影像的處理與表達在機器學習的應用

圖像如何儲存在電腦中？

首先，讓我們了解黑白影像是如何以二進位格式儲存在電腦中的。電腦使用一個像素點來表示影像的最小單元，每個像素點只能儲存黑或白兩種顏色。計算機將黑色表示為0，白色表示為1，然後將每個像素點的顏色值依序排列成一串二進位數字，以此來儲存整個黑白影像。接下來，我們會了解彩色影像的儲存方式。

影像中的每個像素都以數值表示，這些數值稱為像素值，代表了像素的亮度或色彩資訊。在黑白影像中，像素值的範圍通常是從0到1，其中0代表黑色，1代表白色。

所以電腦中的每個影像都以這種形式保存，其中有一個數字矩陣，這個矩陣也稱為通道。

什麼是灰階影像表示

灰階影像是單色影像，只有一種顏色。灰階影像沒有顏色訊息，只有灰色陰影。灰度不是黑白，而是不同的灰色陰影。所以稱為灰度。

普通灰階影像通常包含8位元/像素數據，具有256個灰階。醫學影像和天文學中常使用12或16位元/像素影像。

灰階單色影像的像素值範圍為0到255，0代表最深的顏色，255代表最淺的顏色。

彩色影像如何儲存在電腦上？

彩色影像是由紅、綠、藍三種顏色組成的，這三種色彩通道依照RGB順序排列形成堆疊。現代彩色數位影像也遵循這一原則，因為所有顏色都可以透過這三種原色的混合來產生。

影像的特徵提取

處理影像的三維空間有時會變得複雜且冗餘。在特徵提取中，將影像壓縮為二維矩陣可以簡化處理過程。這可以透過灰階縮放或二值化來實現。灰階縮放相對於二值化更加豐富，因為它可以將影像顯示為不同灰階強度的組合。而二值化則只是簡單地建構了一個由0和1組成的矩陣。

因此，在機器學習中執行電腦視覺(CV)任務時，可以透過壓縮提取特徵，如轉為灰階或二進位格式。

以上是影像的處理與表達在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！