深度学习中的图片对象

自2012年，AlexNet在ImageNet图像识别一战成名后，基于深度学习的图像识别快速发展。

图像识别也是深度学习研究的主要领域。

本文解释在机器角度，图片的存在形式，这也是图片在深度学习的输入对象。

单通道图片

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单通道图片/灰度图在计算机中以数字的形式存储，数值范围在0-255（0是暗色，255是亮色）

三通道图片

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彩色图像通常由几个叠加的彩色通道构成。
例如，平时常见的图片一般都是RGB图片，即由红色、绿色、蓝色三个通道组成的图片，在表达每个像素点时用三个值表示，每个值取0~255。

可以把这三个值理解为各种颜色的深度，比如(0，255，0)就是绿色，是最深的那种绿色,比如(255,255,255)就是白色，因为红绿蓝组合一起就是白色

例如下图是一张的RGB图片，对应到计算机上是三张数据表，每张表有个数值。位置(i,j)的值为分别取三张表位置(i,j)的值组成