1 пиксель сколько бит

Мегапиксель [ править ]

Диаграмма общих разрешений сенсоров цифровых камер, включая значения мегапикселей

Мп ( МП ) в миллион пикселей; этот термин используется не только для количества пикселей в изображении, но также для обозначения количества элементов датчика изображения цифровых камер или количества элементов отображения цифровых дисплеев . Например, камера, которая создает изображение размером 2048 × 1536 пикселей (3145728 пикселей готового изображения), обычно использует несколько дополнительных строк и столбцов сенсорных элементов и обычно имеет «3,2 мегапикселя» или «3,4 мегапикселя», в зависимости от того, Сообщаемое число является «эффективным» или «общим» количеством пикселей.

Пиксель используется для определения разрешения фотографии. Разрешение фото рассчитывается путем умножения ширины и высоты сенсора в пикселях.

Цифровые камеры используют светочувствительную электронику, либо устройство с зарядовой связью (CCD), либо дополнительные датчики изображения металл-оксид-полупроводник (CMOS), состоящие из большого количества отдельных сенсорных элементов, каждый из которых регистрирует измеренный уровень интенсивности. В большинстве цифровых камер матрица датчиков покрыта мозаикой из цветных фильтров с рисунком, имеющей красные, зеленые и синие области в системе фильтров Байера, так что каждый чувствительный элемент может регистрировать интенсивность одного основного цвета света. Камера интерполирует информацию о цвете соседних сенсорных элементов с помощью процесса, называемого демозаики., чтобы создать окончательное изображение. Эти сенсорные элементы часто называют «пикселями», хотя они записывают только 1 канал (только красный, зеленый или синий) окончательного цветного изображения. Таким образом, два из трех цветовых каналов для каждого датчика должны быть интерполированы, и так называемая N-мегапиксельная камера, которая производит N-мегапиксельное изображение, предоставляет только одну треть информации, которую изображение того же размера может получить от сканера. . Таким образом, определенные цветовые контрасты могут выглядеть более размытыми, чем другие, в зависимости от распределения основных цветов (зеленый имеет в два раза больше элементов, чем красный или синий в расположении Байера).

DxO Labs изобрела Perceptual MegaPixel (P-MPix) для измерения резкости, которую камера создает при сопряжении с определенным объективом — в отличие от MP, заявленного производителем для продукта камеры, который основан только на датчике камеры. Новый P-MPix утверждает, что это более точная и актуальная ценность, которую фотографы должны учитывать при оценке резкости камеры. По состоянию на середину 2013 года объектив Sigma 35 mm f / 1.4 DG HSM, установленный на Nikon D800, имел самый высокий измеренный P-MPix. Тем не менее, при значении 23 МП он по-прежнему стирает более одной трети сенсора D800 с разрешением 36,3 МП. В августе 2019 года Xiaomi выпустила Redmi Note 8 Pro как первый в мире смартфон.с камерой на 64 МП. 12 декабря 2019 года компания Samsung выпустила Samsung A71 с камерой на 64 МП. В конце 2019 года Xiaomi анонсировала первый телефон с камерой и сенсором 108MP 1 / 1,33 дюйма. Датчик больше, чем у большинства мостовых камер с размером датчика 1 / 2,3 дюйма.

Один новый метод добавления мегапикселей был представлен в камере Micro Four Thirds System , которая использует только датчик 16 МП, но может создавать изображение в формате RAW 64 МП (40 МП JPEG), делая две экспозиции, смещая датчик на полпикселя между их. Затем с помощью штатива для создания нескольких горизонтальных снимков внутри экземпляра из нескольких изображений с разрешением 16 МП создается единое изображение с разрешением 64 МП.

Практика

Чтобы мои утверждения не показались вам голословными, проведём пару несложных экспериментов, а вы уж сами решите: нужны ли вам 16 бит или достаточно 8.

Эта фотография сделана в лиственничной роще неподалёку от моего дома и сконвертированна с помощью Adobe Camera Raw. Открыв RAW-файл в ACR, я введу поправку экспозиции –4 EV, тем самым сымитировав недодержку в 4 ступени. Разумеется, никто в здравом уме не допускает подобных ошибок при редактировании RAW-файлов, но нам необходимо с помощью единственной переменной добиться идеально бездарной конвертации, которую мы затем попробуем исправить в Фотошопе. Изрядно потемневшее изображение я дважды сохраняю в формате TIFF: один файл с разрядностью 16 бит на канал, другой – 8.

На данном этапе оба изображения выглядят одинаково чёрными и ничем не отличаются друг от друга, в связи с чем я демонстрирую только одну из них.

Разница между 8 и 16 битами станет заметной только после того, как мы попытаемся осветлить фотографии, растягивая при этом диапазон яркостей. Для этого я воспользуюсь уровнями (Ctrl/Cmd+L).

На гистограмме видно, что все тона изображения сконцентрированы в узком пике, прижавшемся к левому краю окна. Чтобы осветлить изображение, необходимо отсечь пустующую правую часть гистограммы, т.е. изменить значение точки белого цвета. Взявшись за правый ползунок входных уровней (точку белого), я подтягиваю его вплотную к правому краю сплющенной гистограммы, тем самым давая команду распределить все градации яркости между нетронутой точкой чёрного и заново обозначенной (15 вместо 255) точкой белого. Проделав эту операцию на обоих файлах, сравним результаты.

Даже в таком масштабе 8-битная фотография выглядит более зернистой. Увеличим до 100 %.

16-битное изображение неотличимо от оригинала, в то время как 8-битное сильно деградировало. Если бы мы имели дело с настоящей недодержкой, ситуация была бы ещё печальнее.

Очевидно, что столь интенсивные преобразования, как осветление фотографии на 4 ступени, действительно лучше проводить на 16-битном файле. Практическая же значимость этого тезиса зависит от того, как часто вам приходится исправлять подобный брак? Если часто, то вероятно вы что-то делаете не так.

Теперь представим, что я по своему обычаю сохранил фотографию как 8-битный TIFF, но потом внезапно решил внести в неё какие-то радикальные изменения, а все резервные копии моих RAW-файлов были похищены пришельцами.

Чтобы симулировать разрушительное, но потенциально обратимое редактирование, вновь обратимся к уровням.

В ячейки выходных уровней (Output Levels) я ввожу 120 и 135. Теперь вместо доступных 256 градаций яркости (от 0 до 255) полезная информация будет занимать только 16 градаций (от 120 до 135).

Фотография предсказуемо посерела. Изображение на месте, просто контраст уменьшился в 16 раз. Попробуем исправить содеянное, для чего снова применим к многострадальной фотографии уровни, но уже с новыми параметрами.

Теперь я изменил входные уровни (Input Levels) на 120 и 135, т.е. придвинул точки чёрного и белого цвета к краям гистограммы, чтобы растянуть её на весь диапазон яркостей.

Контраст реанимирован, но постеризация заметна даже в мелком масштабе. Увеличим до 100 %.

Фотография безнадёжно испорчена. Оставшихся после безумного редактирования 16 полутонов явно недостаточно для хоть сколько-нибудь реалистичной сцены. Не означает ли это, что от 8 бит действительно нет никакого толку? Не торопитесь делать поспешные выводы – решающий эксперимент ещё впереди.

Вернёмся-ка снова к нетронутому 8-битному файлу и переведём его в 16-битный режим (Image>Mode>16 Bits/Channel), после чего повторим всю процедуру надругательства над фотографией, согласно описанному выше протоколу. После того, как контраст был варварски уничтожен, а затем вновь восстановлен, переведём изображение обратно в 8-битный режим.

Неужели всё в порядке? А если увеличить?

Безупречно. Никакой постеризации. Все операции с уровнями проходили в 16-битном режиме, а значит даже после уменьшения диапазона яркостей в 16 раз, у нас осталось 4096 градаций яркости, которых с лихвой хватило для восстановления фотографии.

Иными словами, если вам предстоит ответственное редактирование 8-битной фотографии – превратите её в 16-битную и работайте, как ни в чём не бывало. Если даже настолько абсурдные манипуляции можно проводить с изображением не опасаясь за последствия для его качества, то уж тем более оно спокойно переживёт ту целесообразную обработку, которой вы действительно можете его подвергнуть.

Спасибо за внимание!

Василий А.

Пиксел — свойства

Данный объект можно характеризовать расположением, цветом, яркостью, формой и прозрачностью.

В ряде компьютерных систем каждый элиз содержит информацию об одном цвете. А в других приборах — например, в цветных мониторах — он образуется из триад. То есть, субъединиц трех основных цветов, воспринимаемых сетчаткой глаза. При этом, в отдельно взятой тройке последовательность цветов задается с помощью кодирования.

В экранах электронно-лучевых трубок количество триад в одном элементе не ограничено. А в жидкокристаллических мониторах каждый pixel содержит одну тройку цветов.

Форма пикселя может представлять из себя многоугольник (4 или 8 сторон) или круг.

Плотность пикселей на дюйм — ppi

Количество элементов на единицу площади или длины называется разрешающей способностью прибора. Оно определяет качество формируемого или выводимого изображения. Единицей измерения этой величины является ppi (pixels per inch). Ppi — это число пикселей на дюйм (1 дюйм=2.54 см).

Эта размерность показывает соотношение между 2D-параметрами экрана и его диагональю. 2D-параметры задаются количеством элементов изображения по двум измерениям (например, 1024х600). А диагональ выражается в дюймах (10.1 i).

Физический смысл ppi — количество пикселей на диагонали дисплея, приходящихся на один дюйм ее длины.

Экран первой модели компьютера Mac содержал 72 ppi. А современные iPhone имеют плотность 458 пикселей на дюйм и выше.

Иногда для определения разрешения дисплея рассматривают не его диагональ, а ширину. При этом ppi рассчитывают по формуле:

R=P/L, где

• P — точечная ширина монитора;
• L — его физический размер в дюймах;
• R — разрешающая способность, выраженная в пикселях на дюйм.

Пиксельная характеристика двумерных изображений

Пиксель на экране дисплея представляет собой минимальный элемент графики, который характеризуется своим цветом. Поскольку он может быть разной величины, количество элизов по вертикали и горизонтали не определяет площадь картинки в метрических единицах, а показывает размер растрового изображения только в пикселях.

Например, запись 1170х1410 означает, что по ширине картинка состоит из 1170 точек. А по высоте — из 1410. Всего изображение содержит 1 649 700 элементов, то есть 1.6 мегапикселя.

Необходимо учитывать соотношение между количеством точек в изображении и параметрами устройства вывода. Например, количеством пикселей. Это нужно для того чтобы растровый рисунок был правильно воспроизведен. И, в результате, хорошо воспринимался глазом при выводе на бумагу или экран. Оптимально, когда эти величины относятся как один к одному.

Чем выше разрешение дисплея, тем больше плотность пикселей и лучше качество картинки.

Низкое разрешение делает явным зернистое строение образа.

Размер пикселя

На практике размер пикселя может быть как абсолютным, так и относительным. Относительный используется если изображение просматривается на компьютере или ноутбуке. Либо на другом устройстве с нестандартным размером дисплея.

Этой величиной удобно оперировать и в том случае, когда на картинку приходится смотреть с нестандартного расстояния. Например, в два раза меньшего — тогда и относительный pixel необходимо уменьшить вдвое. Или в противном случае зритель будет отчетливо видеть точки, составляющие рисунок.

Используются также такие понятия как «пиксел на градус» и «угол зрения». Они нужны чтобы аналитически соотнести дистанцию, на которую удален экран от наблюдателя и размер дисплея. А также абсолютный и относительный размер точки образа.

Цель производителей мониторов — задать элизы такой величины, чтобы они не создавали впечатления дискретности картинки. А, наоборот, сливались в рисунок.

Хорошо известно предполагаемое расстояние от глаза наблюдателя до дисплея. Например, стандартно, для смартфона оно равно 10 см, а для компьютера — 20 сантиметров. Из этого определяют длину отрезка, который «вырезается» на экране углом зрения в один градус.

Затем рассчитывается количество точек, которые необходимо разместить на этом отрезке для получения хорошего изображения. И, соответственно, размер пикселя.

Конструкторы компании Apple, например, создают дисплеи с 53-79 точками на градус.

Можно решить и обратную задачу. Например, определить градусную меру угла зрения, который соответствует на экране отрезку длинною в 1 pixel. И рассчитывать, опираясь на эти данные, размеры точек для дисплеев заданного размера.

Числовая кодировка

Для большинства современных цифровых изображений для описания числовых диапазонов каждого канала цвета используются неназначенные байты и короткие целые числа без знака. Минимальное значение (0) представляет нулевую интенсивность в одном цветовом канале, а черное достигается, когда все цветовые каналы равны нулю. Аналогичным образом максимальное значение представляет полную интенсивность, и белый достигается, когда все цветовые каналы находятся в полной интенсивности. В глубине 8 UINT предоставляет 256 уникальных значений для каждого канала цвета (0 –255). 16-разрядная версия UINT предоставляет 65 536 уникальных значений для каждого канала цвета (от 0 до 65 535).

Кроме того, WIC поддерживает форматы с плавающей запятой и фиксированной запятой. Эти форматы поддерживают более крупные динамические диапазоны, так как весь числовый диапазон каждого канала цвета больше видимого диапазона. В результате цвета можно настроить выше или ниже видимого диапазона во время промежуточных шагов обработки изображения без потери сведений об изображении.

числовая кодировка Fixed-Point

16-разрядные значения фиксированной точки интерпретируются как s2.13: бит знака, два целочисленных бита и тринадцать дробных битов. Используя эту интерпретацию, числовой диапазон от –4,0 до +3,999… может быть представлено значением 1,0, представленным целым числом со знаком 8192 (0x2000).

32-разрядные значения фиксированной точки интерпретируются как s7.24: бит знака, семь целых битов и двадцать четыре дробных бита. Используя эту интерпретацию, числовой диапазон от –128,0 до +127,999… может быть представлено значением 1,0, представленным 16777216 со знаком целым числом (0x01000000).

12 или 14? 8 или 16?

Обычно фотограф сталкивается с необходимостью принимать решение о разрядности фотографии в трёх случаях: при выборе разрядности RAW-файла в настройках камеры (12 или 14 бит); при конвертации RAW-файла в TIFF или PSD для последующей обработки (8 или 16 бит) и при сохранении готовой фотографии для архива (8 или 16 бит).

Съёмка в RAW

Если ваша камера позволяет выбирать разрядность RAW-файла, то я однозначно рекомендую вам предпочесть максимальное значение. Обычно выбирать приходится между 12 и 14 битами. Дополнительные два бита лишь незначительно увеличат размер ваших файлов, но зато вы получите бо́льшую свободу при их редактировании. 12 бит позволяют закодировать 4096 уровней яркости, в то время как 14 бит – 16384 уровня, т.е. в четыре раза больше. Ввиду того, что самые важные и интенсивные преобразования снимка я провожу именно на стадии обработки в RAW-конвертере, мне бы не хотелось жертвовать ни единым битом информации на этом критическом для будущей фотографии этапе.

Конвертация в TIFF

Самый спорный этап – это момент конвертации отредактированного RAW-файла в 8- или 16-битный TIFF для дальнейшей обработки в Фотошопе. Весьма и весьма многие фотографы посоветуют вам конвертировать исключительно в 16-битный TIFF, и они будут правы, но только при условии, что вы собираетесь проводить в Фотошопе глубокую и всестороннюю обработку. Часто ли вы этим занимаетесь? Лично я – нет. Все фундаментальные преобразования я осуществляю в RAW-конвертере с 14-битным неинтерполированным файлом, а Фотошоп использую только для шлифовки деталей. Для таких мелочей, как точечная ретушь, избирательное осветление и затемнение, изменение размеров и повышение резкости обычно достаточно и 8 бит. Если я увижу, что фотография нуждается в агрессивной обработке (речь не идёт о коллажах и HDR), это будет означать, что я допустил серьёзную ошибку на стадии редактирования RAW-файла, и самым разумным решением будет вернуться и исправить её, вместо того, чтобы насиловать ни в чём не повинный TIFF. Если же фотография содержит какой-нибудь деликатный градиент, который я всё-таки захочу поправить в Фотошопе, то я без труда перейду в 16-битный режим, проведу там все необходимые манипуляции, после чего вернусь к 8 битам. Качество изображения при этом не пострадает.

Хранение

Для хранения уже обработанных фотографий я предпочитаю использовать либо 8-битный TIFF, либо JPEG, сохранённый в максимальном качестве. Мною движет стремление к экономии дискового пространства. 8-битный TIFF занимает вдвое меньше места, чем 16-битный, а JPEG, который в принципе может быть только 8-битным, даже в максимальном качестве примерно вдвое меньше 8-битного TIFF. Разница в том, что JPEG сжимает изображение с потерями данных, а TIFF поддерживает сжатие без потерь по алгоритму LZW. Мне не нужны 16 бит в финальном изображении, поскольку я не собираюсь его больше редактировать, иначе оно попросту не было бы финальным. Какую-то мелочь можно без труда поправить и в 8-битном файле (даже если это JPEG), но если мне приспичит провести глобальную цветокоррекцию или изменение контраста, то я скорее обращусь к исходному RAW-файлу, чем буду мучить уже сконвертированную фотографию, которая даже в 16-битном варианте не содержит всей необходимой для подобных преобразований информации.

Что можно сделать с одним пикселем?

В ранние годы веба однопиксельные картинки часто использовались как костыли для вещей, которые сейчас делаются через CSS. Создание отступов, линий, прямоугольников, полупрозрачных фонов – много чего можно сделать, просто масштабируя пиксель до нужных размеров. Ещё одно использование пикселей, дожившее до наших дней – маячки, средства для отслеживания и аналитики.

В отзывчивом веб-дизайне однопиксельные картинки используются как временные заглушки в ожидании загрузки страницы. Большинство браузеров не поддерживают HTTP Client Hints, поэтому некоторые варианты с отзывчивыми изображениями ждут полной загрузки страницы, чтобы подсчитать актуальный размер картинок, а затем заменяют однопиксельные картинки нужными изображениями при помощи JavaScript.

Сломанная картинка

Есть и ещё одно применение однопиксельных картинок: их можно использовать в качестве картинок «по умолчанию». Если нужное изображение по каким-то причинам невозможно найти, в некоторых случаях лучше показать один прозрачный пиксель, чем выдавать «404 — Not Found», которая будет видна в браузерах как «сломанная картинка»

Нужное изображение вы в любом случае не увидите, но профессиональнее будет не акцентировать на этом внимание, выдавая иконку «сломанной картинки»

Хорошо, значит, однопиксельные картинки бывают полезными. И как же наилучшим образом закодировать изображение размера 1х1?

Очевидно, что для форматов сжатия изображений это пограничный случай. Если изображение состоит из одного пикселя, сжимать тут особенно нечего. Несжатых данных тут будет содержаться от одного бита до четырёх байт – в зависимости от интерпретации: черно-белый (1 бит), оттенки серого (1 байт), оттенки серого с альфой (2 байта), RGB (3 байта), RGBA (4 байта).

Но нельзя закодировать только лишь данные – в любом формате изображений нужно задать интерпретацию данных. По меньшей мере, нужно знать высоту и ширину изображения и количество бит на пиксель.

Объяснение заданий 7 ЕГЭ по информатике

7-е задание: «Кодирование графической и звуковой информации, объем и передача информации»Уровень сложности — базовый,Требуется использование специализированного программного обеспечения — нет,Максимальный балл — 1,Примерное время выполнения — 5 минут.
  Проверяемые элементы содержания: Умение определять объём памяти, необходимый для хранения графической и звуковой информации
До ЕГЭ 2021 года — это было задание № 9 ЕГЭ

Типичные ошибки и рекомендации по их предотвращению:

«Если вычисления получаются слишком громоздкими, значит, Вы неправильно решаете задачу. Удобно выделить во всех множителях степени двойки, тогда умножение сведётся к сложению
показателей степеней, а деление – к вычитанию»

ФГБНУ «Федеральный институт педагогических измерений»

n — количество символов

i — количество бит на 1 символ (кодировка)

Кодирование графической информации

Рассмотрим некоторые понятия и формулы, необходимые для решения ЕГЭ по информатике данной темы.

• Пиксель – это наименьший элемент растрового изображения, который имеет определенный цвет.
• Разрешение – это количество пикселей на дюйм размера изображения.
• Глубина цвета — это количество битов, необходимое для кодирования цвета пикселя.
• Если глубина кодирования составляет i битов на пиксель, код каждого пикселя выбирается из 2i возможных вариантов, поэтому можно использовать не более 2i различных цветов.Формула для нахождения количества цветов в используемой палитре:
• N — количество цветов
• i — глубина цвета
• В цветовой модели RGB (красный (R), зеленый (G), синий (B)): R (0..255) G (0..255) B (0..255) -> получаем 28 вариантов на каждый из трех цветов.
• R G B: 24 бита = 3 байта — режим True Color (истинный цвет)

Найдем формулу объема памяти для хранения растрового изображения:

I — объем памяти, требуемый для хранения изображения

M — ширина изображения в пикселях

N — высота изображения в пикселях

i — глубина кодирования цвета или разрешение

Или можно формулу записать так:

где N – количество пикселей (M * N) и i – глубина кодирования цвета (разрядность кодирования)

* для указания объема выделенной памяти встречаются разные обозначения (V или I).

Следует также помнить формулы преобразования:

Кодирование звуковой информации

Познакомимся с понятиями и формулами, необходимыми для решения заданий 7 ЕГЭ по информатике.

• Оцифровка или дискретизация – это преобразование аналогового сигнала в цифровой код.

Дискретизация, объяснение задания 7 ЕГЭ

T – интервал дискретизации (измеряется в с)

ƒ — частота дискретизации (измеряется в Гц, кГц)
* Изображение взято из презентации К. Полякова

Частота дискретизации определяет количество отсчетов, т.е. отдельных значений сигнала, запоминаемых за 1 секунду. Измеряется в герцах, 1 Гц (один герц) – это один отсчет в секунду, а, например, 7 кГц – это 7000 отсчетов в секунду.

Разрядность кодирования (глубина, разрешение) — это число битов, используемое для хранения одного отсчёта.

Разрядность кодирования

* Изображение взято из презентации К. Полякова

Получим формулу объема звукового файла:

Для хранения информации о звуке длительностью t секунд, закодированном с частотой дискретизации ƒ Гц и глубиной кодирования β бит требуется бит памяти:

I — объем

β — глубина кодирования

ƒ — частота дискретизации

t — время

S — количество каналов

S для моно = 1, для стерео = 2, для квадро = 4

Пример: при ƒ=8 кГц, глубине кодирования 16 бит на отсчёт и длительности звука 128 с. потребуется:

Решение:

I = 8000*16*128 = 16384000 бит
I = 8000*16*128/8 = 23 * 1000 * 24 * 27 / 23 = 214 / 23 =211 =
= 2048000 байт

Определение скорости передачи информации

• Канал связи всегда имеет ограниченную пропускную способность (скорость передачи информации), которая зависит от свойств аппаратуры и самой линии связи(кабеля)Объем переданной информации I вычисляется по формуле:
• I — объем информации
• v — пропускная способность канала связи (измеряется в битах в секунду или подобных единицах)
• t — время передачи

* Вместо обозначения скорости V иногда используется q
* Вместо обозначения объема сообщения I иногда используется Q

Скорость передачи данных определяется по формуле:

и измеряется в бит/с

Егифка :

Что значит время отклика пикселя

Жидкокристаллические индикаторы состоят из ячеек, изменяющих свои характеристики под действием электрического сигнала. Например, яркость или цвет. Минимальное время, за которое происходит это переключение, называется временем отклика пикселя.

Эта характеристика определяет максимальную быстроту изменения картинки на экране.

Если время отклика дисплея t равно, например, 40 мм, то частоту смены изображения можно вычислить по формуле: f=1/t=25 Гц.

Большое время отклика пикселя плохо сказывается на зрении наблюдателя. Потому что изображение «не успевает» за сигналом. И на экране могут задерживаться старые образы на фоне уже возникающих новых. А в результате глаза и мозг переутомляются.

Для определения времени отклика дисплея существуют три способа:

1. BtB (BWB) — в переводе с английского: «черный в черный» (черный в белый). Показывает, за какой промежуток времени pixel меняет цвет из черного в белый, и назад, в черный.
2. BtW (Black to white) — время включения из состояния полного бездействия.
3. GtG — из серого в серый. Определяет, за сколько секунд элемент серого на девяносто процентов цвета станет десятипроцентным.

Третий метод дает время 1-2 мс, и эту величину указывают производители мониторов в характеристике прибора в качестве отклика. Но при этом общее время полного переключения пикселя оказывается намного больше, так что оценить качество дисплея позволяет только первый способ.

Самостоятельно измерить время отклика пикселя можно с помощью программы TFT Monitor Test.

Размер пикселя в байтах: сколько весит 1 px

Сложно однозначно ответить на вопрос сколько в 1 пикселе байт, ведь размер пикселя в байтах или битах зависит от того, сколько цветов, какая кодировка используется.

Краткий ответ: 1 пиксель = 3 байта (при цветовой схеме True-color).

Если сохранять картинку с помощью какого-нибудь графического редактора, используя разное количество цветов, то можно увидеть, что вес картинки при сохранении с использованием 256 цветов будет выше, чем при использовании 128 цветов (что логично).

Для примера приведены скриншоты ниже.

Это одна и та же картинка, в ней одинаковое количество пикселей, но в первом случае она весит 196,8 K, а во втором 160,7 K.

Вес 1 пикселя в зависимости от разрядности цветового режима

Сколько будет весить 1 пиксел в байтах и битах в зависимости от разрядности цветового режима?

Размер пикселя в байтах:

• В монохромном (2 1 ): 1 пиксель = 1/8 байт (1 бит)
• В 16-цветном (2 4 ): 1 пиксель = 0,5 байт (4 бит)
• В 256-цветном (2 8 ): 1 пиксель = 1 байт (8 бит)
• True-color (2 24 ): 1 пиксел = 3 байта (24 бита)
• True-color + Альфа канал (2 24 + 8-битный канал): 1 пиксел = 4 байта (32 бита)

1 пиксель может быть равен от 1 до 32 бит (от 1/8 до 4 байт).

Если для примера взять RGB модель кодирования (True-color 2 24 ), состоящую из 3-х основных цветов: красного, зеленого, синего, каждый из которых в свою очередь имеет по 256 оттенков, то можно посчитать:

1 параметр из 256 оттенков = 1 байт = 8 бит. Учитывая, что RGB – 3 цвета = 3 параметра по 256 оттенков каждый, то соответственно получаем, что для кодирования одного пикселя используется 3 байта.

1 пиксель = 3 байта = 24 бита.

Подсчет размера 1 пикселя на картинке

С подсчетами исходя из цветовой разрядности разобрались, но что если нужно просто посчитать размер 1 пикселя в какой-то конкретной фотографии или на какой-то картинке?

Сделать это достаточно просто:

1. Нужно умножить высоту на ширину, получив тем самым общее количество пикселей в изображении. В статье «Как узнать размер изображения в пикселях» описано, как можно посмотреть размер картинки;
2. Затем необходимо узнать вес картинки. Сделать это можно кликнув правой кнопкой мыши по картинке, вызвав тем самым контекстное меню, в котором следует выбрать пункт «Свойства». Там и будет указан вес в байтах.
3. Осталось лишь поделить вес в байтах на размер картинки в пикселях. Таким образом получится вес 1 пикселя в байтах.

Как пиксели выводятся на монитор

Из пикселей состоит все изображение, появляющееся на экране. Дисплей любого устройства можно сравнить с сотами: у него есть определенное количество ячеек, где могут выводиться пиксели. Это и есть фактическое разрешение экрана.

Сегодня наиболее востребованы устройства с такими разрешениями, как:

1. HD — 1280 пикселей по горизонтали и 720 по вертикали;
2. FullHD — 1920 на 1200 точек соответственно;
3. 4K — 3840 на 2160 пикселей.

В начале двухтысячных годов в обиходе были VGA-дисплеи с разрешением 640 на 480 точек, но в наши дни такие устройства считаются уже раритетными.

За правильный вывод изображения на экран отвечает видеокарта. Когда разрешение экрана больше разрешения показываемой картинки, то в таком случае она автоматически растягивается до нужных размеров. Но при этом страдает ее качество.