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隨著python的大火，人工智能領(lǐng)域也在蓬勃的發(fā)展（人工智能的大火也導(dǎo)致了python的發(fā)展）。在人工智能的發(fā)展中，圖像識別技術(shù)是里面發(fā)展得比較好的一部分技術(shù)，很多互聯(lián)網(wǎng)大廠都在這一方面投入了很多精力并獲得了不菲的成果。今天我們就通過介紹計算機圖像存儲的方式，來介紹一下圖像識別的原理吧！
物理基礎(chǔ)
在初中物理中我們接觸到三基色（紅綠藍）。三種基色的光可以合成所有顏色的光（而如果三種基色的光都沒有，就沒有光，就呈現(xiàn)出黑色），這就是我們可以看到彩色圖片（顯示器上的，發(fā)光的）的基礎(chǔ)。
另外，物理學(xué)上還有三原色，是紅黃藍，三基色和三原色的區(qū)別是他們的原理，一種利用加色法（三基色）進行顏色合成，另一種利用減色法（三原色）進行顏色合成，通過減色法無法合成白色。三原色是我們可以看到的彩色圖片（紙質(zhì)照片，不發(fā)光，依靠反射光的）的基礎(chǔ)
物理學(xué)上喜歡將一件物體無限的往最小方向分解，直到分解不了為止，因此我們看到了原子。在圖像處理上，我們也將圖片進行了分解，分解到最后，只剩下一個點，這個點就叫像素點。而一張圖片，由很多很多的像素點組成，以目前常見的攝像頭像素（1200萬像素）為例，一張照片就有1200萬個像素點。
如上圖所示，每三個發(fā)光單元構(gòu)成一個像素點。
計算機基礎(chǔ)
有了物理基礎(chǔ)，那么計算機只要通過數(shù)據(jù)控制每個像素點就可以了。我們上文提到過，每個像素點都有三種顏色構(gòu)成，每張圖片由很多很多的像素點組成，我們將像素點進行排列，就可以得到一個像素點矩陣（可以理解為一個二維數(shù)組或者一個方陣）。而每個像素點需要記錄這個顏色的信息，那就又回到了物理學(xué)的范疇了。三基色調(diào)整顏色是通過三種顏色的光的發(fā)光強度不同來實現(xiàn)光的混合的。那么我們在每個像素點中記錄每一個像素對應(yīng)的rgb光的強度值，就能實現(xiàn)混合得到的光的顏色。
通過上述原理，數(shù)碼圖像最重要的格式——rgb模式就介紹得差不多了。rgb模式的原理就是通過一個二維數(shù)組來記錄每個像素點的位置，每個像素點都有rgb三個屬性值用來記錄對應(yīng)的數(shù)值（實際上應(yīng)該是一個三維數(shù)組）。
在rgb模式中，每個屬性值用一八位的二進制數(shù)值（也就是一字節(jié)，而一字節(jié)可以表示256種狀態(tài)），一個像素點有三個這樣的屬性值，也就是說他可以合成256*256*256（1677多萬）種顏色，也就是我們所說的真彩色。
rgb的出現(xiàn)是基于彩色顯示屏的，在沒有彩色顯示屏的時代，其實使用的圖片記錄方式也很相似。比如以下要介紹的幾種模式：
- 位圖模式:我們在rgb模式中介紹到，rgb每個像素點用三個八位的二進制數(shù)值進行表現(xiàn)，而位圖只用一個一位的二進制數(shù)值表現(xiàn)，所以位圖只有兩種顏色，也就是白色和黑色。
- 灰度模式：與rgb模式類似，但它采用的是一個八位的二進制數(shù)值進行表現(xiàn)，這個數(shù)值只控制白色的強度（也就是灰度）。
CMYK模式：CMYK模式是用來打印或印刷的模式，它是相減的模式。當(dāng)C、M、Y三值達到最大值時，在理論上應(yīng)為黑色，但實際上因顏料的關(guān)系，呈顯的不是黑色，而是深褐色。為彌補這個問題，所以加進了黑色K。由于加了黑色，CMYK共有四個通道，正因為如此，對于同一個圖像文件來說，CMYK模式比RGB模式的信息量要大四分之一。但RGB模式的色域范圍比CMYK模式大。因為印刷顏料在印刷過程中不能重現(xiàn)RGB色彩。
什么是通道
在上面我們提到了，每一個像素點都有rgb三個值。圖像通道就是將單獨的一個顏色拿出來的部分數(shù)據(jù)。如下圖所示，一張圖片可以拆分成3個通道。
當(dāng)我們只選擇綠色通道時，圖片是這個樣子的：
可以看到，在前一張圖中的綠色，在只展示綠色通道的時候變成了白色（通過黑白的方式來展示這個值的強弱）。
關(guān)于圖像識別與圖像處理
講了這么多，那這又關(guān)圖像識別和圖像處理有什么關(guān)系呢？
首先你得知道圖像是什么，才能進行處理。既然圖像是一個一個的像素點，那么我們就一個一個點的去理解他。我們在最開始一直提到過一個東西，就是圖片是存儲在一個二維數(shù)組（三維數(shù)組）里的。這種存儲方式我們又喜歡管他叫——矩陣。圖像識別的基礎(chǔ)原理，就是通過矩陣的運算來判斷圖像是否有相似之處的。比如我有兩個矩陣，他們的內(nèi)容是一樣的，那么計算機通過計算就可以得到相同的結(jié)果（其實更深化的講，矩陣可以讓計算機判斷矩陣之中的相似區(qū)塊，這部分可讀者可以自行去了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和特征值）。也就是說，圖像識別的原理，是建立在圖像矩陣上的。
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圖像處理就更簡單了，我們既然知道了圖像是怎么存儲的，我們只需要對圖像數(shù)據(jù)進行修改，就能對圖像進行處理。
與python的關(guān)系
說了這么多，但卻還沒提到python，是因為上述的內(nèi)容都是計算機原理，并不是python獨家專有的。那么為什么小編在這里要提到python呢？其實是由于python的特殊性，python是現(xiàn)有語言里面生態(tài)比較好的，不管是機器學(xué)習(xí)還是圖像處理庫，python都有一套合理簡單的解決方案，而且由于使用比較簡單，而且也不需要追求太高的效率，很多機器學(xué)習(xí)的算法工程師都偏愛使用python進行開發(fā)。這也就是為什么現(xiàn)在python可以乘上人工智能的浪尖的原因了。
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小結(jié)
以上就是關(guān)于圖像識別原理以及計算機圖像存儲的全部內(nèi)容。關(guān)注W3C技術(shù)頭條，查看往期精彩內(nèi)容！
