Dip-concept-of-bits-per-pixel
ビット/ピクセルの概念
Bppまたはピクセルあたりのビット数は、ピクセルあたりのビット数を示します。 画像内の異なる色の数は、色の深さまたはピクセルあたりのビット数によって異なります。
数学のビット：
バイナリビットで遊ぶのと同じです。
1ビットで表現できる数値の数。
0
1
2ビットの組み合わせをいくつ作成できるか。
00
01
10
11
ビットから作成できる組み合わせの総数を計算するための式を考案すると、このようになります。
bppはピクセルあたりのビット数を示します。 2を取得する式に1を入力すると、4を取得します。 それは指数関数的に成長します。
さまざまな色の数：
冒頭で述べたように、さまざまな色の数はピクセルあたりのビット数に依存します。
一部のビットとその色の表を以下に示します。
| Bits per pixel | Number of colors |
|---|---|
| 1 bpp | 2 colors |
| 2 bpp | 4 colors |
| 3 bpp | 8 colors |
| 4 bpp | 16 colors |
| 5 bpp | 32 colors |
| 6 bpp | 64 colors |
| 7 bpp | 128 colors |
| 8 bpp | 256 colors |
| 10 bpp | 1024 colors |
| 16 bpp | 65536 colors |
| 24 bpp | 16777216 colors (16.7 million colors) |
| 32 bpp | 4294967296 colors (4294 million colors) |
この表は、ピクセルごとに異なるビットとそれらに含まれる色の量を示しています。
シェード
指数関数的成長のパターンに簡単に気付くことができます。 有名なグレースケール画像は8 bppで、256色または256階調があります。
シェードは次のように表すことができます。
カラー画像は通常24 bpp形式、または16 bppです。
画像タイプのチュートリアルでは、他の色形式と画像タイプについて詳しく説明します。
色の値：
ピクセルの概念のチュートリアルで、0ピクセル値は黒色を表すことを以前に見ました。
黒色：
0ピクセル値は常に黒色を表すことを忘れないでください。 しかし、白色を示す固定値はありません。
白色：
白い色を示す値は、次のように計算できます。
1 bppの場合、0は黒を表し、1は白を表します。
8 bppの場合、0は黒を示し、255は白を示します。
灰色：
白黒の色の値を計算すると、灰色のピクセル値を計算できます。
グレー色は、実際には白黒の中間点です。 それは言った、
8bppの場合、灰色を示すピクセル値は127または128bppです（0からではなく1からカウントする場合）。
画像ストレージ要件
ピクセルあたりのビット数について説明した後、画像のサイズを計算するために必要なものがすべて揃いました。
画像サイズ
画像のサイズは、3つのことに依存します。
- 行の数
- 列の数
- ピクセルあたりのビット数
サイズの計算式は次のとおりです。
画像のサイズ=行*列* bpp
画像がある場合は、次のように言ってください：
1024行と1024列があると仮定します。 また、グレースケール画像であるため、256種類のグレーの濃淡またはピクセルごとのビットがあります。 次に、これらの値を式に入れると、次のようになります
画像のサイズ=行*列 *bpp
1024* 1024 * 8
8388608ビット。
しかし、それは私たちが認識する標準的な答えではないので、それを私たちの形式に変換します。
バイトに変換する= 8388608/8 = 1048576バイト。
キロバイトへの変換= 1048576/1024 = 1024kb。
メガバイトへの変換= 1024/1024 = 1 Mb
それが画像サイズの計算方法と保存方法です。 ここで、式で、画像のサイズとピクセルあたりのビット数を指定すると、画像が正方形（同じ行と同じ列）であれば、画像の行と列も計算できます。
