Image 计算机如何将图像转换成二进制？

计算机如何将彩色或黑白图像转换成二进制？

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相反，二进制数据如何转换为图像？我的意思是问它实际上是如何处理图像数据的

你的问题涉及很多变量。位深度、颜色空间、压缩和存储格式

但基本思想是这样的

图像由像素组成。100x100大小的图像有10000像素。原始数据需要表示这些像素中每一个的颜色值。这就是位深度发挥作用的地方。如果每个像素只有1位，则只能表示两种颜色，例如，黑色和白色。这不会形成一个特别有趣的图像。你可以通过使用点画来欺骗眼睛看到阴影。早期的计算机使用4位颜色，最多可提供16种颜色，这只是一个开始，但8位颜色更有趣，可以提供256种颜色。随着计算机硬件的改进，每个像素的位数增加了——16位（65536种颜色），最后是24位（1600万种颜色）

接下来是色彩空间。这描述了颜色信息如何存储在这些位中。例如，许多系统使用32位不仅存储颜色的红色、绿色和蓝色分量，还存储alpha级别（透明度）。一个基本的例子是ARGB颜色空间/模型-前8位是alpha，然后是红色、绿色和蓝色（每个8位）

一旦你有了这些数据，你需要选择如何存储它。为了不丢失任何数据，您可以将其以最原始的格式存储—即：每一位。然而，这通常会产生大文件。例如：在32位时，一幅100x100像素的图像将占用40K的空间-还不错。。。但是一帧高清晰度的画面呢？1920x1080像素x 32位？略低于8MB。在这个尺寸下，1秒的镜头将占用大约200MB——一整部电影超过1TB。这就是压缩的用武之地

压缩是一个非常重要的话题，但让我们看一个非常简单的例子。如果我们尝试减少必须存储的位的数量会怎么样？我们可以将许多非常相似的颜色转换成相同的颜色——这是过去在网络上经常做的事情。人们以8位GIF格式存储图像。随着位深度的减少，它们占用的空间会小得多，但这取决于图像的复杂程度，通常会导致不理想的视觉效果，渐变最终会出现条纹，或者照片看起来像像素

希望这能让您对图像的存储方式有一点了解。查看维基百科-这里有更多关于我在这里提到的所有主题的深入信息。这里有一个很好的起点：

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