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什么是数字图像？
弄懂数字图像的概念对学习计算机视觉很有帮助。
那么，什么是数字图像？
字面意思，数字图像就是有数字组成图像。通常由像素（Pixel）组成，每个像素包含颜色或亮度信息。数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型：
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位图图像（Bitmap/Raster Image）：由一个个小的像素点组成，每个像素有固定的颜色或灰度值，排列组合形成完整的图像。位图图像的分辨率依赖于像素数量，因此放大时会出现模糊或锯齿。常见的位图格式包括JPEG、PNG、GIF等。
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矢量图像（Vector Image）：使用数学公式描述图像内容，图像中的元素由点、线、曲线、形状构成。矢量图像在放大或缩小时不会失真，适合需要频繁缩放的应用场景。常见的矢量格式包括SVG、AI、EPS等。
在计算机中，图像通常是存在一个“二维数组”里。数组中的每个元素表示1个像素。以二值图像为例。
上图是一个 100 x 100 像素的图像，这个图像在计算机中是以0和1的形式存储起来，0表示黑色像素，1表示白色像素。
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
]
通常一幅图像的像素越多，图像的细节就越丰富，图像也越逼真。
数字图像有什么用？
将图像信息数字化后除了方便存储外，更便于计算和分析。可以用于更复杂的分析，例如边缘检测、形状识别、物体跟踪、面部识别等，这对于医疗影像、监控、自动驾驶等领域至关重要。
举个例子，要定位照片里的证件出现在什么位置，将彩色的图像转成灰度，甚至黑白图像（只有纯黑和纯白），根据证件的长宽比在图中就很容易检索出卡片的位置。
再举个例子，如果将图片已 HSV 的方式存储（H色相、S饱和度、V明度），通过色相通道就很容易实现抠图功能。比如根据人的皮肤颜色将人像从画面中扣取出来。
再再举个例子，如果想做一款美图产品，给照片加各种滤镜，其实也是对图片中每个像素进行处理。图像数字化后，可以通过各种公式调整图片的亮度、对比度、锐化、去噪等，以改善图像质量。
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