通道，灰度，深度

最新推荐文章于 2025-02-16 21:15:14 发布
转载 最新推荐文章于 2025-02-16 21:15:14 发布 · 1.2k 阅读 · 0

本文详细解析了图像处理中的通道概念，包括灰度图、彩色图的不同通道数及其应用场景，如RGBA四通道图像用于表示透明度。同时介绍了常见的图像处理格式及压缩方式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关于通道的解释：  

 1、比较通俗易懂的解释是：灰度图的通道数为1，彩色图的通道为3。基本上，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。

  2、4通道通常为RGBA，在某些处理中可能会用到。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。还有一种情况就是16位图像，本来是3通道，但是为了减少数据量，压缩为16位，刚好两个通道，常见格式有RGB555或RGB565，也就是说R占5位，G占5或6位，B占5位，也有RGBA5551格式。古老的格式，不用也罢。

 3、主要是有些摄像头常采用一些比较“古怪”的格式，没办法。补充一种情况，目前常见的一些摄像头喜欢采用YUV2等格式，格式如下YUYV，在处理的时候可以用4通道或者2通道来处理。如原格式为：Y1UY2V，插值成为Y1UV，Y2UV 就成两个彩色点了。YCrCb也有类似压缩情况。

关于灰度的解释： 

 描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道
windows的bmp有时候是一个四通道图像，R、G、B加上一个A通道，表示透明度

(vblittleboy)
图像深度是指存储每个像素所用的位数

转载：http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/11265873
深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
c++ 单通道转成三通道（位深度8-＞位深度24）
weixin_43896283的博客
05-31 835
C++ 将单通道图像转成三通道图像，即将位深度为8的图像转成位深度为24的图像
多通道，单通道，灰度图等概念
a200638012的博客
05-13 4407
最近由于工作需要，需要对图片进行二值化并存储，普通的算法由于噪点太多，识别后的图片不是很清晰，需要寻找更好的方法，因此学习一下opencv 有一些基本概念在这里总结一下： 深度： 深度即选择存储图像矩阵的元素数据类型(长度)，当然是数据长度(比如8bit,16bit,32bit)越长，能存储的范围越大，相应的，像素也越大，图像就越清晰。 图像通道： 在RGB色彩模式下就是指在下就是指那单
opencv中图像的通道、深度的解释
小村长技术blog
09-06 4041
关于通道的解释：    1、比较通俗易懂的解释是：灰度图的通道数为1，彩色图的通道为3。基本上，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。   2、4通道通常为RGBA，在某些处理中可能会用到。2通道图像不常见，通常在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便
彩色图像RGB通道分别读到三个灰度图像
boyhailong的专栏
11-30 9950
这个刚开始不知道怎么弄，后来问了下网友，原来一个spit函数搞定！ #include #include //#include int main() { IplImage* src = cvLoadImage( "F:\\hehua.jpg", 1 ); IplImage * RedChannel = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1);
[ps] 灰度和通道基础知识
weixin_30273175的博客
11-28 655
灰度、灰度值、灰度图像 灰度：灰度使用黑色调来表示物体，即用黑色为基准色，不同饱和度的黑色来显示图像。每个灰度对象都具有从0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。自然界中的大部分物体平均灰度为18%。需要注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比，百分比越高颜色越偏黑，百分比越低颜色越偏白。灰度也可认为是亮度，简单的说就是色彩的深浅程度。...
单通道与三通道的灰度图
qq_43640679的博客
03-14 2845
灰度图有单通道与三通道之分，单通道的为一个值表示一个像素点的颜色，0为黑色，255为白色。但是对于三通道的灰度图来说即为R，G，B三通道为相同的值，若三通道的值不相同，则为彩色图。 ...
深度学习中通道数的理解
LYH8543的博客
02-16 1914
在深度学习中，通道（Channels）是卷积神经网络（CNN）中的一个核心概念，它在数据的表示和特征提取中起着至关重要的作用。通道的作用可以从输入数据、特征提取和模型设计等多个角度来理解。以下是通道的主要作用：对于输入数据（如图像），通道数通常表示数据的颜色空间或特征维度。灰度图像：1个通道（仅亮度信息）。RGB图像：3个通道（红、绿、蓝）。多光谱图像：可能有更多通道（如红外、深度等）。通道数决定了输入数据的维度，每个通道可以表示不同的信息（如颜色、深度、温度等）。在卷积层中，每个卷积核会生成一个输出通道，
将灰度图与深度图合成彩图
无涯的博客
01-15 3999
将灰度图和深度图结合起来，用灰度图显示产品上的图案，用颜色来显示深度。在后续处理的时候可以很直观。
RGB图像之灰度级和通道的理解
热门推荐
silence2015的专栏
12-21 7万+
最近刚开始学数字图像处理，在看到灰度级时候以为灰度只是表示黑白/深浅色图像，其实灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。 注意，灰度值只是表征单色的亮暗程度。 在彩色图像/RGB图像中，图像是一个三维矩阵，如400*300*3，其中400表示列数，300表述行数，3代表三个分量，也就是R,G,B。 每一层矩阵（400*300*1
【灰度图像】
piano_diano的博客
09-02 1万+
像素 图像的组成元素是像素，每一个像素都有明确的位置和被分配的色彩数值。 颜色三通道 像素的色彩数值是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的，即 RGB ，在计算机中把每个通道的数值规定为 (0,255)，2的8次方，即一个 bit 的大小。 例如，下图中选中的颜色，他的RBG三通道的值分别为 162，71，100 灰度图像 灰度图像与一般的图像不同，一般图像的像素的RGB三值可以各自不同，但是灰度图像的像素的 RGB三值都是相同的 ，这就会出现一个现象，那就是在视觉上看，图像的每个像素点的颜色是处于 白色到黑
图像处理（二值图、灰度图、彩色图像）
chy5764的博客
04-10 6386
第0行第0列位于图像的左上角，其中第1个索引表示第0行，第2个索引表示第0列。在 RGB 色彩空间中，存在 R（red，红色）通道、G（green，绿色）通道和 B（blue，蓝色）通道，共三个通道。RGB模式的彩色图像在读入OpenCV内进行处理时，会按照行方向依次读取该RGB图像的B通道、G通道、R通道的像素点，并将像素点以行为单位存储在ndarray的列中。0到255刚好可以用。一般情况下，在RGB色彩空间中，图像通道的顺序是R→G→B，即第1个通道是R通道，第2个通道是G通道，第3个通道是B通道。
OpenCV读入图像及通道详解
小伟锅的博客
07-08 2万+
使用OpenCV的imread（）函数读入图像，往往需要区分图像是单通道图像还是多通道图像。   灰度图像通道数（channels）为1（占8位），彩色图像通道数（channels）为3（占24位），灰度图像只需要一个0-255的值来描述，imread（“image_path”，0）进行灰度图像读入，如果不是灰度图像则将其转化为灰度图像，灰度图像在内存中连续存储，在Mat存储如下图：
4 图像处理基础知识
kking_edc的博客
01-27 8069
1 图像格式 1.1 通道数与像素深度 灰度图的通道数为1，RGB图片的通道数为3。对于灰度图，使用一个8位的数字就可以表示对应的黑白程度，因此像素深度为8。 以OpenCV为例介绍图像的通道数和像素深度的概念，首先我们读取并显示图片： import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread("../picture/pig.jpg") show_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) p
关于卷积，池化，前向传播，反向传播，全连接层，通道数的一些概念
gongkeguo的博客
06-17 1200
写在前面：本文内容中关于通道数的内容来自文章 图像的通道（channels）问题 反向传播的理解参考自 前向传播、反向传播——通俗易懂 激活函数的内容参考自 常用激活函数（激励函数）理解与总结 其他内容截取自B站视频 卷积层和池化层的理解 外加个人理解。仅作为本人笔记便于速览，如有侵权，联系立删。 正文： 人工神经网络中，单个神经元一般模型是这样的，从左到右分别是输入，输入权重，输入乘以输入权重求和，这里-1应该是偏置bias的一种取值，f(x)是激活函数，常用的有Sigmoid函数、tanh函数、Relu
OpenCV中cvtColor转灰度图的通道数
荒野孤舟的博客
07-01 7820
    OpenCV在转灰度图的时候常用到cvtcolor，但是有的时候发现如此转灰度图的方法会导致生成三通道的灰度图？原因如下：Mat firstpic = imread("IMG.JPG"); cvtColor(firstpic, firstpic, CV_BGR2GRAY);    如上一段代码，有时会习惯性将原图转换成灰度图存储，实际上，cvtcolor输出图像是几通道，则输出的灰度图就是...
opencv（三）单通道灰度图合成多通道图
Gloria971111的博客
03-17 9812
题目：下图给出一组用灰度图形式表示彩色图像的例子，从(a)到(c)分别为1 幅彩色图像的R，G，B 分量（每个分量用8 bit 表示），分析人物的各种彩色信息。（比如，外套，衬衣,脸部肤色，领子，耳环，眼睛，牙齿，嘴巴等的颜色） 找个软件组合一下进行验证。 图片（a）R 图片（b）G 图片（C）B #include"opencv2/opencv.hpp" #include &...
yolo多模态灰度➕深度
最新发布
04-03
根据用户提供的引用，特别是引用[1]中的YOLO-MIF，提到了使用伪多通道灰度图像技术，将单通道转换为三通道，这可能是处理灰度图像的一种有效方法。这可能通过复制灰度通道三次或进行某种变换来生成三通道输入，类似...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值