输出颜色深度怎么调成12位？
文章目录
概要
在写这两篇文章时
STM32F103RCT6+0.99寸TFT圆屏 软件SPI显示（初级）_gc9107屏幕例程-CSDN博客
STM32F103RCT6+0.99寸TFT圆屏 硬件SPI+DMA+外部FLASH显示（高级）(一)-CSDN博客
，越写越细，发现把这个解析放在一个文章里显得太啰嗦了，就把索性提取出来当作一个文章来写，想要实现更高级显示的效果，想要知道主控芯片和外部FLASH的存储空间够不够，就必须了解这部分的内容，最重要是怎么计算图像大小。
这里只记录BMP格式的图片大小计算，也就是只计算未压缩大小的图片格式，jpg/png这些图片格式因为压缩算法会导致文件大小的不同，文件大小会缩小。
整体架构流程
图片(什么格式都可以) -----------> Img2Lcd软件(其他软件也可以，可以选择输出灰度和输出二进制文件的软件都可以) -----------> 二进制数组文件
128x115像素的图片
图片转换成二进制数组软件
二进制数组文件
技术名词解释
（1）像素所能表达的不同颜色数取决于比特每像素(BPP)。这个最大数可以通过取二的色彩深度次幂来得到。像素(Pixel)是组成图像的最基本单元，是图像中的最基本单位。它是一个小的方形的颜色块。每个小方块为一个像素，也可称为栅格。像素图的质量是由分辨率决定的，单位面积内的像素越多，分辨率越高，图像的效果就越好。像素点是最小的图像单元，一张图片由好多的像素点组成。
例如，常见的取值有 ：
1、8 bpp [2^8=256；(256色)]；
2、16 bpp [2^16=65536； (65,536色，称为高彩色)]；
3、24 bpp [2^24=16777216； (16,777,216色，称为真彩色)]；
4、48 bpp [2^48=281474976710656；(281,474,976,710,656色，用于很多专业的扫描仪) 。
（2）像素与字节关系:
一个字节包含8个比特，像素即图片元素，通常表示位图中的一个点。
1、对于黑白图像（即二值图像），一个像素点用一个bit表示即可，即用0和1表示黑白。这样一个字节可以表示8个像素。
2、对于灰度图，一个像素要求256种状态，即2的8次方，因此需要8bit，即1个byte表示一个像素。
3、对于RGB图，一个像素占24个bit，即3个字节表示一个像素。
上面说的都是位图，就是用像素点表示的图。
（3）灰度：
灰度通常指颜色或者亮度处于黑白之间的任意等级，是指图像中像素的明暗程度。它是一种视觉上的概念。在图像处理中，灰度图像指的是单一色阶的图像，其中每个像素点的亮度值从黑到白变化，没有彩色成分。灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。灰度的通常表示方法是百分比，范围从0%到100%。 每个灰度对象都具有从 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。（注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比。与RGB正好相反，百分比越高颜色越偏黑，百分比越低颜色越偏白。）
把白色与黑色之间按对数关系分成若干级，称为“灰度等级”。范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途。
在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个像素的颜色用16位 二进制数表示，我们就叫它16位图，它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个像素采用24位二进制数表示，我们就叫它24位图，它可以表达2的24次方即16777216种颜色。
（4）灰度与像素的关系
一般，像素值量化后用一个字节（8b）来表示。如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256(2^8)个灰度级，灰度值的范围为0~255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调，每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种。
（5）真彩色：
真彩色(true-color)是指图像中的每个像素值都分成红、绿、蓝(R、G、B)三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为真彩色。真彩色是色彩完全，即由红色、绿色和蓝色3种颜色以不同的比例混合出来的颜色。但其实自然界的色彩是不能用任何数字归纳的，这些只是相对于人眼的识别能力，这样得到的色彩可以相对人眼基本反映原图的真实色彩，故称真彩色。真彩色图像是一种用三个或更多字节描述像素的计算机图像存储方式。
真彩色是一种色彩表示方式，它通常指的是能够表达和显示256种色彩级别的颜色组合。真彩色通常表示为 24位色彩深度，也称为“真彩色模式”。在真彩色中，颜色通过三种基础颜色组合来表达：红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue），统称为RGB模型。这种颜色模式下的图像可以展示人类视觉可以感知的几乎所有色彩。普遍认为人眼对色彩的分辨能力大致是一千万色，因此由RGB形成的图像均称做真彩色。在许多场合，真彩色图通常是指RGB 8:8:8，即图像的颜色数等于2^24，也常称为全彩色(full color)图像。
例如图像深度为24，用R:G:B=8:8:8来表示色彩，则R、G、B各占用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为2^8=256种。图像可容纳2^24=16M种色彩(24位色)。24位色被称为真彩色，它可以达到人眼分辨的极限，发色数是1677万多色，也就是2的24次方。但32位色就并非是2的32次方的发色数，它其实也是1677万多色，不过它增加了256阶颜色的灰度，为了方便称呼，就规定它为32位色。少量显卡能达到36位色，它是24位发色数再加512阶颜色灰度。
在使用24色或更高色彩深度（如真彩色，24位）的图像中，每个像素由3个颜色通道组成：红、绿、蓝（RGB）。每个颜色通道可以使用一个字节的8位来表示，因此总共需要3个字节来表示一个像素。每个通道可以表示从0（无色）到255（最大色彩强度）的256种不同的颜色值。这样就可以在网页中设定三种原色调的比例和强度，从而组合出18,446,744,073,709,551,616种不同的颜色。
（6）输出灰度：
①灰度为单色：
单色图像中每个像素点仅占一位，其值只有0或1，0代表黑，1代表白或相反。因为图像中的每个像素仅需1位信息，常把单色图像称为是1位图像。单色图像具有比较简单，一般由黑色区域和白色区域组成。
灰度为单色(单色位图)是一种只有灰度阶层的颜色，意味着某种颜色只有一个灰色调，通常没有颜色的鲜艳度和饱和度，没有其他颜色杂质，只表达亮度差异。它由不同亮度的黑色和白色组成，不同亮度的灰色介于两者之间。在图像处理中，灰度色阶从黑色到白色逐级过渡，代表了光线的强度。
②4灰：
4灰通常指的是图像或者视频信号中的灰度级别为4种，即黑白灰和一种中间色。这种表示法在图像处理和视频技术中常用，用以简化图像的显示和处理。在每个灰度级别，像素的颜色值可以是相同的或者有细微差别。通常用于数字图像处理中。这种表示方法常见于一些简单的图像格式或表示，例如某些早期图像处理软件或图像文件格式中的灰度模式。在这种模式下，每个像素被分配一个从0到3的整数，0代表黑色，3代表白色，中间的数值表示不同的灰度。
通常指的是黑白图像，因为通常使用黑、白和两种灰度来表示不同的亮度级别。通常情况下，这种表示方法用于基本的图像处理和学习。
③16灰：
16灰是指图像中每个像素点可以有16种不同的灰度级别。在16灰度模式下，灰度级别通常是从0（黑色）到15（白色），每个等级的亮度介于两者之间。这种灰度模式下，每个像素通常用4位二进制数来表示，使用4位二进制数来编码每种灰阶。在每种灰度级别中，像素的颜色或亮度值可以用0到15的整数来表示。
灰度等级为16级意味着在图像或视频中，每个像素可以使用16种不同的灰度值。在灰度图像中，这些16个灰度级通常通过2的幂次来表示，即 2^4=16，因此灰度值范围通常是从0（黑色）到15（白色），每个灰度级别之间有相等的增量。
④256色：
256色的图像是指该图像中的每个像素点都有256个灰度级别。在这种模式下，每个像素由一个8位（1字节）的值表示，可以表示256（2^8）种不同的灰度级别，从0（黑色）到255（白色）。每个像素可以通过其灰度值进行表示。每个灰度值对应一个特定的颜色，例如127会对应该灰度图像的中等灰度。
256色可以通过组合红、绿、蓝（RGB）三种颜色的256个级别的亮度来形成不同的颜色。使用了256种灰度等级来进行图像显示。在图像处理中，每种灰度值对应一个亮度级别。这种表示方法通常用于早期的图像显示设备，比如早期的电脑显示器和某些类型的手机屏幕。
⑤4096色：
4096色是指有4096(2^12)种不同的颜色组合，4096色(RGB332)是指电脑显示器的色数，它通常用来描述显示器能显示的颜色数量。在计算机中，每个像素的颜色通常由红、绿、蓝三种颜色通道组成，每个通道可以表示256种不同的亮度级别。因此，三个通道的组合可以表示256 * 256 * 256 = 16777216种颜色，这通常称为“真彩”。然而，4096色通常是指简化版的颜色显示。
4096色是由4096(2^4 * 2^4 * 2^4 = 4096)个不同的颜色组成的，每个颜色通常会使用一个称为“颜色深度”或“位深”的指标来描述其精确度。在传统的图像格式中，如JPEG或BMP，一个像素的颜色信息通常用位数来代表，每一个颜色值可以用1到8位（即1到256种不同的值）来表示。4096色的大小是指图片或者屏幕可以显示的颜色数的数量。
4096 色意味着图像中的每个像素可以呈现出 4096 种不同的亮度级别，从最暗的黑色到最亮的白色之间有 4096 个过渡层次，能够更细腻地表现图像的明暗变化和细节，通常用 12 位来表示，因为 2 的 12 次方等于 4096。图像能呈现 4096 种不同深浅的灰色调。灰度等级越高，灰色过渡越细腻，色彩层次感就越强。通常用更多的二进制位来存储信息以实现这么多灰度层次。
⑥16位真彩色：16位真彩色的图像大小通常是指每个像素有16位颜色深度(16位颜色信息)，即每个像素占用2个字节的存储空间（因为1字节=8位，所以2字节共16位）。在256色系统中，每8位颜色信息可以表示256种不同的颜色。因此，16位真彩色可以表示 2^16 = 65536 种颜色，也可称为65536色。
16位真彩色的颜色编码原理：16位真彩色也可以用RGB565来表示，使用16位二进制来表示一个颜色，其中5位用于表示红色分量（2^ 5个分量），6位用于表示绿色分量（2^ 6个分量），5位用于表示蓝色分量。因此RGB565总共可以表示2^16(即65536)种颜色。
⑦18位真彩色：18位真彩色的图片大小可以通过计算其分辨率和每像素占用的位数来确定。18位真彩色意味着每个像素有3个颜色通道，18位真彩色意味着每个像素由6位（即红、绿、蓝各两位）组成。一个像素使用18位来存储RGB信息（6位红色（R）、6位绿色（G）、6位蓝色（B）），总共有 2^18 = 262144 种颜色。
⑧24位真彩色：24位真彩色指的是每种颜色（红绿蓝）使用8位二进制数表示，共24位二进制数可以表示2^24=16777216(由这三种基础颜色一共能组成的色彩类型为：256 * 256 * 256 == 16,777,216 种)种颜色。通常，真彩色用RGB模式表示(red blue green三原色简写)，其中R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色， 拆分成红绿蓝三元色，每种颜色的取值范围从0到255。
因此，灰度的24位真彩色意味着在显示灰度图像时，每个像素都有等于色彩深度的灰阶表现。图片每一个像素是由3个字节数值表示，使用24bit显示一个像素点(也就是说每一像素是由8位0-1代码构成)， 由8bit Red 8bit Green 8bit Blue组合颜色而成，每一个原始颜色（R/G/B）都可以完全显示（0~0xff），所以24位及以上，我们就叫做真彩色，故真彩色通常表示为 24-bit。
一幅图像中的每一点由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，每个通道用8位（1字节）表示。因此，每个像素需要3个字节来存储这些颜色信息。这是因为8位可以表示256种不同的强度级别，三个通道（红、绿、蓝）分别代表这256种的组合，可以覆盖约为1670万种颜色，这通常被认为是人类视觉能够区分的大致颜色范围。通常，一个像素使用24位来存储RGB信息（8位红色、8位绿色、8位蓝色）。
⑨32位真彩色：32位真彩色是指使用32位颜色深度来存储像素颜色信息，每一位（bit）可以表示一种颜色值，因此32位真彩色可以表示2^32（4294967296，约4.29亿）种不同的颜色。这种颜色深度足以在计算机屏幕上提供非常真实的色彩显示。它是一种图像显示标准，它指的是每个像素点有32位颜色信息。在这种标准下，每个像素可以使用32位（4字节）来表示颜色，通常分配为8位红色、8位绿色、8位蓝色和8位 alpha 透明度。这种表示方式可以表达大约1670万种不同的颜色。
32位真彩色由24位RGB通道和8位alpha通道构成，其中RGB通道指红绿蓝三种基本颜色，每种颜色有8位精度，即每种颜色有2的8次方种灰度，组合起来就有2的24次方种颜色。
32位： Alpha透明度 + 24位RGB（8位红色、8位绿色、8位蓝色）
- 注意事项：
- 存储对齐：实际文件可能因每行字节对齐产生额外空间（如BMP格式要求4字节对齐）。
- 压缩格式：使用PNG/TIFF等压缩格式时，文件大小显著减小（通常可压缩至原始大小的10%-50%）。
- 8位灰度图：若误将8位灰度视为"单色"，则大小扩大8倍（如1024x768图约为768 KB）。
技术细节
（1）灰度级别计算，通常指的是在灰度图像中不同亮度水平的表现。灰度级别数计算公式：
灰度级别数=2^比特位数
对于8位灰度图像，灰度级别数=2^比特位数=2^8=256灰度级别数。这意味着8位灰度图像可以表示256个不同的灰度级别(256色)，从0（黑色）到255（白色）。
（2）分辨率(像素个数)是指图像的高宽，其计算公式为：
分辨率大小(像素数) = 图像宽（像素） x 图像高（像素）
（3）图像的大小由分辨率和颜色深度所决定，图像大小不只是受到分辨率大小影响，还和其位深(颜色深度)有关。无压缩情况下(实际应用中，压缩格式（如PNG）会显著减小文件大小)，其计算公式为：
文件大小(bit)= 像素数 × 每个像素的颜色数（用位数表示）
或
图像大小(Byte)=图像分辨率x颜色深度(bit)/8
或
图像大小（字节）=分辨率大小× 每像素占用字节数
=图像宽度（像素）× 图像高度（像素）× 每像素占用字节数
- 首先确定图片的分辨率（宽度×高度）；
- 然后计算像素总数（分辨率相乘）；
- 最后，将像素总数乘以每像素的字节数（对于18位真彩色，每像素占用3字节）。
（4）换算法则如下：
1、8bit(位)=1Byte(字节)。
2、1024Byte(字节)=1KB。
3、1024KB=1MB。
4、1024MB=1GB
5、1024GB=1TB
（5）具体灰度是怎么计算出图片二进制数据的大小,以这张图片
为例：
①灰度为单色：
灰度为单色的图片（二值图），每个像素最多可以表示2种颜色，只需要使用长度为1的二进制位来表示，因此每个像素占1个位,也就是1/8字节。
位深度 = 1 bit（每个像素仅需1位表示黑白）
图片大小=(128 * 115*1 bit) /8 = 1840 字节
=1840 字节 /1024 = 1.796875 KB
这种单色位图一般用于oled。
②4灰：
灰度为4灰的图片的大小计算涉及到每像素的数据位数（bit）和图片的总像素数。对于灰度为4灰的图片，每个像素有2位（因为2^2=4种可能的灰度级别）。
计算公式：图片大小（字节）= 每像素位数（位）× 总像素数（像素） / 8
- 每像素位数 = 2 位
- 总像素数 = 128 × 115 = 14720 像素
- 图片大小（字节）= 2×14720/8=3680 字节
③16灰：
每个像素最多可以表示16种颜色(2^4=16)，所以只需要长度为4的二进制表示，因此每个像素占1/2字节。
图像大小(字节)=(128x115) /2 = 7360 字节
图片大小(KB) = 7360 / 1024=7.1875 KB
④256色：
256色图片的大小取决于图片的分辨率和颜色深度，每个像素最多可以表示256中颜色(2^8=256)，所以只需要长度是8的二级制位表示就可以了。在256色的图像中，每个像素使用1位来存储，因为256色可以使用8位（2的8次方）来表示。所以，每个像素的大小是1字节（8位=1字节）。
图像总像素数=128像素 * 115像素 = 14720个像素
图片总大小=14720像素 * 1字节/像素 = 14720字节
转换为KB（1KB = 1024字节）：14720字节 / 1024字节/KB = 14.375KB
所以，一张128x115分辨率的256色图片需要14.375KB的存储空间。
⑤4096色：
使用4096色（即12位），每个像素占用12位。那么：
- 像素数 = 128 × 115 = 14720
- 每个像素所占 Byte 数 = 12位(b) / 8 = 1.5 Byte
- 文件大小 =14720 × 12 bit=176640 bit=14720 × 1.5 Byte = 22080 Byte
所以，这个4096色的128x115的屏幕或图片文件大小大约是22080 Byte
4096色的大小为啥按1.5个字节来计算呢？我找到的原因如下：
1、每个颜色通常需要用红色、绿色和蓝色三个颜色通道来表示，每个通道占8个比特（bit），即(8字节/8)1个字节。4096色是指有4096(2^12)种不同的颜色组合，由于每个颜色通道可以用8比特（1个字节）存储，所以总共需要3个字节来表示一种颜色。但是，在计算存储时，因为每个像素点都是由这三个颜色通道组合而成，所以可以共享这三个字节。因此，对于4096种颜色来说，可以认为需要半个字节来表示红色通道，半个字节来表示绿色通道，以及半个字节来表示蓝色通道，相当于1.5个字节。
2、1.5个字节来计算4096色是指每个颜色由12位二进制数来表示（因为2^12 =16x16x16=4096）。由于每个字节是8位（2^8），所以每个颜色大约需要1.5个字节的空间（即4位占半个字节，由于字节是8位，因此每个颜色约为1.5字节）。这种表示方式降低了存储和处理图像的复杂度。
3、对于4096色，我们使用的是8位颜色深度，因为 2^8=256。但是，4096色实际上指的是4096种不同的颜色，这需要更多位来表示。为了达到4096种颜色，通常需要12位来表示每个颜色。每个字节是8位，所以12位相当于1.5个字节（12÷8=1.5）。由于文件大小通常以字节为单位计算，为了简便起见和估算，我们会按1.5个字节来计算。
4、4096色意味着有4096种不同的颜色组合。由于每种颜色包含三个8位通道，总共需要 12位来存储所有颜色。由于1个字节等于8位，这就意味着需要 12/8 字节=1.5字节来完整地存储4096种颜色。但实际操作中，为了节省存储空间和提高效率，通常会将颜色信息压缩。在这种情况下，每个颜色信息可能只用1.5个字节来表示（即全部4096色所需的位数）。
5、在计算机领域，一个字节的存储空间通常可以表示8位二进制数。4096色是指可以显示4096种不同的颜色组合。由于一种颜色可以用8位（即1个字节）来表示，那么表示4096种颜色就需要4096/256=1.5字节（因为256是2的8次方，即每8位表示一个灰度级别）。
简而言之，就是受计算机的影响，为了节省存储空间和提高效率和降低处理图像的复杂度，每个像素点由三个颜色通道组合而成，所以可共享这三个字节，即2个4096色(1.5字节)共享这三个字节。
⑥16位真彩色：
图片分辨率128x115=14720像素；每像素色彩深度16位(bit)，也就是2个字节(B)，其所占的存储空间：14720*16bit=235520bit，换算成字节即235520/8=29440Byte，换算成KB，29440/1024=28.75KB。
⑦18位真彩色：
一张宽度为128像素、高度为115像素的图片,像素总数 = 图片分辨率=128*115=14720像素；每像素色彩深度16位(bit)，也就是2个字节(B)，其所占的存储空间：图片大小（字节）= 像素总数 × 每像素的字节数 =14720x3 Byte=44160 Byte=44160 /1024 KB=43.125KB。
18位真彩色的大小为啥按3个字节来计算呢？我找到的原因如下：
1、它的色彩深度为18位，而每个像素的颜色信息是由红、绿、蓝（RGB）三个颜色通道组成的(RGB颜色模式)。每个颜色通道通常使用6位（即2的6次方等于64种可能的级别），因此一个完整的24位色彩深度（真彩色）需要3个字节（即24位）来存储每个像素的颜色信息。
2、18位真彩色图片大小以3个字节计算的原因是基于色彩深度和存储方式。每种颜色分量（红、绿、蓝）使用6位。由于每个像素占用6位，1字节（8位）可以存储2个像素的颜色信息，因此3个字节可以存储1个像素的18位真彩色信息。
3、在早期的图像处理中，每种颜色分量（红、绿、蓝）通常使用8位（1个字节）来表示，这样就可以通过3个字节来表示一个像素的完整颜色信息。
4、颜色信息通常以RGB（红绿蓝）模式表示，每位颜色通道占用1位，即红色、绿色和蓝色各占用1位，总共需要18位来表示一个颜色。每个颜色通道的范围是0到255（2^8），因此一个颜色值需要3位（24位）来完全表示。然而，为了方便存储和传输，通常会使用3个字节（24位）来表示一个颜色值，即每8位占用一个字节。这种表示方法既简洁又适用于计算机处理。
5、在数字计算机中，一个字节（byte）由8位二进制位组成。因此，3个位不足以表示一个完整的字节，但18位色素需求恰好是3倍的6位。所以，通常情况下，我们会用3个字节（3×8=24位）来存储每个像素的数据。
6、因为电脑是按二进制的方式工作的，且一般情况下数据读取的最小单元为8位即一个字节(byte)。8位可以表示256个值。由于电脑中的处理数据都使用二进制，所以处理颜色的方式当然也采用二进制来计算和存储。256色即8位色就是用一个字节来存储颜色的色彩处理方式，65536色是16位的即两个字节，此外还有三个字节(24位)和四个字节(32位)，以后还会出现更高位的吧。
简而言之，就是受计算机的影响，计算机读取数据的最小单元为、一个字节，18位按字节来计算的话，介于2个字节和3个字节之间，为了颜色显示的完整性，采用3个字节，也就是24位，多余的6位用0或1补全，不作处理。
⑧24位真彩色：
对于24位真彩色，颜色深度是24位，即3字节。
转换为位(bit)：
24位真彩色的图片大小（位） = 128 × 115 × 24（位）=353280（位）
转换为字节(Byte)：
图片大小（字节） = 128 × 115 × 3（字节）=44160（字节）
转换为KB：
图片大小（KB） = 44160 / 1024=43.125（KB）
转换为MB：
图片大小（MB） = 44160/ (1024 × 1024) ≈ 0.0421（MB）
所以，一个24位真彩色的128 × 115像素图片是43.125KB。
⑨32位真彩色：
32位真彩色的颜色深度是32位，即每像素占用4字节。因此：图片大小 = 宽度 × 高度 × 4字节
图片大小=128 × 115 × 4 = 58880 字节 =58880/(1024*1024) MB=0.05615 兆字节
部分内容参考于
灰度、灰度级、分辨率、像素值；-CSDN博客灰度图像和彩色图像是怎么来的？如何计算一张图片的大小？像素和分辨率分别是什么？它们之间有什么关系？我们平时所说显示器的1080p、2k和4k分别指的是什么？_灰度图怎么计算大小-CSDN博客灰度、灰度级、分辨率、像素值；-CSDN博客
图像RGB值、灰度值、像素值的关系_像素值和rgb的关系-CSDN博客
其他参考文章忘记记录了。
小结
内容有点多，如果看不下去可以挑重点看，有颜色的字体是重点和注意点。如果有什么不懂的或哪里写的不对的或需要补充的，可以告诉我修改。这里主要是讲了不同种灰度的名词解释和图片大小计算，总共讲解了9种灰度，分别是单色、4灰、16灰、256色、4096色、16位真彩色、18位真彩色、24位真彩色、32位真彩色。