我们都知道，点可以构成线，线可以构成面，面就是平面，一个平面就可以视为一张图像。

假如在一个平面上，横向排列500个点，纵向排列300个点，那么，这个平面一共有500*300=150000个点。在计算机中怎么表示呢？

首先，计算机的屏幕也是由许许多多的像素（点）构成的。比如笔者的屏幕分辨率是1920*1080，其实就是指横向（水平方向）有 1920 个像素点，纵向（垂直方向）有 1080 个像素点，因此整个屏幕共显示 1920 × 1080 = 2,073,600 像素（约207万像素），这也是常见的“1080p”标准（全高清，Full HD）。

可以把每一个像素点想像成是一个电灯泡，用一个字节（byte）的取值范围表示灯泡的亮度。那么，0就表示熄灭，255就表示最亮。

所以，用一个二维数组[高度*宽度]的矩阵就可以表示这张图，如果这个二维数组的元素值全是0，当屏幕渲染时，我们将看到一个纯黑的图片，如果二维数据的元素值全是255，那么我们将看到一个纯白的图片。由于这个数组的元素取值范围是0-255，也就是8位，我们就称这样的图片为8位图，位的深度是8。

但是这样的图片永远都是灰色的（也称为灰度图），因为它不满足人类视锥细胞的要求。我们人体的视锥细胞是可以感知3种颜色的，分别是红色、绿色和蓝色，即RGB三原色。于是计算机屏幕的每个像素点（灯泡）也被设计成三原色，即可以理解成每个像素点上都安装有3个小灯泡，分别能发出红色、绿色和蓝色的光。

于是，图像的通道概念就产生了。

对于灰度图，只有一个通道；而RGB彩色图，则有3个通道，每个像素用3个数组表示（如（255，0，0）表示红色），RGBA彩色图则有4个通道，最后一个通道表示透明度通道（Alpha）。

计算图像尺寸

在计算机中，图像通过数字化的方式表示，核心是将连续的视觉信息转换为离散的数据结构。而图像中的点就是指像素，以最简单的位图为例。

假如有一张宽500像素高300像素的8位单通图，那么，它所占用的内存大小就是500*300=150000字节，约等成150000/1024=146K。

假如有一张宽500像素高300像素的8位3通道彩图，那么，它所点用的内存大小就是500*300*3=450000字节，约等于450000/1024=410K。

让我们再次阅读上一节中有关OpenCV的代码，也就是ImageHelper.cpp类文件中的Start()函数。

void ImageHelper::Start() {
	Mat image(300, 500, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));	
	string text = "Hello,OpenCV";
	Point pos(50, image.rows / 2);			// 写入坐标 
	int font = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX;	// 字体类型
	double scale = 2.0;						// 字号缩放
	Scalar color(0, 255, 255);				// 黄色
	int thickness = 5;						// 笔画粗细
	putText(image, text, pos, font, scale, color, thickness);	
	namedWindow("image", WINDOW_AUTOSIZE);	// 创建窗口	
	imshow("image", image);					// 显示图片
	imwrite("image.bmp", image);			// 保存图片
}

在上述代码中，Mat image(300, 500, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255))就表示在内存中创建一段连续空间来表示一张图像，这张图像的宽度是500像素，高度是300像素，CV_8UC3表示8位3通道，而Scalar(0, 0, 255)就表示红色。

为什么Scalar(0, 0, 255)可以表示红色？因为OpenCV中的3个通道的排列顺序是BGR，而不是RGB。所以，针对于BGR而言，如果图像中每个像素点的B和G都为0，只有R为255，那么这张图像的背景就是红色的。

计算机的图像格式

除了图位，计算机还有其它几种表示图像的方式。比如矢量图（Vector Graphics）、二值图像（Binary Image）、通道与高动态范围（HDR）。

• 矢量图通过数学公式描述图形，适用于几何形状（如Logo、图标）。
• 二值图像即每个像素仅0或1，0表示黑色，1表示白色。常应用于文字识别（OCR）和二维码。
• 多光谱图像如卫星遥感包含红外、紫外等通道（高度×宽度×N通道）。
• HDR图像即每个通道用浮点数（如32位）存储超亮或超暗细节。

虽然图像数据本身是一个矩阵，但是要将这个矩阵保存到计算机的磁盘上，还需要附加一些别的信息，比如存储格式、分辨率、色彩模式、相机参数、缩略图。

所以，根据不同的格式编码，衍生出许多不同格式的图像文件。

在OpenCV中，主要是对位图进行处理，特别是8位单通道灰度图和3通道彩色图。

——重庆教主 2025年5月7日

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