首先，让我们了解一下黑白图像是如何以二进制格式存储在计算机中的。计算机使用一个像素点来表示图像的最小单元，每个像素点只能存储黑或白两种颜色。计算机将黑色表示为0，白色表示为1，然后将每个像素点的颜色值按顺序排列成一串二进制数字，以此来存储整个黑白图像。接下来，我们会了解彩色图像的存储方式。
图像中的每个像素都用数值表示，这些数值被称为像素值，代表了像素的亮度或颜色信息。在黑白图像中，像素值的范围通常是从0到1，其中0代表黑色，1代表白色。
所以计算机中的每个图像都以这种形式保存，其中有一个数字矩阵，这个矩阵也称为通道。
灰度图像是单色图像，只有一种颜色。灰度图像没有颜色信息，只有灰色阴影。灰度不是黑白，而是不同的灰色阴影。所以称为灰度。
普通灰度图像通常包含8位/像素数据，具有256个灰度级。医学图像和天文学中常使用12或16位/像素图像。
灰度单色图像的像素值范围为0到255，0代表最深的颜色，255代表最浅的颜色。
彩色图像是由红、绿、蓝三种颜色组成的，这三种颜色通道按照RGB顺序排列形成堆栈。现代彩色数字图像也遵循这一原则，因为所有颜色都可以通过这三种原色的混合来生成。
处理图像的三维空间有时会变得复杂而冗余。在特征提取中，将图像压缩为二维矩阵可以简化处理过程。这可以通过灰度缩放或二值化来实现。灰度缩放相对于二值化更加丰富，因为它可以将图像显示为不同灰度强度的组合。而二值化则只是简单地构建了一个由0和1组成的矩阵。
因此，在机器学习中执行计算机视觉(CV)任务时，可以通过压缩提取特征，如转为灰度或二进制格式。
以上是图像的处理与表达在机器学习中的应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
