图形图像概述笔记

本文介绍了图像的重要性能指标——分辨率,单位包括dpi、lpi和ppi。颜色深度则关乎像素信息的位数,如1位的二值图像和24位的真彩图像。位图由像素构成,而矢量图基于独立的分离图像,具有无限放大不失真的特点。转换方面,位图转矢量图较困难,反之则相对简单。

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•分辨率:一个非常重要的性能指标。指显示器所能显示的像素的多少。像素越多,图像越清晰,印刷质量越好,同时也会增加文件占用的存储空间。
描述分辨率的单位:dpi(点每英寸)、lpi(线每英寸)、ppi(像素每英寸)。

•颜色深度:每个像素信息所占的二进制位数,又称像素深度,用像素位数(bpp)表示。常见颜色深度:1,8,24,32位等。其中,1位成为二值图像,24位称为真彩图像。

•位图:由称作像素的单个点组成。

•矢量图:只能靠软件生成。因为这种类型的图像文件包含独立的分离图像,所以可以自由无限制地重新组合。文件的大小取决于图形的复杂度,与图像尺寸或图形分辨率关系不大,其占用的存储空间较小。

•位图转矢量图采用跟踪技术较难实现。矢量图转位图,采用光栅化技术,这种转换相对容易实现。

### 关于计算机图形学的学习资源 #### 定义与概述 计算机图形学是一门研究如何利用计算机生成和处理视觉信息的学科[^1]。该领域不仅涉及理论基础,还包括实际的应用技术。 #### 图形与图像的区别 在计算机图形学中,存在两种主要的数据形式——图形和图像。一种观点认为,图形是指由计算机绘制的内容;而图像是指通过外部设备捕获的真实世界景象[^2]。另一种更为常见的定义是基于文件格式区分:图形通常指的是矢量图,即使用几何形状描述的对象;而图像则多为位图或者说是点阵图,它是由像素组成的矩阵来表达画面内容。 #### 开发工具支持 对于想要深入学习此领域的开发者来说,掌握合适的开发工具有助于提高效率。目前市面上有许多优秀的图形编程软件包可以供选择,它们能够很好地兼容多种主流编程语言如C/C++, Java, Fortran等,并且这些库还充当着连接底层硬件设施的重要桥梁角色,被称为应用程序接口(API)[^3]。 #### 实践环境搭建建议 当涉及到具体项目实践时,特别是针对复杂场景下的渲染工作,则可能需要用到性能更强的专业级设备来进行高效创作。例如,在创建单帧动画的过程中,虽然不需要过多关注最终成品中的精细程度,但是仍然推荐采用具备良好响应速度的工作站完成初步布局调整;而在追求极致画质的情况下,往往离不开大规模分布式计算平台的支持,比如所谓的“渲染农场”,其能显著加快整个流程的速度并提升产出质量[^4]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Example of plotting a simple 3D object using Matplotlib for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]): xs = range(4) ys = [z]*len(xs) ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=c, alpha=0.8) plt.show() ``` 上述Python代码展示了如何使用Matplotlib库快速构建三维可视化对象,这对于初学者理解基本概念非常有帮助。
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