Файл, содержащий нецветное растровое изображение, имеет размер 768 байт
Обновлено: 21.11.2024
Очевидно, что значения пикселей, хранящиеся в файле, соответствуют цветам. Но как на самом деле задаются цвета?
Однобитные пиксельные данные, которые могут принимать значения 0 и 1, могут полностью представлять только изображения, содержащие два цвета. Таким образом, есть только два способа сопоставления значений пикселей в файле с цветами на экране. В большинстве ситуаций вы обнаружите, что уже существует соглашение, устанавливающее, какое значение соответствует какому цвету, хотя в файле может быть доступен отдельный механизм для изменения этого. Это определение также может быть изменено приложением визуализации на лету.
Пиксельные данные, состоящие из более чем одного бита на пиксель, обычно представляют собой набор значений индекса в цветовой палитре, хотя в некоторых случаях существует прямое числовое представление цвет в схеме определения цвета.
Указание цвета с помощью палитр
Палитра, которую иногда называют картой цветов, картой индексов, таблицей цветов или справочной таблицей (LUT), представляет собой одномерную массив значений цвета. Как следует из синонима справочная таблица, это краеугольный камень метода, с помощью которого можно косвенно обращаться к цветам, указывая их позиции в массиве. Используя этот метод, данные в файле можно хранить в виде серии значений индекса, обычно небольших целых значений, что может значительно уменьшить размер пиксельных данных, когда необходимо представить только небольшое количество цветов. Считается, что растровые изображения, использующие этот метод представления цвета, используют косвенное или псевдоцветное хранилище.
Например, четырехбитные пиксельные данные можно использовать для представления изображений, состоящих из 16 цветов. Эти 16 цветов обычно определяются в палитре, которая почти всегда включается где-то в файле. Каждое из значений пикселей, составляющих данные пикселей, является индексом в этой палитре и состоит из одного из значений от 0 до 15. Задача приложения рендеринга состоит в том, чтобы прочитать и изучить значение пикселя из файла, использовать его в качестве индекса. в палитру и получить значение цвета из палитры, которое затем используется для указания цветного пикселя на устройстве вывода.
На рис. 2-4 показано, как можно использовать палитру для указания цвета.
Рисунок 2-4: Использование палитры для задания цвета
Палитра представляет собой набор цветов, заданных максимально точно. На практике каждый элемент палитры обычно имеет длину 24 бита или три байта, хотя для обеспечения будущего расширения и машинных зависимостей каждый элемент иногда сохраняется как 32 бита или четыре байта. Любопытно, что цветовые модели, многие из которых существовали до компьютерной эры, часто строятся вокруг равного разделения возможных цветов на три переменные, таким образом аккуратно умещаясь в три байта памяти для хранения данных. (Мы включили обсуждение цветовых моделей в раздел «Цвет» далее в этой главе.)
Это означает, что палитры в три или четыре раза больше, чем максимальное количество определенных цветов. Например, 4-битная цветовая палитра:
в зависимости от того, три или четыре байта используются для хранения каждого определения цвета.
Проблемы при использовании палитр
Допустим, что значение (255,0,0) представляет красный цвет в цветовой модели, используемой нашим форматом изображения. Мы позволим нашей примерной палитре определить 16 цветов, организованных в виде массива из 16 элементов:
Поскольку (255,0,0) является третьим элементом в палитре, мы можем сохранить значение 2 (если массив отсчитывается от нуля, как в языке C), с подразумеваемым соглашением, что значения должны интерпретироваться как значения индекса в массиве. Таким образом, каждый раз, когда в пиксельных данных встречается спецификация для красного цвета, мы можем вместо этого сохранить 2, и мы можем сделать то же самое для других цветов, найденных в изображении.
Информация о цвете может занимать много места. В некоторых случаях использование палитр делает хранение цветов более эффективным; в других случаях хранение цветов напрямую, а не через палитры, более эффективно.
В более крупных и сложных форматах изображений непрямое хранение с помощью палитр экономит место за счет уменьшения объема данных, хранящихся в файле. Если вы, например, используете формат, который хранит три байта информации о цвете на пиксель (обычно используемый метод) и может использовать до 256 цветов, значения пикселей, составляющие растровое изображение изображения размером 320x200 пикселей, будут занимать 192 000 ( 320*200*3) байт памяти. Если бы вместо этого в том же изображении использовалась палитра с 256 3-байтовыми элементами, каждый пиксель в растровом изображении должен был бы иметь размер всего в один байт, чего как раз достаточно для хранения значения индекса карты цветов в диапазоне от 0 до 255. Это исключает два из каждых трех байтов в каждом пикселе, уменьшая необходимый объем хранилища до 64 000 (320 * 200 * 1) байт.
На самом деле, мы должны добавить длину самой палитры, которая составляет 768 (256 * 3) байтов, поэтому соответствующие данные в файле будут иметь длину 64 768 байтов, что позволит сэкономить почти в 3 раза. три над прежним методом хранения. (Обратите внимание, однако, что если объем растровых данных в файле очень мал, накладные расходы на хранение, вызванные включением палитры, могут свести на нет любую экономию, полученную за счет изменения метода хранения.)
Непрямое сохранение цвета с помощью палитр имеет ряд преимуществ помимо очевидных. Во-первых, если вам нужно знать, сколько фактических цветов хранится в изображении (т. е. 256-цветное изображение не всегда содержит 256 цветов), прочитать палитру и определить, сколько ее элементов является простой задачей, несложно. используются или являются дубликатами других. Неиспользуемые элементы в большинстве форматов обычно обнуляются.
Палитры также удобны, когда вы хотите изменить цвета изображения. Например, если вы хотите изменить все красные пиксели в визуализируемом изображении на зеленые, все, что вам нужно сделать, это изменить соответствующее значение, определяющее красный цвет в палитре, на соответствующее значение для зеленого цвета.
Как мы уже упоминали, использование палитр уместно не во всех случаях. Сама палитра занимает много места. Например, палитра, содержащая 32 768 цветов, займет не менее 98 304 байта дискового пространства. По этой причине изображения, содержащие более 256 цветов, обычно хранятся в формате буквальный, абсолютный или истинный цвет (а не в палитрах), где каждое значение пикселя соответствует непосредственно одному цвету.
Палитры были разработаны для решения проблемы ограниченного количества цветов, доступных на некоторых устройствах отображения. Однако, если устройство вывода не обеспечивает аппаратную поддержку прикладного программного обеспечения, использование формата на основе палитры добавляет дополнительный уровень сложности до появления изображения на устройстве отображения. Если устройство отображения может поддерживать истинный цвет, может быть лучше использовать формат, поддерживающий истинный цвет, даже если изображение может иметь только несколько цветов. Как правило, изображения, содержащие тысячи или миллионы цветов, лучше хранить в формате, поддерживающем истинный цвет, поскольку количество и размер элементов, необходимых в формате на основе палитры, может привести к тому, что размер палитры, необходимой для того, чтобы приблизиться к размеру сами данные растрового изображения.
Прежде чем мы продолжим обсуждение того, как цвета хранятся в файле, мы должны немного отвлечься и поговорить о том, как определяются цвета. Обсуждение палитр возобновляется в разделе ниже под названием ". И назад к палитрам".
Несколько слов о цветовых пространствах
Цвета определяются указанием нескольких, обычно трех, значений. Эти значения определяют количество каждого из набора основных цветов, иногда называемых цветовыми каналами, которые смешиваются для получения составных цветов. Затем в виде упорядоченного набора значений указывается составной цвет. Если «упорядоченный набор значений» звучит для вас тревожно (так же, как и «упорядоченная пара»), будьте уверены, то же самое было и для людей, создающих определения цветов. Говорят, что определенный цвет представляет собой точку на графическом графике всех возможных цветов. Из-за этого люди иногда называют цвет точкой в цветовом пространстве.
RGB — это обычное определение цвета. В цветовой модели или системе RGB цвета красный, зеленый и синий считаются основными и неразложимыми. Цвет можно указать, предоставив триплет RGB в форме (R, G, B). Люди иногда думают о цветовых триплетах с точки зрения процентов, хотя на самом деле проценты не используются для выражения фактических определений цвета. Цвета в цветовой модели RGB можно охарактеризовать следующим образом:
| (0%, 0%, 0%) | Черный |
| (100%, 100% , 100%) | Белый |
| (100%, 0%, 0%) | Красный |
| (50%, 50%, 50%) | Светло-серый |
Есть много усовершенствований, и вы всегда можете найти кого-нибудь, кто поспорит о том, какие числа определяют какой цвет. Однако это основная идея. Говорят, что каждый из этих триплетов RGB определяет точку в цветовом пространстве RGB.
При сохранении данных о цвете в файле более практично указывать значение каждого компонента цвета не в процентах, а в виде значения в предварительно определенном диапазоне. Если пространство, выделенное для каждого компонента цвета, составляет байт (восемь бит), естественный диапазон составляет от 0 до 255. Поскольку цвета обычно определяются с использованием 24 битов или трех байтов, естественно присвоить каждый из трех байтов для использования в качестве значения цветового компонента в цветовой модели. Например, в цвете RGB с использованием трех байтов для каждого цвета цвета обычно хранятся в виде триплетов RGB в диапазоне от 0 до 255, где 0 соответствует нулевой интенсивности, а 255 — максимальной интенсивности.
Таким образом, значения пикселей в предыдущем примере будут следующими:
| (0,0,0) | Черный |
| (255,255,255) | Белый |
| (255,0,0) | Красный |
| (127,127,127) | Светло-серый |
В этом примере, конечно, предполагается, что 0 означает наименьшее количество, а 255 — наибольшее количество определенного цветового компонента. Иногда вы обнаружите, что создатель формата или архитектор приложения извращенно решил инвертировать «естественный» смысл определения цвета и сделал RGB (0, 0, 0) белым, а RGB (255, 255, 255) черным. но, к счастью, это бывает редко.
В следующем в этой главе разделе под названием "Как представляются цвета" описывается RGB и другие цветовые системы.
Еще немного о Truecolor
Слово истинный цвет появляется в обсуждениях изображений, содержащих большое количество цветов. Что мы подразумеваем под большим в этом контексте? Большинство людей считают, что от 200 до 300 000 — это очень много. Напомним из приведенного выше обсуждения, что палитра, содержащая 256 цветовых определений, использует максимум 64 байта памяти, а палитра с 32 768 или более цветами использует как минимум почти 100 КБ. В свете этого 256 — это не «большое» количество цветов. Однако большинство людей считают 32 768, 65 536 и 16,7 миллиона цветов «большими». И это только то место, которое занимает палитра; мы даже не говорим о данных изображения!
Вместо включения в файл огромной палитры, в которой значения пикселей являются индексами палитры, значения пикселей можно рассматривать как буквальные значения цвета. На практике значения пикселей состоят из трех частей, и каждая часть представляет цвет компонента в используемой цветовой модели (например, RGB). Значения пикселей из изображений, содержащих 32 768 или 65 536 цветов, обычно хранятся в файле в виде двух последовательных байтов или 16 битов, поскольку почти все машины обрабатывают данные как минимум по одному байту за раз. Приложение для визуализации должно считывать эти 16-битные значения пикселей и разлагать их на 5-битные значения компонентов цвета:
На самом деле более распространено следующее подразделение:
Здесь дополнительный бит дается зеленому компоненту, потому что человеческий глаз более чувствителен к зеленому, чем к красному и синему. Порядок цветовых компонентов произвольный, а порядок и интерпретация цветовых компонентов в значении пикселя варьируются от формата к формату. Таким образом, компоненты 16-битного значения пикселя могут интерпретироваться как (G,B,R) так же легко, как (R,G,B) и (B,R,G). Указание цветов RGB в последовательности (R, G, B) имеет некоторую привлекательность, поскольку цвета расположены в соответствии с электромагнитной частотой, что определяет их порядок в физическом спектре.
24-битные значения пикселей хранятся в трех байтах:
Равномерное разделение между цветовыми компонентами модели, по одному байту на каждый компонент, является наиболее распространенной схемой, хотя и другие деления не являются чем-то необычным.
. И снова к палитрам
Ранее в этой главе мы познакомились с использованием палитр. Здесь мы продолжим обсуждение различных типов палитр и проиллюстрируем их некоторыми реальными примерами.
Типы палитр
Существует несколько разных способов говорить о палитрах.
Одноканальная палитра содержит только одно значение цвета для каждого элемента, и это значение цвета сопоставляется непосредственно с одним цветом пикселя. Каждый элемент одноканальной палитры может иметь, например, следующую форму:
Многоканальная палитра (или многоканальная палитра) содержит два или более отдельных значения цвета для каждого элемента цвета. Каждый элемент трехканальной палитры, использующий красный, зеленый и синий цвета, может иметь, например, следующую форму:
Здесь R указывает значение одного канала, G указывает значение второго канала, а B указывает значение третьего канала. Если изображение содержит четыре компонента цвета, как в цветовой системе CMYK, описанной далее в этой главе, может использоваться 4-канальная цветовая карта и т. д.
Палитры, ориентированные на пиксели, хранят все данные о цвете пикселей в виде непрерывных битов в каждом элементе массива. Как мы отмечали выше, в палитре RGB каждый элемент палитры состоит из тройки значений. Это соответствует способу хранения значений пикселей в файле, обычно в порядке RGB или BGR:
Таким образом, палитра выглядит так:
В плоскостной палитре компоненты цвета пикселей разделены; соответствующие значения цветовых каналов хранятся вместе, и палитра выглядит так, как будто она состоит из трех одноканальных палитр, по одной для каждого цветового канала. Это соответствует способу расположения значений пикселей в файле (т. е. в виде нескольких цветовых плоскостей):
Таким образом, небольшая палитра может выглядеть так:
Хотя это может выглядеть как одна палитра, содержащая три цветовых плоскости, обычно лучше визуализировать ее как три отдельные палитры, каждая из которых содержит одну цветовую плоскость. Таким образом, у вас не возникнет проблем с обращением к нулю первого элемента каждой цветовой плоскости.
Из приведенного выше обсуждения должно быть ясно, что как одноканальные, так и многоканальные палитры могут быть ориентированы на пиксели или плоскости. Например:
-
Одноканальная пиксельная палитра содержит одно значение пикселя для каждого элемента.
Рис. 2-5 иллюстрирует эти различные типы палитр.
Рисунок 2-5: Типы палитр
Также интересно отметить, что используемые элементы в палитре не всегда располагаются непрерывно, не всегда упорядочены и не всегда начинаются с заполненного нулевого значения индекса. Двухцветное изображение с 256-цветной палитрой (да, это было сделано) может иметь индекс цветов в позициях 0 и 1, 0 и 255, 254 и 255 или даже 47 и 156. Расположение определяется программным обеспечением. запись файла изображения и, следовательно, в конечном итоге программистом, создавшим программное приложение. (Мы решили не комментировать дальше.)
Примеры палитр
Давайте рассмотрим несколько примеров палитр. Самой простой является двухцветная или монохромная палитра:
В этом примере мы видим двухэлементный массив, содержащий значения цвета 0x00 и 0x01 в элементах 0 и 1 соответственно. В файле все значения пикселей являются индексами. Пиксель со значением 0 служит индексом цвета, представленного значением 0x00. Точно так же пиксель со значением 1 служит индексом цвета, представленного значением 0x01. Поскольку это растровое изображение содержит только два цвета, а цвет каждого пикселя может быть представлен одним битом, может показаться, что проще хранить эти значения непосредственно в растровом изображении в виде битовых значений, чем использовать палитру. Конечно, это проще, но некоторые форматы, содержащие только палитры, требуют, чтобы этот тип палитры присутствовал даже для монохромных растровых изображений.
Это более практичный пример: палитра из 16 элементов, используемая для отображения палитры в оттенках серого:
Обратите внимание, что в этих двух примерах каждый элемент цвета представлен одним значением, поэтому это одноканальная палитра. С таким же успехом мы могли бы использовать трехканальную палитру, представляя каждый элемент серого цвета его значением RGB.
Этот последний пример является примером многоканальной палитры, ориентированной на пиксели. Мы можем изменить его, чтобы хранить информацию о цвете в плоскости, ориентированной следующим образом:
Наконец, давайте рассмотрим реальный пример — широко используемую палитру IBM VGA. Эта 256-цветная палитра содержит 16-цветную подпалитру («палитра EGA»), 16-элементную полутоновую палитру и палитру из 24 цветов, каждый из которых имеет девять различных вариаций насыщенности и интенсивности. Обратите внимание, что последние восемь элементов палитры не используются и, таким образом, равны нулю:
Эта страница взята из Энциклопедии форматов графических файлов и используется O'Reilly по лицензии Creative Common/Attribution.
Что влияет на размер файла растровых изображений? В этой статье показано, как рассчитать размер несжатых файлов.
Миллионы изображений передаются через социальные сети за то время, которое требуется вам, чтобы прочитать это предложение: данные в изображении могут быть переданы в одно мгновение. Как мы можем отправлять изображения так быстро? В этом разделе вы узнаете, почему размер изображения имеет значение и как рассчитать размер файла растровых изображений.
Что такое размер файла и почему он важен?
Как упоминалось ранее, размеры файлов варьируются от битов, байтов и килобайтов (наименьшие размеры) до (и выше) гигабайтов, терабайтов и петабайтов (более крупные файлы).
В наши дни быстрое подключение к Интернету позволяет нам быстро передавать изображения. Если время передачи важно, изображение должно быть как можно меньше.
Факторы размера файла
Хотите продолжать
учиться?
Представление данных в вычислениях: оживление данных
Чем больше пикселей в изображении, тем больше места вам потребуется для его хранения.
Разрешение
Количество пикселей в изображении называется его разрешением. Это часто представляется как ширина × высота, и в большинстве операционных систем вы можете найти его в свойствах файла изображения
Упражнение в классе: найдите решение
Попросите учащихся найти разрешение одного или нескольких изображений в общей папке. Таким образом, вы можете плавно ввести тему метаданных.
- Нажмите правой кнопкой мыши (или щелкните, удерживая клавишу CTRL, если вы используете Mac) на смайлике выше.
- Сохраните изображение на своем компьютере.
- Откройте папку с изображением и щелкните его правой кнопкой мыши (Ctrl + щелчок для Mac).
- Нажмите на свойства
- Найти высоту и ширину изображения
- Рассчитать разрешение изображения
Помимо разрешения вы могли найти и другую информацию об изображении. Эта информация обычно называется метаданными.
Антракт: метаданные
Когда вы делаете снимок на телефон, вы можете хранить больше данных, чем ожидаете. Помимо самого изображения, ваш телефон также может сохранять такую информацию, как настройки камеры, дату и время и, возможно, даже ваше местоположение!
Если вы отправите изображение другу, и он сделает его снимок экрана, сами данные изображения (изображение) не изменятся, но изменятся некоторые свойства изображения (например, как и когда было сделано изображение). Информация о свойствах изображения, которые не являются его частью, называется метаданными.
Совет учителю: попросите учащихся подумать о том, какие еще типы метаданных могут собираться различными мобильными приложениями.
Разрядность
Вторым фактором, влияющим на размер файла изображения, является разрядность. Битовая глубина – это объем памяти, необходимый каждому пикселю для представления диапазона различных цветов.
Представьте себе черно-белое изображение. Каждый пиксель может быть только черным или белым, поэтому мы можем представить это изображение двумя цветами и, следовательно, одним двоичным битом: 1 = белый и 0 = черный.
| Двоичные биты, доступные для цвета | Количество цветов, которые мы можем представить для пикселя |
|---|---|
| 1 | 2, черно-белое |
| 2 | 4, например черный, белый и два серых |
| 3 | 8 |
| 4 | < td>16|
| 8 | 256 |
| 16 | 65536< /td> |
| 24 | 16,7 млн |
Изображения, которые вы делаете с помощью онлайн-приложений, таких как Instagram или Snapchat, скорее всего, будут храниться с глубиной цвета 16 или 24 бита. Это означает, что каждый пиксель может использовать один из 65 536 или 16,7 миллионов цветов соответственно. Вау!
Представьте, что вы работаете в компании по производству воздушных шаров и хотите создать цифровую рекламу, чтобы продемонстрировать все свои замечательные воздушные шары. Рекламу увидят миллионы людей со всего мира. Здесь использование 24 бит (16,7 миллионов цветов) для создания наиболее яркого и точного изображения в вашей рекламе имеет смысл! Качество изображения и небольшой размер файла — две конкурирующие цели, которые должны быть сбалансированы для каждого изображения.
Расчет размера
Размер файла может быть выражен как разрешение (ширина изображения, умноженная на высоту изображения), умноженное на разрядность (количество бит, необходимое для хранения цветов).
Файлы обычно также содержат некоторые метаданные, которые немного увеличивают размер файла, но пока мы их игнорируем.
Задание: Насколько велик ваш смайлик?
Ваша цель — найти общий размер изображения смайлика, включая его разрядность. Еще раз откройте изображение смайлика, которое вы скачали для первого действия этого шага.
Этот калькулятор размера файла изображения поможет вам оценить размер файла несжатого растрового изображения при условии, что вы знаете разрешение изображения и его разрядность.
В этом калькуляторе вы узнаете, что такое файл изображения, что такое битовая глубина и чем отличается растровое изображение от векторного. Мы также покажем вам, как самостоятельно рассчитать размер файла изображения и как его объединение с аудиофайлом создает видеофайл. Продолжайте читать, чтобы узнать больше.
Что такое файл изображения?
Файл изображения — это цифровое представление изображения, и мы можем отобразить его на экране, таком как монитор компьютера или экран мобильного телефона. Файлы изображений содержат данные об атрибутах изображения, таких как присутствующие в нем цвета, интенсивность яркости и контрастности и многое другое. Эти данные хранятся в том, что мы называем битами. Подробнее о битах и компьютерных файлах можно узнать в разделе «Размеры компьютерных файлов» нашего калькулятора времени загрузки.
Файлы изображений могут иметь множество различных форматов, которые мы можем сгруппировать в две категории: растровые и векторные изображения. Файл растрового изображения содержит массив пикселей различных цветов, расположенных в сетке для формирования изображения. Пиксели — это крошечные точки, очень похожие на маленькие стежки X в схеме вышивки крестом, как показано на сравнительном рисунке ниже.
Изображения с большим количеством пикселей, как правило, показывают больше деталей и более высокое качество, особенно при попытке увеличить это изображение. Растровое изображение с большим количеством пикселей или разрешением позволяет нам значительно увеличить изображение, прежде чем мы начнем видеть отдельные пиксели, из которых оно состоит.
С другой стороны, векторные изображения состоят из таких атрибутов, как кривые, пути, формы, толщина линий или штрихов, цвета и т. д., которые хранятся в формулах или уравнениях.В отличие от растровых изображений, которые хранят данные для каждого пикселя изображения, векторные изображения хранят данные в виде компиляции этих уравнений, представляющих каждый из указанных атрибутов. Вы можете думать об этом как о списке математических уравнений, которые мы можем изобразить на декартовой плоскости. Отображение векторного изображения похоже на построение графика этих уравнений на декартовой плоскости каждый раз, когда мы открываем файл изображения. Эти «графики» также обновляются каждый раз, когда мы масштабируем или масштабируем векторное изображение, благодаря чему мы всегда видим плавные линии и кривые с одинаковыми цветами и деталями.
Однако этот калькулятор размера файла изображения может определять размеры файлов только растровых изображений. Атрибуты векторного изображения могут невероятно сильно различаться, точно так же, как вы можете выразить математический график с помощью множества различных математических уравнений. Также стоит отметить, что этот калькулятор размера файла изображения определяет только размеры файлов несжатых изображений. Однако с помощью этого калькулятора можно даже приблизительно определить размер сжатого файла изображения, если известна результирующая разрядность файла изображения.
Размеры файлов изображений
Два параметра определяют размер файла растрового изображения: количество пикселей в изображении и битовая глубина каждого пикселя. Чтобы определить размер файла растрового изображения, мы должны перемножить эти переменные. Каждый пиксель растрового изображения обычно занимает от 1 до 8 бит для черно-белых изображений и от 8 до 64 бит для цветных изображений. И чем больше пикселей в изображении, тем больше данных оно хранит и тем больше размер его файла.
Выборка — это получение информации об изображении и попытка точного представления его в цифровой форме с точки зрения пикселей. Мы также можем сделать это со звуками, при этом мы записываем различные значения частоты и амплитуды для создания цифрового аудиофайла. Вы можете узнать больше о сэмплировании с помощью нашего калькулятора размера аудиофайла (см. ссылку в начале этой статьи).
Как рассчитать размер файла изображения?
Теперь, когда мы знаем, что такое битовая глубина и какое значение имеют пиксели при определении размера файла изображения, давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как вычислять размеры файла изображения. Для нашего примера возьмем изображение размером, скажем, 640 пикселей (ширина) на 480 пикселей (высота) с глубиной цвета 24 бита. Чтобы определить количество пикселей этого изображения, мы умножаем размеры изображения в пикселях. Это похоже на получение площади прямоугольника, но на этот раз в пикселях:
количество пикселей = ширина изображения в пикселях * высота изображения в пикселях
количество пикселей = 640 пикселей * 480 пикселей
количество пикселей = 307 200 пикселей
Когда речь идет о большом количестве пикселей или разрешений, мы часто можем видеть "MP", что означает "мегапиксели". Мегапиксель — это единица измерения, равная одному миллиону пикселей. Что касается нашего рассчитанного количества пикселей, мы также можем сказать, что рассматриваемое нами изображение имеет размер примерно 0,3 мегапикселя. Продолжая наши расчеты, мы можем определить размер файла нашего изображения следующим образом:
размер файла изображения = количество пикселей * битовая глубина
Размер файла изображения = 307 200 пикселей * 24 бита на пиксель
размер файла изображения = 7 372 800 бит
Размер файла изображения = 7 372 800 бит * (1 байт / 8 бит) * (1 килобайт / 1000 байт)
размер файла изображения = 921,6 КБ (килобайт)
Обратите внимание, что рассчитанный нами размер файла изображения является лишь оценкой фактического размера описанного файла изображения. К компьютерным файлам обычно прикрепляются другие данные, включая, помимо прочего, дату создания файла, имя создателя и т. д. Но пока, в качестве оценки размера файла изображения, мы можем сказать, что он составляет около 921,6 КБ. В нашем примере выше мы также использовали десятичную систему СИ для преобразования размера данных, где 1000 байт эквивалентны 1 килобайту. Вы можете узнать больше об этом в нашем калькуляторе времени загрузки.
Хотите узнать больше?
Если вы хотите изучить размеры файлов и единицы измерения, используемые в цифровых файлах, вы можете воспользоваться нашим конвертером байтов. Там вы можете вводить размеры файлов и видеть их значение в других единицах размера файлов одновременно.
Что влияет на размер файла растровых изображений? В этой статье показано, как рассчитать размер несжатых файлов.
Миллионы изображений передаются через социальные сети за то время, которое требуется вам, чтобы прочитать это предложение: данные в изображении могут быть переданы в одно мгновение. Как мы можем отправлять изображения так быстро? В этом разделе вы узнаете, почему размер изображения имеет значение и как рассчитать размер файла растровых изображений.
Что такое размер файла и почему он важен?
Как упоминалось ранее, размеры файлов варьируются от битов, байтов и килобайтов (наименьшие размеры) до (и выше) гигабайтов, терабайтов и петабайтов (более крупные файлы).
В наши дни быстрое подключение к Интернету позволяет нам быстро передавать изображения. Если время передачи важно, изображение должно быть как можно меньше.
Факторы размера файла
Хотите продолжать
учиться?
Представление данных в вычислениях: оживление данных
Чем больше пикселей в изображении, тем больше места вам потребуется для его хранения.
Разрешение
Количество пикселей в изображении называется его разрешением. Это часто представляется как ширина × высота, и в большинстве операционных систем вы можете найти его в свойствах файла изображения
Упражнение в классе: найдите решение
Попросите учащихся найти разрешение одного или нескольких изображений в общей папке. Таким образом, вы можете плавно ввести тему метаданных.
- Нажмите правой кнопкой мыши (или щелкните, удерживая клавишу CTRL, если вы используете Mac) на смайлике выше.
- Сохраните изображение на своем компьютере.
- Откройте папку с изображением и щелкните его правой кнопкой мыши (Ctrl + щелчок для Mac).
- Нажмите на свойства
- Найти высоту и ширину изображения
- Рассчитать разрешение изображения
Помимо разрешения вы могли найти и другую информацию об изображении. Эта информация обычно называется метаданными.
Антракт: метаданные
Когда вы делаете снимок на телефон, вы можете хранить больше данных, чем ожидаете. Помимо самого изображения, ваш телефон также может сохранять такую информацию, как настройки камеры, дату и время и, возможно, даже ваше местоположение!
Если вы отправите изображение другу, и он сделает его снимок экрана, сами данные изображения (изображение) не изменятся, но изменятся некоторые свойства изображения (например, как и когда было сделано изображение). Информация о свойствах изображения, которые не являются его частью, называется метаданными.
Совет учителю: попросите учащихся подумать о том, какие еще типы метаданных могут собираться различными мобильными приложениями.
Разрядность
Вторым фактором, влияющим на размер файла изображения, является разрядность. Битовая глубина – это объем памяти, необходимый каждому пикселю для представления диапазона различных цветов.
Представьте себе черно-белое изображение. Каждый пиксель может быть только черным или белым, поэтому мы можем представить это изображение двумя цветами и, следовательно, одним двоичным битом: 1 = белый и 0 = черный.
| Двоичные биты, доступные для цвета | Количество цветов, которые мы можем представить для пикселя |
|---|---|
| 1 | 2, черно-белое |
| 2 | 4, например черный, белый и два серых |
| 3 | 8 |
| 4 | < td>16|
| 8 | 256 |
| 16 | 65536< /td> |
| 24 | 16,7 млн |
Изображения, которые вы делаете с помощью онлайн-приложений, таких как Instagram или Snapchat, скорее всего, будут храниться с глубиной цвета 16 или 24 бита. Это означает, что каждый пиксель может использовать один из 65 536 или 16,7 миллионов цветов соответственно. Вау!
Представьте, что вы работаете в компании по производству воздушных шаров и хотите создать цифровую рекламу, чтобы продемонстрировать все свои замечательные воздушные шары. Рекламу увидят миллионы людей со всего мира. Здесь использование 24 бит (16,7 миллионов цветов) для создания наиболее яркого и точного изображения в вашей рекламе имеет смысл! Качество изображения и небольшой размер файла — две конкурирующие цели, которые должны быть сбалансированы для каждого изображения.
Расчет размера
Размер файла может быть выражен как разрешение (ширина изображения, умноженная на высоту изображения), умноженное на разрядность (количество бит, необходимое для хранения цветов).
Файлы обычно также содержат некоторые метаданные, которые немного увеличивают размер файла, но пока мы их игнорируем.
Задание: Насколько велик ваш смайлик?
Ваша цель — найти общий размер изображения смайлика, включая его разрядность. Еще раз откройте изображение смайлика, которое вы скачали для первого действия этого шага.
Читайте также: