计算机bpp是什么意思？（每像素位数 bits per pixel）

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看ffmpeg文档，对YUV420sp的解释中出现了这个：

PIX_FMT_NV12,
///< planar YUV 4:2:0, 12bpp, 1 plane for Y and 1 plane for the
UV components, which are interleaved (first byte U and the following
byte V)

bpp 是 bits per pixel 的缩写，表示每像素所占存储空间的位数

参考文章：BPP: 每像素位数

计算机图像处理中的bpp（Bits Per Pixel）

本文将深入探讨计算机图像处理领域中的一个重要概念：bpp，或者每像素位数（Bits Per Pixel）。在开始之前，先明确一下“bpp”这个术语的定义。

定义

bpp（Bits Per Pixel）是描述数字图像中每个像素用于表示颜色信息的位数。它是衡量图像颜色深度的一种方式¹。

// 例子: 8bpp的情况 unsigned char pixel = 0x3F; // 具体的颜色值 

bpp的影响因素

颜色深度

颜色深度直接决定了可以表示的颜色范围大小。例如，1bpp只能表示两种颜色（通常是黑白），而24bpp可以表示超过1600万种颜色²。

# 例子: Python代码演示颜色深度 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个8bpp的图像 image = np.zeros((256, 256), dtype=np.uint8) # 填充图像 for i in range(256): image[:, i] = i # 显示图像 plt.imshow(image, cmap='gray') plt.show() 

内存消耗

高bpp会增加单个像素所需的内存空间，从而增加整个图像的内存消耗。因此，在考虑图像质量和性能之间的平衡时，bpp是一个重要的考虑因素³。

// 例子: Java代码计算图像内存消耗 public long calculateImageMemory(int width, int height, int bpp) { 
    return width * height * bpp / 8; // 字节 } 

bpp与图像格式

不同的图像格式使用不同的bpp值。例如，JPEG通常使用24bpp，而GIF则使用1-8bpp。选择何种图像格式也取决于应用场景，需要在颜色深度、文件大小和兼容性等方面进行权衡⁴。

# 例子: 使用ImageMagick命令行工具检查图像bpp identify -format "%z" image.jpg 

结论

在理解和处理数字图像时，bpp是一个重要的概念。它直接影响图像的颜色深度和内存消耗，并在不同的图像格式之间有所不同。为了达到最佳的效果，我们需要根据特定的应用需求来选择合适的bpp值。