Bit Profondeur de couleur et Taille de l'image des données
Bit-Profondeur des couleurs, Coût de la mémoire des images
Les grandes images consomment une grande mémoire et rendre nos ordinateurs lutte. coût de la mémoire pour une image est calculée à partir de la taille de l'image.
Pour une image de pouce 6x4 imprimée à 300 dpi, la taille de l'image est calculée comme suit:
(6 pouces × 300 dpi) × (4 pouces × 300 dpi) = 1800 x 1200 pixels
1800 x 1200 pixels est 1800 × 1200 = 2.160.000 pixels (2 mégapixels).
Le coût de la mémoire pour cette image couleur RVB est:
1800 × 1200 × 3 = 6,48 million d'octets.
Le dernier « x 3 » est de 3 octets d'informations de couleur RGB par pixel pour la couleur de 24 bits (3 valeurs RGB par pixel, une pour chaque valeur RGB octet à 8 bits, qui totalise la couleur de 24 bits).
Différents modes de couleurs ont des valeurs différentes de données de taille, comme indiqué ci-dessous:
Octets par pixel
4 octets par pixel, pour prépresse
6 octets par pixel
Taille de l'image et de la calculatrice Taille de données
(Notez que les données RVB 24 bits est de 3 octets par pixel, quel que soit le petit fichier JPG peut-être. Voir plus de détails).
Un MB est un peu plus d'un million d'octets
tailles de mémoire des termes tels que KB, MB, GB et TB comptent en unités de 1024 octets pour un K, alors que les humains comptent des milliers en unités de 1000.
Un million est 1000x1000 = 1000000, puissances de 10 ou 10 6. Mais unités binaires sont normalement utilisés pour les tailles de mémoire, des puissances de 2, où un kilo-octet est de 1024 octets, et un méga-octet est 1024x1024 = 1048576 octets, ou 2 20. Ainsi, un nombre équivalent de 10 millions d'octets est 10.000.000 / (1024x1024) = 9,54 méga-octets. Un méga-octet binaire détient près de 5% de plus d'un million d'octets que, donc il y a environ 5% de moins méga-octets.
Calculatrice pour convertir la mémoire
Octets, Ko, Mo, Go, TB
Tapez une valeur quelque part ici et cliquez sur le bouton Convertir, pour convertir à toutes les autres valeurs.
1024 unités binaires sont nécessairement utilisées pour les puces de mémoire, mais les systèmes d'exploitation informatiques aiment aussi utiliser arbitrairement pour les tailles de fichiers. Tout le reste (mégapixels, taille du disque acheté, etc.), utilisez 1000 unités normales.
Cependant, des puces de mémoire (comprenant également des SSD et Compact Flash et les cartes SD et clés USB, qui sont toutes les puces de mémoire) sont différentes, et la construction nécessite l'utilisation de kilo-octets binaires (1024) ou méga-octets (1024x1024) ou gigaoctets (1024x1024x1024). En effet, chaque ligne d'adresse ajoutée double exactement la taille, 8 bits est de 256, 9 bits est 512, 10 bits est 1024. Mais aussi (sans raison) la taille des fichiers sont généralement dit dans les unités 1024K binaires. Faire cela pour la taille des fichiers est discutable, mais il y a de bonnes raisons techniques nécessaires pour les puces de mémoire à utiliser des nombres binaires, parce que chaque bit d'adresse est une puissance de deux - la séquence 1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024 . il est extrêmement peu pratique (impensable) pour construire une puce de mémoire de 1000 octets. Il ne serait tout simplement pas sortir même. Les lignes d'adresses binaires comptent à 1024, il est donc nécessaire d'ajouter les autres 24 octets pour le remplir. Mais il n'y a aucune raison aujourd'hui pour la taille des fichiers en binaire aujourd'hui, il est juste une complication inutile, mais le comptage en binaire 1024 unités est toujours fait sur eux. Si nous avons un fichier de taille réelle 20,001 octets, le système d'exploitation appeler 19,532 KB.
Numérisation photo pouces 6x4 occupera les quantités de mémoire indiquées dans le tableau ci-dessous. J'espère que vous vous rendez compte que la résolution extrême devient rapidement impossible.
Quand les gens demandent comment corriger les erreurs de mémoire lors de la numérisation des photos ou des documents à 9600 dpi, la réponse est « ne pas faire que » si vous n'avez pas 8 Go de mémoire, et un scanner 9600 dpi, et ont une raison particulière. Il est normalement correct de scanner à 300 dpi pour réimprimer au format d'origine (600 dpi peut aider des analyses d'art en ligne, mais normalement pas si la couleur ou des photos en niveaux de gris).
Notez que lorsque vous augmentez la résolution, la formule de taille multiplie au-dessus du coût de la mémoire par ce numéro de résolution deux fois, en largeur et en hauteur. Le coût mémoire d'une image augmente comme le carré de la résolution. Le carré de dire 300 dpi est un assez grand nombre (plus que le double du carré de 200).
Lorsque l'on double la résolution de numérisation, le coût de la mémoire va jusqu'à 4 fois. résolution Multiplier par 3 et le coût mémoire augmente 9 fois, etc. Donc, cela semble un besoin évident d'utiliser l'argument que le montant de la résolution nous fait pour améliorer les résultats d'image dans le but de l'emploi. Plus que cela est des déchets. Il est souvent même douloureux. Eh bien, la douleur virtuelle.