Introduction to Digital Images (13 mins)
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0:00 - 0:05在本节,我想讲一下计算机里是怎么处理数码图像的
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0:05 - 0:10这里有个例子 - 黄色花朵的图像
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0:10 - 0:15我们看到的是有机的圆形物体
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0:15 - 0:20在计算机里,它就成了多个小数值。这是怎样做到的呢
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0:20 - 0:25我们来看看左上角的这朵花
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0:25 - 0:30你看到一小片绿色区域,中间有个小东西
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0:30 - 0:35如果将它放大十倍,就成这样。你看到的图像
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0:35 - 0:40是由这些小正方形组成的,它们称为像素
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0:40 - 0:45每个像素都是正方形的,像素非常小
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0:45 - 0:51大概每英寸有100像素。每个像素只显示一个单色
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0:51 - 0:56像素是由每个单色的方块锁定
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0:56 - 1:01有趣的是像素看起来有点不自然,且轮廓分明
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1:01 - 1:05但由于像素非常小,你在原图看像素时,没有觉得不对劲
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1:05 - 1:10像素太小了,肉眼分辨不出来
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1:10 - 1:14你看不到那些分明的轮廓。放大看像素时,图像就是这样子
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1:14 - 1:19要考虑一个图像里有多少个像素的话,就是乘法的问题
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1:19 - 1:24要计算一个宽800像素和高600像素的图像有多少像素,就用乘法
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1:24 - 1:28将两者相乘,就是480000像素
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1:28 - 1:33你可能听过“百万像素”这个词
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1:33 - 1:37它在计算机和数码相机等很常见。百万像素就是一百万个像素
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1:37 - 1:41800x600的图像,480000。粗略讲,大约是一百万像素的一半
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1:41 - 1:46从现代标准来看,这个图像像素并不高
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1:46 - 1:50目前的数码相机甚至是手机
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1:50 - 1:54都会产生五百万像素、一千万像素或两千万像素的图像
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1:54 - 1:59好,我们来看看其中的原理
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1:59 - 2:04为了让图像轮廓分明,我做了这幅图
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2:04 - 2:09我可以将这个图像看做是像素组成的网格,每个像素都是一个正方形,显示一个单色
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2:09 - 2:14我们要有一个地址分析方案
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2:14 - 2:19来将每个像素与其他像素分辨出来
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2:19 - 2:24原理就是这里有一系列 x 值。0在最左端,往右的值不断增大
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2:24 - 2:28y 的方向有点特别
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2:28 - 2:330在最顶端,最上面一行,y 值的顺序是从上往下
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2:33 - 2:38我们在计算机里就是这样使用数值的
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2:38 - 2:44我来做一些很简单的实例。如左上角的像素是00
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2:44 - 2:48或可以说 x 等于0,y 等于0
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2:48 - 2:53像素1在它右面,因此这个像素的位置是 x 等于0,y 等于0。
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2:53 - 2:57在讲到坐标时,通常是先说 x 值再说 y 值
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2:57 - 3:02这里就是 1, 0。这个像素可以说是 x = 4,y=2.
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3:02 - 3:06或者只说4,2
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3:06 - 3:11实际上,我们不会太纠结于用 x 和 y 的值来确定像素
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3:11 - 3:16你只需知道有这样一个网格就可以了
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3:16 - 3:20哪怕是一千万像素,每个特定的像素都有 x 值和 y 值来区别它和其他像素
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3:20 - 3:25问题是,有了这些像素
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3:25 - 3:30如何编译每个特定像素的颜色
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3:30 - 3:35要讲这一点,我要先讲讲简单的历史背景
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3:35 - 3:40在17世纪,牛顿做了一个有名的实验,我在这里复制这个实验
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3:40 - 3:46用棱镜,其实就是三角形的玻璃
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3:46 - 3:49白色阳光从左边照进来,棱镜将阳光分散成光谱
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3:49 - 3:54我将光谱投映在白纸上
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3:54 - 3:59这里显示出白光不是不可见的纯净物体。相反,它可以被分散成这些纯组成色
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3:59 - 4:03你看彩虹时,也是看到同样的事物
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4:03 - 4:08这些颜色其实是在连续谱里
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4:08 - 4:13不过牛顿分辨出这些颜色,并给它们命名
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4:13 - 4:18那个有名的顺序是从这边的红色开始,到橙色、黄色、绿色
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4:18 - 4:22最后是蓝色、靛青和最远处的紫色
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4:24 - 4:31在计算机里,我要把这些纯色看做是一个调色板
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4:31 - 4:38我们要使用的方案就是在这里挑出红绿蓝
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4:38 - 4:44将这些颜色作为组成色来构成我们想要的其他颜色
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4:44 - 4:48你可以这样想,左边有白光进来
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4:48 - 4:52这里有组成色出去
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4:52 - 4:56你也可以从相反的角度来想。假如我拿组成色从这边照进去
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4:56 - 5:00我就可以有白光出来。物理学跟这个不尽相同
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5:00 - 5:04但也可以提示我们如何在计算机里结合这些组成色
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5:04 - 5:09关于靛青有个有趣的故事
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5:09 - 5:13牛顿命名这些颜色时,蓝色和紫色之间我们有靛青
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5:13 - 5:18真的吗?我们要单独用一个词,不能就叫蓝色
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5:18 - 5:22这个故事之所以有意思
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5:22 - 5:27是它反映了17世纪的情况。牛顿信仰我们认为不科学的神秘论
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5:27 - 5:31那时已知的星球有七个
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5:31 - 5:35牛顿认为颜色的数量应该跟星球的数量一致
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5:35 - 5:40于是他就硬加上靛青,凑个数
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5:40 - 5:45好的,我要弄一个方案
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5:45 - 5:51将特定的颜色编译成一个叫 RGB 的颜色方案。RGB 代表红绿蓝
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5:51 - 5:56其中的原理,或者问题在于我要有一种方式
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5:56 - 6:02来编译网格里每一种颜色是什么
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6:02 - 6:07在 RGB 方案里,要用纯红光、纯绿光和纯蓝光
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6:07 - 6:12用不同的组合来混合这些颜色,使之能形成不同种类的颜色
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6:12 - 6:18我就不细讲这一点,这里有一个很好的示范
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6:18 - 6:22我要登录 RGB Explorer 这个网页,这样我就可以做示范
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6:22 - 6:26在左边,有三个滑动条
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6:26 - 6:31这一个控制红光,我们要给它们赋值
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6:31 - 6:35当红光滑动条移到全黑时,值为0
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6:35 - 6:39调高最高时,值为255。
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6:39 - 6:44在滑动条的下端,你可以看到滑动条上颜色的值。
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6:44 - 6:48这里有红色滑动条、产生绿光的绿色滑动条和产生蓝光的蓝色滑动条
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6:48 - 6:53RGB 方案使用的策略是
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6:53 - 6:58用三个按钮来改变红光、绿光和蓝光的亮度
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6:58 - 7:04这样,你就可以通过结合红、绿、蓝的恰当比例来产生任何颜色
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7:04 - 7:08很明显,如果我要产生红色,就调到最高
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7:08 - 7:12同样,如果要产生绿色,将绿色调到最高
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7:12 - 7:16掉到最高时,颜色非常亮
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7:16 - 7:20要深绿色的话,可以先调到绿色
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7:20 - 7:24再往回调,就是深绿色
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7:24 - 7:28在左边,数字0代表的是黑色
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7:28 - 7:32产生绿色时,往黑色那边调,就是深绿色。
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7:32 - 7:36如果要产生白色
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7:36 - 7:40我将红色调到最高
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7:40 - 7:46也把绿色和蓝色调到最高,就是白色了。所有值都是255,就是白色
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7:46 - 7:52将全部颜色都调到最低,全部都是0,就是黑色
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7:52 - 7:56我来展示一些颜色组合
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7:56 - 8:01我想最有趣的是红色加绿色。如果我将红色调到最高
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8:01 - 8:06将绿色也调到最高,就得到黄色
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8:06 - 8:11要黄色暗一点的话
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8:11 - 8:15将红色和绿色都往回调一点,往黑色那边调一点,就有暗黄色
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8:15 - 8:20如果继续,黄色就更暗了
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8:20 - 8:25要产生橙色的话,我想橙色有点像黄色
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8:25 - 8:28但不是红色和绿色的比例都差不多
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8:28 - 8:33红色要多一点,这里是红色和绿色
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8:33 - 8:37将红色多调一点,将绿色调少一点,就是橙色了
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8:37 - 8:41有点像锥形路边警告筒的样子,好看的橙色
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8:41 - 8:46这只是让你大致了解一下如果通过调整来产生许多好玩的颜色
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8:47 - 8:51我还想再试一下
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8:51 - 8:57是的,产生了浅绿色
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8:57 - 9:01我来给你看看如何产生淡黄色,这里红色和绿色都调到最高
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9:01 - 9:06就产生了很亮的黄色
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9:06 - 9:10淡黄色是比较分散、朦胧的颜色
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9:10 - 9:15产生淡黄色的作法是添加蓝色,我将蓝色调到180,185
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9:15 - 9:19如你所见,这还是黄色,不过是淡黄色,有点朦胧
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9:19 - 9:24我们可以这样要理解这一点
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9:24 - 9:28假如全部颜色都调到最大,就是白色
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9:28 - 9:33将蓝色调高,颜色稍稍变白,但不是纯白
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9:33 - 9:38红色和绿色比蓝色少一点,就是黄色
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9:38 - 9:43这些知识对这么课的作用是,我不要求你知道
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9:43 - 9:47你只要可以填三个数字产生某种颜色就行了
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9:47 - 9:52你明白有通过改变红、绿、蓝来产生颜色的基本方案就可以了
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9:52 - 9:57我还要调一个颜色给你看
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9:57 - 10:02我们有红、绿、黄,这很重要
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10:02 - 10:07我们来组成其他组合。蓝和绿可以组成蓝绿色
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10:07 - 10:13最后一个组合是红加蓝
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10:13 - 10:18红加蓝是紫,看起来确实是红和蓝的组合
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10:18 - 10:23好的,我们返回到我们的图像
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10:23 - 10:29我们知道一个概念,就是你可以将红光、绿光和蓝光混合在一起
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10:29 - 10:34就这个图像而言,我有其全部的像素
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10:34 - 10:40每一个像素都会有一种颜色
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10:40 - 10:45这种颜色是由红、绿、蓝的深浅决定的
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10:45 - 10:50或就数字而言,每个像素都有三个值。
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10:50 - 10:56可以说,红色是250,绿色是10,蓝色是240
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10:56 - 11:01我的意思是,这个像素是250、10、40
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11:01 - 11:08顺序是红色的值、绿色的值和蓝色的值,我在这里重新定义这张图
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11:08 - 11:14这里是我的像素网格,是构成图像的
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11:14 - 11:19有前面讲过的 x 和 y
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11:19 - 11:25每一个这些像素都会有自己的三个值
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11:25 - 11:31这个是6,2,57。6很低,绿色是250,很高,蓝色是7,很低
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11:31 - 11:38基本上是绿色,对吧?绿色的值很高
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11:38 - 11:42这个像素可能是241,252,23。红和绿的值都很高,蓝色的值很低
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11:42 - 11:46基本上就是黄色。
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11:46 - 11:50我调整滑动条时,我趋向于调到255或0
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11:50 - 11:54在现实世界中拍数码照片时,经常会有如237或26这样的中间值
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11:54 - 11:57这些数字混合起来产生某种颜色
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11:57 - 12:01这就是我们目前给图像下的临时定义
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12:01 - 12:05这里有一个像素的网格
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12:05 - 12:09每个像素显示一种颜色
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12:09 - 12:16每种颜色用三个数字来表示
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12:16 - 12:23回顾一下,我们从这张图像开始
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12:23 - 12:28我将它缩减成有多个数字组成的网格
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12:28 - 12:32在计算机科学里,这是一个很常见的主题
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12:32 - 12:37先从整个图像、整段音频或整部百科全书开始
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12:37 - 12:41作为人类,我们把这些事物视作一个有机的整体
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12:41 - 12:46在计算机里,所有数据都不可避免地有一个组织方案,将这些事物分解成多个小数字
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12:46 - 12:51这就是计算机的表现事物的形式
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12:51 - 12:55我们可以将它视作是数字运算。如果我要拍张图片,将它变亮一点
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12:55 - 12:59在计算机里,我们要将它转换成数字运算
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12:59 - 13:03例如,我要将一个图像调亮一点
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13:03 - 13:07啊,我们有红绿蓝的值
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13:07 - 13:11每个值都加10
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13:11 - 13:15在RGB Explorer里,我将每个值往右调,调亮一点
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13:15 - 13:19不管怎样,那是后面几部分的内容
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13:19 - 13:23在计算机里,事物是存储在多个小数值里
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13:23 - 13:27计算机领域就是这样
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13:27 - 13:28我们将会碰到很多这样的情况
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- Introduction to Digital Images (13 mins)
- Video Language:
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