到目前为止，我们已经从数学的角度讨论了函数，但是这是一台电脑，
在电脑里所有的东西都必须是数字的，这给了我们更多的限制。
让我们看一看从菲利斯·迪勒图中提取的一小块网格。
你看，实际上我有一些Matlab代码，写的是pd。Pd菲利斯迪勒。这是我的数组。
pd(40:60,30:40)
这表示行40到60。第30至40列。
你可能不知道，但那是菲利斯的脸。顺便说一下，你们应该意识到这和屏幕上的图片完全一样。
当你看这些数字时，你不会马上看到这些东西。
数字图像在计算机视觉中的数字图像中，我们通常对离散图像进行操作，这意味着我们必须进行两种类型的离散化。
首先，我们必须对规则网格上的2D空间进行采样，即我们在位置处有离散像素，你知道像素代表什么，图像元素，
好吧，在旧电视世界中也被称为pells也用于图片元素，但对于计算机，我们必须是特殊的，所以我们称它们为像素。
所以我们必须在特定位置选择它们，另一个是我们必须量化每个值，我们没有得到连续的实际值，
我们有一些有限的位数来表示，所以就像我们说的那样， 也许有8位，所以它会从零到255。
现在，你倾向于拥有16位图像，或12位，或者取决于设备，但想法是它被量化到某种程度。
尽管它是量子化的，以后我们会把它看成浮点数，我现在告诉你们，
如果你用整数图像来计算比如无符号整数，8位的代码就会中断，所以，使用浮点图像。
有时我们使用1D信号，1D信号也只是数字的数组。
图像大小我们花点时间谈谈图像大小。这是在二维空间上定义的图像。由于它是有限图像，因此必须具有一定的界限。
假设沿x轴的极限是10至330。同样，沿y轴，20至278。
你能告诉我图像的宽度和高度是多少吗? 那它所占的面积呢? 答案：
宽度是两个x轴限制之间的差值，330减去10等于320。
同样，278-20=258 ,高度为258。
面积只是宽度乘以高度：320 * 258 = 82560。
对于数字图像，高度与行数相同。宽度是列数。
因此，该面积是图像元素或像素的总数。
现在，如果每个像素具有红色，绿色和蓝色的三个颜色值，则彩色图像（特别是RGB图像）在每个像素处具有三个不同的值。
如果每个颜色值由一个字节（一个字节Byte等于8位二进制）表示，那么就需要尽可能多的字节来表示整个彩色图像。
本文章已让您了解在计算机上存储图像所需的内存量以及它取决于颜色通道的宽度，高度和数量。
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