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Hello，大家好。白話機器學習新的一個專題又開始了。在本次專題中，我們呼應「白話」這個概念，為大家科普一些簡單的計算機視覺

的概念，幫助大家掃盲~~~

今天我們首先聊一聊——數字圖像與顏色空間。

我們經常會說做演算法其實也是在玩數學，很大的原因就是我們需要將想要分析的對象轉化為數字，然後再對數字中存在的規律進行分析。而在計算視覺任務中，我們主要處理的對象就是圖像數據。

圖像是指使用各種觀測系統以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用於人眼並進而產生視覺的實體。包括：1）各類圖片，如普通照片、X光片、遙感

圖片；2）各類光學圖像，如電影、電視畫面；3）客觀世界在人們心目中的有形想像以及外部描述，如繪畫、繪圖等。

為了對圖像數據進行更好的分析，我們會採用計算機來對其進行進一步的加工處理，也就是離散化、數字化，進而得到了數字圖像。

其中，圖像中每個基本單元叫做圖像的元素，簡稱像素（Pixel）。

數字圖像處理（Digital Image Processing）：是指應用計算機來合成、變換已有的數字圖像，從而產生一種新的效果，並把加工處理後的圖像重新輸出，這個過程稱為數字圖像處理。也稱之為計算機圖像處理（Computer Image Processing）。我們在後續的章節中，會陸續介紹一系列數字圖像處理的技術。在介紹具體數據之前，我們需要進一步了解數字圖像中的數據結構。對於一張彩色數字圖片，我們通常會將它表成一個H×W×C的3維矩陣。其中，H表示圖片的寬，W表示圖片的高，C表示圖片的通道數。H×W描述的就是圖片的解析度，也就是像素點的個數。對於每一個像素點，都會表示一個顏色，用一個C維的向量描述。我們重點聊一聊這個C。在上文中，我們講了C是通道數。實際上，C還有另一個重要的意思，就是可以描述不同的顏色空間。而在不同的顏色空間下，C的不同維度也表達了不同含義，換句話說：我們通過賦予C的不同維度不同的含義，用來描述不同的顏色空間。色彩空間

色彩是人的眼睛對於不同頻率的光線的不同感受，色彩既是客觀存在的（不同頻率的光）又是主觀感知的，有認識差異。「色彩空間」一詞源於西方的「Color Space」，又稱作「色域」，色彩學中，人們建立了多種色彩模型，以一維、二維、三維甚至四維空間坐標來表示某一色彩，這種坐標系統所能定義的色彩範圍即色彩空間。我們經常用到的色彩空間主要有RGB、CMYK、Lab、HSV等。

那色彩空間和圖片數據又是什麼關係呢？

實際上，C也就是channel的含義，取決於當前圖片數據所表示的色彩空間，而圖像數據具體的值則表示了在對應色彩空間中的取值。以RGB色彩空間為例：對於H×W的彩色圖像，在RGB空間，C取值為3，對應的三個通道則分別表示R、G、B（紅，綠，藍），這三種顏色也被稱為了三基色。通過三基色，可以構成非常豐富的彩色空間。

比如，我們在使用PS中的拾色器時候，會看到對應像素點的RGB通道上的值

對於視覺系統，我們感知到的圖像中的每一個像素點都會有一個顏色，在RGB色彩空間中，這個顏色我們表示為（R,G,B）。其中,RGB的取值範圍都是在0~255之間。比如，我們如果看到一個像素點顏色為紅色，則對應的圖像矩陣上的值則為（255,0,0），如果為綠色，則對應的圖像矩陣上的值為（0,255,0），藍色則對應到（0,0,255）。其他顏色則同樣由(R,G,B)上不同取值決定。比如：WEB標準顏色。baike.baidu.com/item/WE

講到這裡，大家應該可以想到，對於一張H×W的彩色圖像，圖像矩陣實際上就是由H×W個（R,G,B）這樣的向量組成，也就是一個3維的矩陣，其中（R,G,B）對應到了第三維上的取值。具體在python-opencv中，表示h*w大小的三通道圖像的示意圖如下：

使用OpenCV讀取並列印高寬為3*4三通道的RGB彩色圖片，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
img=cv2.imread(3.png,1)#返回RGB彩色圖像
print(img) #列印代表灰度圖像的3維矩陣

列印結果：

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