,那么就可以得到:
    图像大小 = 图像大小 / 分辨率 = 450 / 200 = 2.25
    所以,这幅图像的大小为2.25*2.25英寸
    如果要求图像大小变成1.5*1.5英寸,但像素数仍为450*450,按照公式:
    图像大小 = 图像像素数 / 图像分辨率,就得到了图像的分辨率应为:450 / 1.5 = 300dpi
    所以,应该使用命令imwrite(f, ‘sf.tif’, ‘compression’, ‘none’, ‘resolution’, [300 300])那么图像像素的个数和图像占内存大小有什么关系?更加细节话的为,jpg格式的图像像素的个数和图像占内存大小有什么关系?答案:没有关系,因为jpg格式的图像是有损压缩的,你不知道压缩的算法具体是什么样的,无压缩的BMP位图的大小是相同的可以准确计算的。

    两个相同尺寸1920*1200的图像,在相同色彩度(如24位真彩)情况下,无压缩的BMP位图的大小是相同的。
    而你看到文件大小的不同,是因为图像压缩算法造成的(无压缩文件会非常大,一般为BMP格式),图像压缩是个比较大的课题,分为无损压缩(PNG等)和有损压缩(JPG等),具体压缩算法非常多,各有优劣。
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    问题来之前需要了解的基础:
    一张34562048的图像指的是其总像素数为(34562048),其中长边有3456个像素,宽边有2048个像素。我们所说的手机1500万像素等概念就是源于这个乘积得出来的数值。
    分辨率指的是每英寸中含有的像素点的个数,即像素密度单位为(dpi:dots per inch,像素点/英寸)或者也有称之为点密度(ppi),视网膜屏就是因为ppi较高才这样称之为的。

    那么图像的一张34562048的图像指的是其总像素数为(34562048),其中长边有3456个像素,宽边有2048个像素。我们所说的手机1500万像素等概念就是源于这个乘积得出来的数值。
    分辨率指的是每英寸中含有的像素点的个数,即像素密度单位为(dpi:dots per inch,像素点/英寸)或者也有称之为点密度(ppi),视网膜屏就是因为ppi较高才这样称之为的。

    问题来了:

    1、那么图像的像素数越大,图像越清晰么?不是的,清晰度主要是看分辨率的,也就是单位尺寸中有多少的像素,其实还和你相机的感光器件等等很多因素有关系,不能盲目的信任像素总数。如果你的手机或者相机照出来的图像的尺寸一定,比如就是3寸的,那么肯定就是像素总数越大越清晰,因为分辨率高了。

    2、那么图像的像素点越多,图像的尺寸就会越大么?一般来说图像的像素点越多,图像的尺寸就越大,但也不是完全的,比如一张512512的图像,可以保存成一张5寸的照片,也可以保存成一张3寸的照片,这也就是为什么你看着图像越放大越不清晰,越缩小越清晰的原因,在opencv中可以实现该功能: 这幅图像分辨率200200dpi,大小450450像素,那么就可以得到:
    图像大小 = 图像大小 / 分辨率 = 450 / 200 = 2.25
    所以,这幅图像的大小为2.25
    2.25英寸
    如果要求图像大小变成1.51.5英寸,但像素数仍为450450,按照公式:
    图像大小 = 图像像素数 / 图像分辨率,就得到了图像的分辨率应为:450 / 1.5 = 300dpi
    所以,应该使用命令imwrite(f, ‘sf.tif’, ‘compression’, ‘none’, ‘resolution’, [300 300])

    3、那么图像像素的个数和图像占内存大小有什么关系?更加细节话的为,jpg格式的图像像素的个数和图像占内存大小有什么关系?答案:没有关系,因为jpg格式的图像是有损压缩的,你不知道压缩的算法具体是什么样的,无压缩的BMP位图的大小是相同的可以准确计算的。

    两个相同尺寸1920*1200的图像,在相同色彩度(如24位真彩)情况下,无压缩的BMP位图的大小是相同的。计算方式为:eg:大小=分辨率*位深/8
    而你看到文件大小的不同,是因为图像压缩算法造成的(无压缩文件会非常大,一般为BMP格式),图像压缩是个比较大的课题,分为无损压缩(PNG等)和有损压缩(JPG等),具体压缩算法非常多,各有优劣。
    以最常见的JPG为例,其压缩算法是有损的,压缩后的文件大小有几个重要的决定因素:原图尺寸、有损程度、图像中相邻点色差,图像中存在色彩数量等等。

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空空如也

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