图像的表示与通道数问题

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数字图像的基本概念
对于一幅的数字图像,我们看到的是 肉眼可见的一幅真正的图片,但是计算机看来,这副图像只是一堆亮度各异的点。一副尺寸为 M × N 的图像可以用一个 M × N 的矩阵来表示,矩阵元素的值表示这个位置上的像素的亮度,一般来说像素值越大表示该点越亮。
一般来说,灰度图用 2 维矩阵表示,彩色(多通道)图像用 3 维矩阵(M× N × 3)表示。
下面说说什么是通道数
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通道数问题
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。
而四通道图像,就是R、G、B加上一个A通道,表示透明度。一般叫做alpha通道,表示透明度的。
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。
通过通道可以改变图像的色相和颜色,例如如果你保存红色通道,那么图像本身就只保留红色的元素和信息。
如果察看单个通道,发现每个通道都显示为一幅灰度图像(不能说是黑白图像)。某个通道的灰度图像中的明暗对应该通道色的明暗,从而表达出该色    光在整体图像上的分布情况。由于通道共有3个,所以也就有了3幅灰度图像。
    通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。
 通道中的纯黑,代表了该色光在此处完全不发光,亮度级别是0。
 介于纯黑纯白之间的灰度,代表了不同的发光程度,亮度级别介于1至254之间。
 灰度中越偏白的部分,表示色光亮度值越高,越偏黑的部分则表示亮度值越低。
现在可以明白为何通道用灰度表示了吧?因为通道中色光亮度从最低到最高的特性,正符合灰度模式那种从黑到白过渡的表示。正是因为灰度的这种特性,使得它在以后还被应用到其它地方。通道中的灰度,与颜色调板的灰度滑块是对应的
 一幅完整的图像,红色绿色蓝色三个通道缺一不可。即使图像中看起来没有蓝色,只能说蓝色光的亮度均为0,但不能说没有蓝色通道存在。
    “存在、亮度为零”和“不存在”是两个不同的概念
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接着再说说图像是如存储的,即使如何编码的:
如果是单通道图像,即灰度图,每个像素值用一个八位的二进制即可,如下图:

其中,I(ij)表示第i行第j列的亮度值。
如果是多通道图像,比如 RGB 图像,则每个像素用三个字节表示。在 OpenCV 中, RGB 图像的通道顺序为 BGR ,存储如下图 所示:
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