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介紹深度學習技術普遍用于非結構化數據,例如文本數據或圖像數據。在處理任何類型的數據之前,應先對它有充分的了解。因此,在本文中,我們將討論圖像并查看它們如何實際存儲在計算機上。我們將介紹兩種保存圖像的流行格式-灰度和RGB格式。直接開始吧!黑白或灰度圖像如何存儲在計算機中?讓我們舉個例子。在這里,我們已經采取了黑白圖像,也被稱為一個 灰度圖像。

這是數字8的圖像。現在,如果我們進一步放大并且仔細觀察,你會發現圖像變得失真,并且你會在該圖像上看到一些小方框。

這些小方框叫做Pixels。我們經常使用的圖像維度是X x Y。這實際上是什么意思?這意味著圖像的尺寸就是圖像的高度(x)和寬度(y)上的像素數。在這種情況下,高度為24像素,寬度為16像素。因此,此圖像的尺寸將為24 x 16。盡管我們看到的是這種格式的圖像,但計算機以數字的形式存儲圖像

這些像素中的每一個都表示為數值,而這些數字稱為像素值。這些像素值表示像素的強度。對于灰度或黑白圖像,我們的像素值范圍是0到255。接近零的較小數字表示較深的陰影,而接近255的較大數字表示較淺或白色的陰影。因此,計算機中的每個圖像都以這種形式保存,其中你具有一個數字矩陣,該矩陣也稱為Channel

現在你能猜出這個矩陣的形狀嗎?好吧,它將與圖像的高度和寬度上的像素值數量相同。在這種情況下,矩陣的形狀將為24 x 16現在,讓我們快速總結一下到目前為止我們已經學到的要點-圖像以數字矩陣的形式存儲在計算機中,其中這些數字稱為像素值。這些像素值代表每個像素的強度。0代表黑色,255代表白色。數字矩陣稱為通道,對于灰度圖像,我們只有一個通道。彩色圖像如何存儲在計算機上?現在我們有了關于如何將灰度圖像存儲在計算機中的想法,讓我們看一個彩色圖像的示例。讓我們以彩色圖像為例,這是一條狗的圖像,

該圖像由許多顏色組成,幾乎所有顏色都可以從三種原色(**紅色,綠色和藍色)生成。**我們可以說每個彩色圖像都是由這三種顏色或3個通道(紅色,綠色和藍色)

這意味著在彩色圖像中,矩陣的數量或通道的數量將會更多。在此特定示例中,我們有3個矩陣:1個用于紅色的矩陣,稱為紅色通道

另一個綠色的稱為綠色通道

最后是藍色的矩陣,也稱為藍色通道。

這些像素都具有從0到255的值,其中每個數字代表像素的強度,或者你可以說紅色,綠色和藍色的陰影。最后,所有這些通道或所有這些矩陣都將疊加在一起,這樣,當圖像的形狀加載到計算機中時,它會是

其中N是整個高度上的像素數,M是整個寬度上的像素數,3表示通道數,在這種情況下,我們有3個通道R,G和B。在我們的示例中,彩色圖像的形狀將是   **6 x 5 x 3,**因為我們在高度上有6個像素,在寬度上有5個像素,并且存在3個通道。尾注本文介紹了兩種最常見的圖像格式:灰度和RGB,以及它們如何存儲在計算機中。