как определить размер рисунка в Кб?
1
Ученик
(170),
закрыт
13 лет назад
Вот дано, допустим, 3 цвета и размер m x n. Как можно посчитать?
Дополнен 13 лет назад
Мне посчитать именно надо…
Мансур Хафизов
Профи
(785)
13 лет назад
Допустим это одно битный рисунок то есть 256 цветов. Умножаем ширину на высоту получаем количество точек (пикселей) в рисунке. На кодирование каждой точки расходуется 1 байт. Количество точек умножаем на 1 байт= размер рисунка в байтах. Пример: есть рисунок 800х600, умножаем, получается 480 000 точек, то есть 480 000 байтов, или делим на 1024 получим 468,75 Кбайтов)))
An
Профи
(854)
13 лет назад
Нажимаете на фото правой кнопкой мыши и выбирайте свойства. Вот и все!
Ой, то что внизу не увидела: (,сориии
Andrei
Мастер
(1152)
13 лет назад
I=3*x*y*Log2 n
где x и y – количество микрозон соответствующего растра по горизонтали и вертикали (количество точек)
n – количество квантов, т. е. характеристика разрешающей способности оборудования воспроизведения или формирования изображения
Пример
Дана фотография размером 10х10 см, воспрезведенная с помощью растра 30 точек/см. Может быть передано до 128 уровней яркости соответствующих точек.
Решение:
I=(10×10)x30xLog2 128=21000 бит = 2625 байт
Определение объёма памяти, необходимого для хранения графической информации
Различают три вида компьютерной графики:
- растровая графика;
- векторная графика;
- фрактальная графика.
Они различаются принципами формирования изображения при отображении на экране монитора или при печати на бумаге. Наименьшим элементом растрового изображения является точка (пиксель), векторное изображение строится из геометрических примитивов, фрактальная графика задаётся математическими уравнениями.
Расчёт информационного объёма растрового графического изображения основан на подсчёте количества пикселей в этом изображении и на определении глубины цвета (информационного веса одного пикселя).
Глубина цвета зависит от количества цветов в палитре:
N=2i
.
(N) — это количество цветов в палитре,
(i) — глубина цвета (или информационный вес одной точки, измеряется в битах).
Чтобы найти информационный объём растрового графического изображения (I) (измеряется в битах), воспользуемся формулой
I=i⋅k
.
(k) — количество пикселей (точек) в изображении;
(i) — глубина цвета (бит).
Пример:
Полина увлекается компьютерной графикой. Для конкурса она создала рисунок размером (1024*768) пикселей, на диске он занял (900) Кбайт. Найди максимально возможное количество цветов в палитре изображения.
Дано
(k=1024*768);
(I=900) Кбайт.
Найти: (N).
Решение
Чтобы найти (N), необходимо знать (i):
N=2i
.
Из формулы
I=i⋅k
выразим
i=Ik
, подставим числовые значения. Не забудем перевести (I) в биты.
Получим
i=900∗1024∗81024∗768≈9,3
.
Возьмём (i=9) битам. Обрати внимание, нельзя взять (i=10) битам, так как в этом случае объём файла (I) превысит (900) Кбайт. Тогда
N=29=512.
Ответ: (512) цветов.
На качество изображения влияет также разрешение монитора, сканера или принтера.
Разрешение — величина, определяющая количество точек растрового изображения на единицу длины.
Получается, если увеличить разрешение в (3) раза, то увеличится в (3) раза количество пикселей по горизонтали и увеличится в (3) раза количество пикселей по вертикали, т. е. количество пикселей в изображении увеличится в (9) раз.
Параметры PPI и DPI определяют разрешение или чёткость изображения, но каждый относится к отдельным носителям:
• цифровой (монитор) — PPI;
• печать (бумага) — DPI.
При решении задач величины PPI и DPI имеют одинаковый смысл.
При расчётах используется формула
I=k⋅i⋅ppi2
.
(I) — это информационный объём растрового графического изображения (бит);
(k) — количество пикселей (точек) в изображении;
(i) — глубина цвета (бит),
ppi (или dpi) — разрешение.
Пример:
для обучения нейросети распознаванию изображений фотографии сканируются с разрешением (600) ppi и цветовой системой, содержащей (16 777 216) цветов. Методы сжатия изображений не используются. Средний размер отсканированного документа составляет (18) Мбайт. В целях экономии было решено перейти на разрешение (300) ppi и цветовую систему, содержащую (65 536) цветов. Сколько Мбайт будет составлять средний размер документа, отсканированного с изменёнными параметрами?
Решение
Заметим, что
16777216=224
, значит,
i1=24
бита.
, значит,
i2=16
бит.
Воспользуемся формулой
I=k⋅i⋅ppi2
.
I1=24⋅k⋅6002;I2=16⋅k⋅3002;I1I2=24⋅k⋅600216⋅k⋅3002=6;18I2=6;I2=186=3.
Ответ: (3) Мбайта.
Определение объёма памяти, необходимого для хранения звуковой информации
Звук — это распространяющиеся в воздухе, воде или другой среде волны с непрерывно меняющейся амплитудой и частотой.
Чтобы компьютер мог обрабатывать звук, непрерывный звуковой сигнал должен быть преобразован в цифровую дискретную форму. Для этого его подвергают временной дискретизации и квантованию: параметры звукового сигнала измеряются не непрерывно, а через определённые промежутки времени (временная дискретизация); результаты измерений записываются в цифровом виде с ограниченной точностью (квантование).
Сущность временной дискретизации заключается в том, что через равные промежутки времени мы измеряем уровень аналогового сигнала. Количество таких измерений за одну секунду называется частотой дискретизации.
Частота дискретизации ((H)) — это количество измерений громкости звука за одну секунду.
Частота дискретизации измеряется в герцах (Гц) и килогерцах (кГц). (1) кГц (=) (1000) Гц. Частота дискретизации, равная (100) Гц, означает, что за одну секунду проводилось (100) измерений громкости звука.
Качество звукозаписи зависит не только от частоты дискретизации, но также и от глубины кодирования звука.
Глубина кодирования звука или разрешение ((i)) — это количество информации, которое необходимо для кодирования дискретных уровней громкости цифрового звука.
В результате измерений звукового сигнала будет получено некоторое значение громкости, при этом все результаты измерений будут лежать в некотором диапазоне — количество уровней дискретизации.
Обозначим за (N) количество уровней дискретизации, тогда глубину кодирования можно найти по формуле:
N=2i
.
Для решения задач на нахождение объёма памяти, необходимого для хранения звуковой информации, воспользуемся формулой:
I=H⋅i⋅t⋅k
, где
(I) — информационный объём звукового файла (бит);
(H) — частота дискретизации (Гц);
(i) — глубина кодирования информации (бит);
(k) — количество каналов (моно — (1) канал, стерео — (2) канала, квадро — (4) канала).
Пример:
для распределения птиц по категориям обучают нейросеть. Для этого загружают звуки, издаваемые птицами. Каждый файл записан в формате монозвукозаписи с частотой дискретизации (128) Гц. При записи используется (64) уровня дискретизации. Запись длится (6) минут (24) секунды. Определи размер загружаемого файла в килобайтах.
Дано
(k=1);
(H=128) Гц;
(N=64);
(t=384) секунды.
Найти: (I) (Кбайт).
Решение
Воспользуемся формулой
N=2i
, (i=6) бит.
Подставим числовые значения в формулу
I=H⋅i⋅t⋅k
и переведём биты в килобайты:
Ответ: (36) килобайт.
Любой файл может быть передан по каналу связи, тогда объём переданной информации вычисляется по формуле:
I=V⋅t
, где
(I) — объём информации (бит);
(V) — пропускная способность канала связи (бит/секунду);
(t) — время передачи (секунды).
Пример:
в дельте Волги орнитологи оцифровывают звуки птиц и записывают их в виде файлов без использования сжатия данных. Получившийся файл передают в Астраханский биосферный заповедник по каналу связи за (56) секунд. Затем тот же файл оцифровывают повторно с разрешением в (8) раз ниже и частотой дискретизации в (3) раза выше, чем в первый раз. Сжатие данных не производится. Полученный файл передают в Кавказский природный заповедник; пропускная способность канала связи с Кавказским заповедником в (2) раза ниже, чем канала связи с Астраханским заповедником. Сколько секунд длилась передача файла в Кавказский заповедник?
Решение
Воспользуемся формулой
I=H⋅i⋅t⋅k
.
I1=k⋅i⋅t⋅H;I2=k⋅i8⋅t⋅3⋅H;I2I1=38.По условиюV2=V12.
Выразим (V) из формулы
I=V⋅t
, получим
V=It
, учтём, что
t1=56 секунд.Тогда I2t2=I156⋅2;t2=56⋅2⋅I2I1=56⋅2⋅38=42.
Ответ: (42) секунды.
Обрати внимание!
1 Мбайт=220 байт=223 бит.1 Кбайт=210 байт=213 бит.
Информатика
7 класс
Урок № 10
Формирование изображения на экране компьютера
Перечень вопросов, рассматриваемых в теме:
- Понятия: пространственного разрешения монитора, глубины цвета, пикселя.
- Знакомство с цветовой моделью RGB.
- Формулы для нахождения объёма памяти и количества цветов в палитре.
- Решение типовых задач.
Тезаурус:
Пиксель – наименьший элемент дисплея, формирующий изображение.
Пространственное разрешение монитора – это количество пикселей, из которых складывается изображение на экране.
Глубина цвета – длина двоичного кода, который используется для кодирования цвета пикселя.
Цветовая модель RGB: Red – красный, Green – зелёный, Blue – синий.
Формулы, которые используются при решении типовых задач:
N = 2i
I = K · i
где N – количество цветов в палитре, i – глубина цвета, K – количество пикселей в изображении, I – информационный объём файла.
Основная литература:
- Босова Л. Л. Информатика: 7 класс. // Босова Л. Л., Босова А. Ю. – М.: БИНОМ, 2017. – 226 с.
Дополнительная литература:
- Босова Л. Л. Информатика: 7–9 классы. Методическое пособие. // Босова Л. Л., Босова А. Ю., Анатольев А. В., Аквилянов Н.А. – М.: БИНОМ, 2019. – 512 с.
- Босова Л. Л. Информатика. Рабочая тетрадь для 7 класса. Ч 1. // Босова Л. Л., Босова А. Ю. – М.: БИНОМ, 2019. – 160 с.
- Босова Л. Л. Информатика. Рабочая тетрадь для 7 класса. Ч 2. // Босова Л. Л., Босова А. Ю. – М.: БИНОМ, 2019. – 160 с.
- Гейн А. Г. Информатика: 7 класс. // Гейн А. Г., Юнерман Н. А., Гейн А.А. – М.: Просвещение, 2012. – 198 с.
Теоретический материал для самостоятельного изучения
Когда мы включаем компьютер, перед нами открывается рабочий стол – картинка на экране монитора. А задумывались ли мы когда-нибудь, как формируется изображение на экране монитора, сколько цветов оно может в себя включать? Скорее всего, нет. Вот сегодня на уроке мы узнаем, как формируются такие изображения, познакомимся с понятием пространственное разрешение монитора, выясним, из каких базовых цветов строятся изображения и введём новое понятие – глубина цвета.
Так вот, изображение на экране монитора образуется из отдельных точек, которые называются пикселем, что в переводе с английского означает элемент изображения. Эти точки на экране монитора образуют строки, а всё изображение строится из определённого количества таких строк.
Общее количество пикселей, из которых складывается изображение на экране монитора, называется пространственным разрешением монитора. Чтобы его определить, нужно количество строк изображения умножить на количество точек в строке.
Пространственное разрешение монитора может быть различным: 800 на 600, 1280 на 1024. Это означает, что изображение на экране монитора состоит из 800 строк, каждая из которых содержит 600 пикселей.
Чем больше маленьких точек в изображении, тем чётче оно будет выглядеть – это изображение высокого разрешения. А изображение низкого разрешения состоит из меньшего количества крупных точек, и поэтому оно получается нечётким.
На самом деле пиксель – это три очень маленьких точки красного, зелёного и синего цвета, но они расположены настолько близко друг к другу, что наши глаза воспринимают их как единое целое. Пиксель принимает именно тот цвет, который является наиболее ярким. Именно из этих трёх цветов образуется цветовая модель RGB. Название такое она получила неспроста, это первые буквы английских названий цветов: Red – красный, Green – зелёный, Blue – синий.
В этой цветовой модели каждый базовый цвет имеет один из 256 уровней интенсивности. Если менять яркость базовых цветов, то можно увидеть, как меняется окраска картинки.
Первые цветные мониторы могли использовать лишь восемь цветов: чёрный, синий, зелёный, голубой, красный, пурпурный, жёлтый и белый. Каждый цвет кодировался цепочкой из трёх нулей и единиц, то есть, трёхразрядным двоичным кодом.
Современные же компьютеры имеют достаточно большую палитру, где количество цветов зависит от того, сколько двоичных разрядов отводится для кодирования цвета одного пикселя.
Длина такого двоичного кода, который можно использовать для кодирования цвета пикселя, называется глубиной цвета.
Количество цветов в палитре связано с глубиной кодирования формулой N = 2i.
Изображения в памяти компьютера хранятся в виде файлов, их информационный объём вычисляется как произведение количества пикселей, имеющихся в изображении, и глубины кодирования: I = K · i.
Решим такую задачу.
Рассчитайте объём файла графического изображения, который занимает весь экран монитора с разрешением 800 на 600 и палитрой 256 цветов.
Так как палитра состоит из 256 цветов, то можно рассчитать глубину цвета по формуле N = 2i. Получаем глубину цвета равную восьми.
Теперь, по формуле I = K · i, найдем объём файла.
Объём получился 3840000 бит, переведём его в килобайты, для этого
3840000 разделим на 8 и разделим на 1024. Получилось примерно 469 Кб.
Решение:
Дано:
N = 256
K = 800 · 600
I = ?
Решение:
N = 2i
256 = 2i, i = 8 бит
I = K · i
I = 800 · 600 · 8 = 3840000 бит = 3840000 : 8 : 1024 = 469 Кб
Ответ: 469 Кб.
Итак, сегодня мы узнали, как формируются изображения на экранах мониторов, познакомились с понятием пространственное разрешение монитора. Выяснили, что каждый пиксель имеет определённый цвет, отсюда формируется цветовая модель RGB. Познакомились с новой величиной, такой как глубина цвета. Записали формулы для решения задач по новой теме.
Цветовая модель HSB
При работе в RGB работа режимов наложения цветового тона, насыщенности и яркости базируется на модели HSB. Заглавные буквы здесь не соответствуют никаким цветам.
Hue переводится как Цветовой тон, Saturation – Насыщенность, Brightness – Яркость.
Все цвета располагаются по кругу, и каждому соответствует свой градус.
Работая с насыщенностью, мы как бы добавляем в спектр белой краски, поэтому она становится хуже, картинка делается более блёклой.
Работая с яркостью, в спектр добавляется больше чёрного цвета. И чем его больше, тем рисунок становится более тёмным, яркость уменьшается.
Цветовой тон при этом остаётся прежним.
Перемещая ползунок, мы регулируем яркость, если двигаем его по горизонтали, то изменяется насыщенность, а сам цвет не меняется
Основной задачей данной модели является правка оттенков выбранных цветов.
Модель HSB – это пользовательская цветовая модель, которая позволяет выбирать цвет традиционным способом. Она намного беднее рассмотренной ранее RGB, так как позволяет работать всего лишь с 3 миллионами цветов.
Разбор решения заданий тренировочного модуля
№1.
Сколько цветов будет содержать палитра, если на один пиксель отводится 3 бита памяти?
Дано:
i = 3 бита
N = ?
Решение:
N = 2i
N = 23 = 8.
Ответ: 8 цветов в палитре.
№2.
Найдите объём видеопамяти растрового изображения, занимающего весь экран монитора с разрешением 1024×768, и глубиной цвета данного изображения 32 бита. Ответ должен быть выражен в Мб.
Дано:
К=1024×768
i = 32 бита
I=?
Решение:
I = K · i
I = 1024 · 768 · 32 = 25165824 бит = 3145728 байт
3072 Кб = 3 Мб.
Ответ: 3 Мб.
№3.
Сравните размеры памяти, необходимые для хранения изображений: первое изображение 8-цветное, его размер 32×64 пикселей, второе изображение 32-цветное, его размер 64×64 пикселей.
Решение:
Первое изображение 8-цветное, т. е. 8 = 2i , следовательно, i = 3 бита на один пиксель.
Найдём I1 по формуле: I = K · i, т. е. 32 · 64 · 3 = 6144 бита.
Второе изображение 32-цветное, т. е. 32 = 2i, следовательно, i = 5 бит на один пиксель.
Найдём I2 по формуле: I = K · i, т. е. 64 · 64 · 5 = 20480 бит.
Второе изображение больше первого на 14336 бит, или 1792 байта, или на 1,75 Кб.
Ответ: второе изображение больше первого на 1,75 Кб.
Задание №7
Для хранения произвольного растрового изображения размером 128х320 пикселей отведено 20 Кбайт памяти без учета размера заголовка файла. Для кодирования цвета каждого пикселя используется одинаковое количество бит, коды пикселей записываются в файл один за другим без промежутков. Какое максимальное количество цветов можно использовать в изображении?
Для начала разберемся какие данные у нас уже есть:
- Нам дан размер изображения – 128х320
- Объем в Кбайтах этого изображения равен 20.
Напоминаю вам формулу, которая включает в себя объем памяти, размер изображения и глубину цвета.
Из этой формулы мы можем найти глубину цвета, т.е. объем одного пикселя в битах. Для этого мы общий объем изображения должны поделить на количество пикселей. 128х320 – это и есть количество пикселей.
Обратите внимание, что объем изображения нам дан в Кбайтах. Мы Кбайты умножаем на 1024 – получаем байты. А чтобы получить биты, нужно умножить еще на 8.
По условию задачи нам нужно найти максимальное количество цветов. Для нахождения количества цветов у нас тоже есть формула.
Так как глубину цвета мы уже знаем, нам остается ее только подставить в формулу.
Ответ: 16
Если хотите узнать больше теории про кодирование информации то вам стоит ознакомится со статьей – Информатика. Кодирование информации.
А еще жмите палец вверх и подписывайтесь на мой канал, чтобы не пропустить следующие разборы задач по информатике.
