純無趣技術貼，關於色深、位深、圖像深度詳解

由於近期接觸了一點嵌入式開發，須要的圖片資源格式和以往接觸的移動及web開發差異比較大，纔有了下面這篇文章。由於比較晦澀，不須要的就能夠繞行了。

圖像深度、色深、位深的大統一

首先明確一點，圖像深度就是色深Color Depth。關於色深和位深Bit-depth，查了不少資料，衆說紛紜，有說色深是存儲每一個像素所用的bit數，而位深是描述通道的屬性，那咱們一般所說的24位真彩和16位全綵顏色模式，這裏的24和16是位深仍是色深呢？其實大可沒必要糾結，能夠統稱爲深度。在顯示器的參數中，使用更多的是位深Bit-depth的概念。後面會詳細說明深度和具體顏色的關係。

雖然在設計師眼裏，PNG、BMP、JPG、JPEG、GIF這些有分辨率屬性的點陣圖像通通稱之爲位圖，來對應可任意縮放的矢量圖，好比SVG，但在工程師，尤爲是硬件工程師眼裏，位圖可能專指BMP格式，因此，必定要和開發人員提早確認，尤爲是當涉及到嵌入式開發時，更是如此，越底層越麻煩越受限。

計算機存儲圖像的原理

由於對於設計師最經常使用的PS軟件在保存BMP格式時有深度的選項，因此下面都以BMP格式爲例來講明，尤爲是PNG和JPEG都是通過壓縮的，具體壓縮原理不明，也不做解釋。追本溯源，做爲只能識別二進制語言的計算機，在進行圖像存儲時存的是什麼呢？像素點。一個8px*8px的圖片，一共有64個像素點，計算機在存儲時，會針對這64個點依次進行存儲。當一個圖片保存成hex格式（這是燒入單片機須要的格式），用文本編輯器打開，會發現所有由16進制的編碼串組成，這裏的每一串編碼就是一個像素點，64個編碼串解析後呈現出不一樣的顏色，最終組成了圖片。

位深值分配給通道

在BMP格式進行存儲的時候，如圖所示，系統會有一個關於深度的提示，當咱們由基本模式切換到高級模式後，看到16位、24位和32位的具體選項，（X或A）nRnGnBn或RnGnBn的形式表示，（n表示分配給該通道的位數值）。由於每一個通道只支持256（0-255）個值，所以，通道擁有的位數值不會大於8（256是2的8次冪）。

舉一個16位的說明，R5G6B5，並非色值的表示方法RGB(5,6,5)，而是這16位的位深的通道分配方法，R值支持2的5次冪（32）個值，G值支持2的6次冪（64）個值，B值支持2的5次冪（32）個值，若是16位分配給R8G8B0，但在最終顏色的組成上，65536種顏色會缺乏藍色的元素，只有紅和綠的65536種組合。固然，這是極不合理的，只有RGB的組合才能造成彩色，因此位數要平均分配給R，G，B和透明通道Alpha四個通道。 這些通道的設置基本上就是經常使用設置。

對於Android開發人員，可能不陌生，Bitmap ConfigARGB_8888，對應這裏24位的X8R8G8B8，ARGB_4444對應16位的X4R4G4B4，RGB_565對應16位深的R5G6B5，沒有透明度。

所以，位深是8位的圖，最多隻有2的8次冪，也就是256種顏色，遠達不到咱們對圖片的色彩的須要，對於嵌入式系統或者工控領域，顯示器纔會是16位如下。而當位深達到16位時，支持的顏色就有2的16次冪，65536種顏色，也就是咱們說的高彩。而GIF格式的圖片，就僅能支持256種顏色，這也是爲何轉成GIF有時會失真的緣由。其中，32位和24位在RGB通道上是相同的，但8位用來保存Alpha通道。換句話說，在彩色的表現上並沒有差異，但增長了8位，即2的8次冪（256）階色的灰度，只是顏色的過渡上更加天然，已經到了人眼沒法識別差異的程度。

在PS保存成BMP格式種，提供了1位、4位、8位、16位、24位和32位的選項，這只是經常使用位深，6位可不能夠？固然是能夠的，對於6位的圖像，能夠分配到不一樣的通道R2G2B2，一共支持4*4*4 共計64種不一樣的顏色。即便是100*100 一共一萬個像素點的圖片，對於6位位深而言，也只有64種顏色能夠選擇。好比咱們項目中，顯示芯片的規格書中明確規定了支持6-bit，R支持的四個值對應0，1/3R，2/3R和1R，G支持的四個值對應0，1/3G ，2/3G和1G，B支持的四個值對應0，1/3B ，2/3B和1B。怎麼轉換成設計師能看懂的語言呢，以紅色R爲例，RGB顏色的表示方法中能夠在0-255範圍內進行設置，限定的四個值就依次變成了（0，75，150，255），這樣看就明確了不少，在進行色彩選擇時RGB（75，150，75）這種顏色，或者RGB（0，75，150）等等，只要保證是這四個值的組合就能夠了。最簡單當方法就是下載一個64位色的色板。

位深與圖片尺寸的正相關

說完了位深的分配，再來看存儲，也就是對圖片尺寸的影響。

bit比特和Byte字節

bit是計算機最基本的存儲單元，是二進制的「0」或者「1」，而Byte一般做爲存儲單位。Byte和bit存在換算關係，1Byte=8bit。

一個8位深的圖片，儲存每一個像素所須要的位數是多少？根據位深的含義，每一個像素點可存放8位二進制，每一個二進制是一個bit，所以，一個像素須要8bit，也就是1Byte。而16位顏色的圖，存儲每一個像素點，存放的是16位二進制，存儲一個像素則須要2Byte。固然了，由於計算機在存儲圖片時還要存儲像素以外的如位圖頭、位圖信息、調色板等其餘信息（就像txt文檔的尺寸並不只僅是裏面文本所佔據的字節的數量），所以並不和咱們的換算結果徹底相同，只要瞭解不一樣位深致使的圖片尺寸變化的緣由就好。對於BMP格式的圖片，不受顏色的約束的，每一個色素點，純黑純白灰度或者彩色的，存儲所佔用的字節數是相同的，影響大小的只有位深。下面這張圖，全部圖片的分辨率都是8*8像素，我用不一樣後綴的明明白白來區分導出時選擇的位深。顯而易見的是，只要是16位深，不管灰色、純紅、任意RGB顏色、甚至是漸變，在存儲時都是相同的尺寸。而相同分辨率的相同的灰色填充的圖片，在保存成24位深和32位深時，相對於16位，尺寸就呈現一個階梯增長的趨勢。

而PNG這種壓縮格式，則受制於色彩的豐富度。下面這張圖片的對比能很好的說明問題，一樣是256px*256px的圖片，一個色彩豐富，一個只有兩種顏色，在一樣選擇PNG-24時，尺寸差別很大，但BMP一樣是16位位深，則是相同的尺寸。

總結

深度瞭解圖片位深對色彩影響的機制，主要就是在面對具體的項目時，能夠更加靈活的選擇更合適的圖片格式，以及在色彩的選取上，如何才能適應不一樣的顯示芯片。把硬件規格說明書中晦澀難懂的部分轉換成設計時須要參考的資源。