Глубина изображения: глубина изображения | Перевод глубина изображения?

6.7. Точность

6.7.

Точность

Вложенное меню Точность содержит команды, с помощью которых можно изменять точность изображения. Параметры точности влияют на точность и кодирование каналов, используемые для хранения изображения в памяти во время обработки.

Рисунок 16.70. Вложенное меню «Точность» меню «Изображение»

6.7.1. Активация вложенного меню

Это вложенное меню находится в меню изображения Изображение → Точность.

6.7.2. Содержимое вложенного меню «Точность»

Меню «Точность» разделено на две части: точность и кодирование каналов.

Параметры «Точности»

Точность, с которой сохраняется изображение, это функция глубины цвета (8, или 16, или 32) и информация о том, как хранятся данные — в целочисленном формате или в формате с плавающей запятой. Меню предлагает следующие параметры точности:

1. Параметры целочисленной точности

   • 8 бит, целочисленное

     	Примечание
     	When choosing to convert an image which has a 32-bit floating point precision to 8-bit integer, a conversion dialog will open that will ask you to choose dithering settings.

   • 16 бит, целочисленное

   • 32 бита, целочисленное

2. Параметры точности с плавающей запятой

   • 16 бит, с плавающей запятой

   • 32 бита, с плавающей запятой

Параметры кодирования каналов

С помощью меню «Точность» также можно выбрать кодирование каналов для данных изображения. На данный момент есть две возможности:

6.7.3. Выбор точности изображения и кодировки каналов

	Примечание
	Вне зависимости от выбранных параметров в меню точности, в GIMP 2.10 вся внутренняя обработка высокой глубины цвета выполняется с точностью 32 бита с плавающей запятой, а большинство операций кодирования — с помощью кодирования линейного света.

Какие параметры точности лучше выбрать? Если кратко, то:

1. Чтобы полностью использовать преимущества внутренней 32-битной обработки с плавающей запятой в GIMP, выберите точность в 32 бита с плавающей запятой вместе с кодированием линейного света.

2. Если работа выполняется на машине с ограниченным запасом памяти, или же если выполняется редактирование очень больших изображений и стопок слоёв, обдумайте использование 16 бит с плавающей запятой или целочисленной точности.

3. Если хотите использовать преимущества редактирования изображений с высокой глубиной цвета, но не хотите иметь дела со значениями каналов с плавающей запятой, выбирайте целочисленную точность в 16 бит.

4. Во время цветопробы переключитесь на кодирование каналов в нелинейной гамме (sRGB) для избежания некоторых проблем, которые могут возникнуть во время цветопробы изображения с линейной гаммой и использованием Little CMS.

5. На машине с очень ограниченными мощностями и небольшим объёмом памяти лучше всего использовать целочисленную точность в 8 бит, и в этом случае также выберите кодирование нелинейной (перцептуальной) гаммы (sRGB). С точностью 8 бит и кодированием линейного света у изображения будут ужасно постеризованные тени.

6.7.4. Больше сведений о параметрах точности

1. Выбор глубины цвета (8, или 16, или 32 бита):

   • Глубина цвета изображения ограничивает возможность точности при обработке файла изображения. При прочих равных, более высокая глубина цвета предоставляет больше точности.

   • Глубина цвета файла изображения частично определяет то, сколько оперативной памяти требуется для его обработки. Чем выше значение глубины, тем больше памяти потребуется для хранения данных во время обработки. Другие факторы, имеющие к этому отношение, это размер слоёв изображения и число слоёв в стопке.

2. Выбор между целочисленной точностью и числами с плавающей запятой:

   • Точность чисел с плавающей запятой нужна для полного использования преимуществ внутренних процессов обработки высоких значений глубины цвета для 32 бита с плавающей запятой. Точность с плавающей запятой позволяет создавать и использовать значения каналов, выходящих за пределы диапазона показываемых монитором цветов от 0.

     0 («точка чёрного на мониторе») до 1.0 («точка белого на мониторе»), что делает возможными выполнение таких очень полезных действий редактирования, как непривязанные изменения профиля ICC и операции расширенного динамического диапазона, имеющие отношение к изображению.

   • В отличие от точности с плавающей запятой, целочисленная точность не может сохранять значения, выходящие за диапазон цветов монитора. Поэтому выбор этой точности означает, что все значения с плавающей запятой, созданные во время обработки, обрезаются для вмещения их в эквивалентный диапазон с плавающей запятой между 0.0 и 1.0, а именно:

     • целые значения для 8 бит обрезаются до диапазона 0-255.

     • целые значения для 16 бит обрезаются до диапазона 0-65535.

     • целые значения для 32 бита обрезаются до диапазона 0-4294967295.

   • Для любой данной глубины цвета, при прочих равных, целочисленная точность является более точной, чем точность с плавающей запятой. Поэтому целочисленная точность для 16 бит будет более точной, чем точность с плавающей запятой для той же битности, а целочисленная точность для 32 бит будет более точной, чем точность с плавающей запятой для 32 бит. В GIMP, тем не менее, целочисленная точность для 32 бит не будет более точной, чем точность с плавающей запятой: в GIMP все внутренние вычисления всё ещё выполняются для 32-битной точности с плавающей запятой, даже если в меню «Точность» была выбрана целочисленная точность. Помните, что параметры меню «Точности» определяют только то, как информация об изображении обрабатывается в оперативной памяти.

   • Для любой указанной глубины цвета, целочисленная точность и точность с плавающей запятой используют примерно одинаковый объём ОЗУ для внутренних расчётов во время обработки изображения, и также примерно одинаковый объём места на диске во время сохранения изображения.

3. Выбор кодировки каналов: линейный свет или нелинейная (перцептуальная) гамма (sRGB):

   • С точностью в 8 бит, при выборе кодировки линейного света у изображения будут ужасно постеризованные тени. Поэтому используйте линейный свет только вместе с повышением глубины цвета.

   • Во время цветопробы на текущий момент проверка локуса не вернёт корректных результатов, если изображение имеет точность линейного света. Поэтому, перед активацией цветопробы смените точность на нелинейную гамму (sRGB).

   • Кроме того факта, что кодировка линейного света в каналах не рекомендуется для редактирования 8-битных изображений, с точки зрения пользователя выбор кодирования каналов в меню «Точностью на рабочий процесс особенно не повлияет:

     • Currently if you choose «Linear light», then linear gamma channel values are displayed in the «pixel» values when using the Color Picker Tool, Sample Points, and Pointer dialogs.

       If you choose «Perceptual gamma», then perceptually uniform (sRGB) channel values are displayed instead.

     • Currently the channel encoding that you choose makes a difference in the wrong colors that you might see if you uncheck Image/Color Management/Enable Color Management and your image isn’t already in one of the GIMP built-in sRGB color spaces (but with either channel encoding choice, the colors are still wrong).

     • Единственная другая ситуация, при которой кодирование каналов, выбранное в меню точности, может повлиять на рабочий процесс, имеет отношение к результатам использования параметра «Gamma hack» в расширенных параметрах цвета.

6.7.5. The Image Precision Conversion Dialog

For most precision conversions this dialog will only ask how Gamma should be set. However, for conversion from 32-bit float precision to 8-bit integer, the below dialog will be shown that also asks for Dithering.

Рисунок 16.71. The «Precision» conversion dialog for 32-bit float to 8-bit integer

Gamma

The Gamma setting is explained above.

Dithering

When reducing the precision from 32-bit floating point to 8-bit integer, you will lose some details. This can cause color banding, where there is an obvious jump from one color to another where there shouldn’t be. Using dithering can be a way to reduce this. Dithering is a way of adding noise to an image to prevent banding and other unwanted patterns. The different dithering methods use different ways to add the noise.

There are three Dithering settings: for normal Layers, Text Layers, and Channels and Masks. For each you can set the type of dithering to use. The different dithering modes are explained in the Dithering Method option of the Dither filter.

In general, you probably won’t use dithering for Text layers, since that will cause the text information to be lost, meaning it becomes a normal layer. I would first try conversion without any dithering, and if there are any noticeable artifacts, you can try using dithering on normal layers.

Глубина цвета

Посетите практически любой форум по фотографии, и вы непременно наткнетесь на дискуссию относительно преимуществ RAW и  JPEG файлов. Одна из причин, по которой некоторые фотографы предпочитают формат RAW — это бóльшая глубина бита (глубина цвета)*, содержащаяся в файле. Это позволяет вам получать фотографии большего технического качества, чем те, что вы можете получить из файла JPEG.

*Bitdepth (глубина бита), или Colordepth (глубина цвета, в русском языке чаще используется именно это определение) —  количество бит, используемых для представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения. Часто выражается единицей бит на пиксель (англ. bits per pixel, bpp). © Wikipedia

Что такое глубина цвета?

Компьютеры (и устройства, которые управляются встроенными компьютерами, такие как цифровые SLR-камеры) используют  двоичную систему исчисления. Двоичная нумерация состоит из двух цифр – 1 и 0 (в отличие от десятичной системы исчисления, включающей 10 цифр). Одна цифра в двоичной системе исчисления называется «бит» (англ. «bit», сокращенно от «binary digit», «двоичная цифра»).

Восьмибитное число в двоичной системе выглядит так: 10110001 (эквивалентно 177 в десятичной системе). Таблица ниже демонстрирует, как это работает.

Максимально возможное восьмибитное число – это 11111111 – или 255 в десятичном варианте. Это значимая цифра для фотографов, поскольку она возникает во многих программах для обработки изображений, а также в старых дисплеях.

Цифровая съемка

Каждый из миллионов пикселей на цифровой фотографии соответствует элементу (также называемому «пиксель», англ. «pixel») на сенсоре (сенсорная матрица) камеры. Эти элементы при попадании на них света  генерируют слабый электрический ток, измеряемый камерой и записывающийся в JPEG или RAW файл.

Файлы JPEG

Файлы JPEG записывают информацию о цвете и яркости для каждого пикселя тремя восьмиразрядными числами, по одному числу для красного, зеленого и синего каналов (эти цветовые каналы такие же, как те, что вы видите при построении цветовой гистограммы в Photoshop или на вашей камере).

Каждый восьмибитный канал записывает цвет по шкале 0-255, предоставляя теоретический максимум в 16,777,216 оттенках (256 x 256 x 256). Человеческий глаз может различать приблизительно около 10-12 миллионов цветов, так что это число обеспечивает более чем удовлетворительное количество информации для отображения любого объекта.

Этот градиент был сохранен в 24-битном файле (по 8 бит на каждый канал), что достаточно для передачи мягкой градации цветов.

Этот градиент был сохранен как 16-битный файл. Как вы можете видеть, 16 бит недостаточно для передачи мягкого градиента.

RAW файлы

RAW файлы присваивают больше бит каждому пикселю (большинство камер имеют 12 или 14-битные процессоры). Больше бит — больше числа, а, следовательно, больше тонов на каждый канал.

Это не приравнивается к большему количеству цветов – JPEG файлы уже могут записывать больше цветов, чем может воспринять человеческий глаз. Но каждый цвет сохраняется с гораздо более тонкой градацией тонов. В таком случае говорят, что изображение имеет большую глубину цвета. Таблица ниже иллюстрирует, как глубина бита приравнивается к количеству оттенков.

Обработка внутри камеры

Когда вы настраиваете  камеру на запись фотографий в режиме JPEG, внутренний процессор камеры считывает информацию, полученную от сенсора в момент, когда вы делаете снимок, обрабатывает ее в соответствии с параметрами, выставленными в меню камеры (баланс белого, контраст, насыщенность цвета и т.д.), и записывает ее как 8-битный JPEG файл. Вся дополнительная информация, полученная сенсором, отбрасывается и теряется навсегда. В итоге, вы используете лишь 8 бит из 12 или 14 возможных, которые сенсор способен зафиксировать.

Постобработка

RAW файл отличается от JPEG тем, что содержит все данные, зафиксированные сенсором камеры за период экспонирования. Когда вы обрабатываете RAW файл, используя программное обеспечение для конвертации RAW, программа осуществляет преобразования, аналогичные тем, что производит внутренний процессор камеры, когда вы снимаете в JPEG. Различие состоит в том, что вы выставляете параметры внутри используемой программы, а те, что выставлены в меню камеры, игнорируются.

Выгода от дополнительной глубины бита RAW файла становится очевидной при постобработке. JPEG файл стоит использовать, если вы не собираетесь делать какую-либо постобработку и вам достаточно выставить экспозицию и все другие настройки во время съемки.

Однако, в реальности большинство из нас хочет внести хотя бы несколько исправлений, если это даже просто яркость и контраст. И это именно тот момент, когда  JPEG файлы начинают уступать. С меньшим количеством информации на пиксель, когда вы проводите корректировку яркости, контраста или цветового баланса, оттенки могут визуально разделиться.

Результат наиболее очевиден в областях плавного и продолжительного перехода оттенков, таких как на голубом небе. Вместо мягкого градиента от светлого к темному, вы увидите расслоение на цветовые полосы. Этот эффект также известен как постеризация (англ. «posterisation»). Чем больше вы корректируете, тем сильнее он проявляется на изображении.

С файлом RAW, вы можете вносить гораздо более сильные изменения в оттенок цвета,  яркость и контраст до того, как вы увидите снижение качества изображения. Это также позволяют сделать некоторые функции RAW-конвертера, такие как настройка баланса белого и восстановление «пересвеченных» областей (highlight recovery).

Это фото получено из JPEG файла. Даже при таком размере видны полосы в небе как результат постобработки.

При тщательном рассмотрении на небе виден эффект постеризации. Работа с 16-битным TIFF файлом может ликвидировать, или по крайней мере минимизировать, эффект полос.

16-битные TIFFфайлы

Когда вы обрабатываете RAW файл, ваше программное обеспечение предоставляет вам опцию по сохранению его как 8 или 16-битного файла. Если вы довольны обработкой и не хотите вносить еще какие-либо изменения, вы можете сохранить его как 8-битный файл. Вы не заметите никаких различий между файлом 8 бит и 16 бит на вашем мониторе или когда вы распечатаете изображение. Исключение – тот случай, когда у вас есть принтер, распознающий 16-битные файлы. В этом случае, из файла 16 бит вы можете получить лучший результат.

Однако если вы планируете осуществлять постобработку в Photoshop, тогда рекомендуется сохранять изображение как 16-битный файл. В этом случае изображение, полученное из 12 или 14-битного сенсора, будет «растянуто», чтобы заполнить 16-битный файл. После этого вы можете поработать над ним в Photoshop, зная, что дополнительная глубина цвета поможет вам достичь максимального качества.

Опять же, когда вы завершили процесс обработки, вы можете сохранить файл как 8-битный файл. Журналы, издатели книг и стоки (и практически любой клиент, покупающий фотографии), требуют 8-битные изображения. Файлы 16 бит могут потребоваться, только если вы (или кто-то другой) намереваетесь редактировать файл.

Это изображение, которое я получил, используя настройку RAW+JPEG на камере EOS 350D. Камера сохранила две версии файла – JPEG, обработанный процессором камеры, и RAW файл, содержащий всю информацию, записанную 12-битным сенсором камеры.

Здесь вы видите сравнение правого верхнего угла обработанного JPEG файла и RAW файла. Оба файла были созданы камерой с одной и той же настройкой экспозиции, и единственное различие между ними – это глубина цвета. Я смог «вытянуть» не различимые в JPEG «пересвеченные» детали в RAW файле. Если бы я хотел поработать над этим изображением дальше в Photoshop, я мог бы сохранить его как 16-битный файл TIFF, чтобы обеспечить максимально возможное качество изображения в течение процесса обработки.

Почему фотографы используют JPEG?

То, что не все профессиональные фотографы используют формат RAW все время, еще ничего не значит. Как свадебные, так и спортивные фотографы, например, зачастую работают именно с форматом JPEG.

Для свадебных фотографов, которые могут снять тысячи снимков на свадьбе, это экономит время на последующей обработке.

Спортивные фотографы используют JPEG файлы для того, чтобы иметь возможность отсылать фотографии своим графическим редакторам в течение мероприятия. В обоих случаях скорость, эффективность и меньший размер файлов формата JPEG делает использование этого типа файлов логичным.

Глубина цвета на компьютерных экранах

Глубина бита также относится к глубине цвета, которую компьютерные мониторы способны отображать. Читателю, использующему современные дисплеи, возможно, тяжело будет в это поверить, но компьютеры, которыми я пользовался в школе, могли воспроизводить только 2 цвета – белый и черный. «Must-have» компьютер того времени — Commodore 64, способный воспроизводить аж 16 цветов. В соответствии с информацией из «Википедии», было продано более 12 единиц этого компьютера.

Компьютер Commodore 64. Автор фотографии Билл Бертрам (Bill Bertram)

Несомненно, вы не сможете редактировать фотографии на машине с 16 цветами (64 Кб оперативной памяти в любом случае больше не потянут), и изобретение 24-битных  дисплеев с реалистичным цветовоспроизведением  — одна из вещей, которые сделали цифровую фотографию возможной. Дисплеи с реалистичным цветовоспроизведением, как и файлы JPEG, формируются при помощи трех цветов (красного, зеленого и синего),  каждый с 256 оттенками, записанными в 8-битную цифру.  Большинство современных мониторов используют либо 24-битные, либо 32-битные  графические устройства с реалистичным цветовоспроизведением.

Файлы HDR

Многие из вас знают, что изображения с расширенным динамическим диапазоном (HDR) создаются путем комбинирования нескольких версий одного и того же изображения, снятого с разными настройками экспозиции. Но знаете ли вы, что программное обеспечение формирует 32-битное изображение с более чем 4 миллиардами тональных значений на каждый канал на пиксель —  просто скачок по сравнению с 256 оттенками в файле JPEG.

Настоящие HDR файлы не могут быть корректно отображены на компьютерном мониторе или распечатанной странице.  Вместо этого они урезаются до 8 или 16-битных файлов при помощи процесса, называемого тональная компрессия (англ. «tone-mapping»), который сохраняет характеристики оригинального изображения с расширенным динамическим диапазоном, но позволяет воспроизвести его на устройствах с узким динамическим диапазоном.

Заключение

Пиксели и биты – основные элементы для построения цифрового изображения. Если вы хотите получить максимально хорошее качество снимка на вашей камере, необходимо понимать концепцию глубины цвета и причины, по которым формат RAW позволяет получить изображение лучшего качества.

Автор статьи: Andrew Gibson

27/01/2012    Просмотров : 81744    Источник: photo.tutsplus.com    Перевод: Анна Смолина

Представления изображения глубины

---

Введение

Изображения глубины — это жизнеспособных представлений, которые можно вычислить из реального мира с помощью камер и/или других сканирующих устройств. Карта глубины обеспечивает структуру сцены размером 2 с половиной D. Карта глубины дает модель сцены с ограниченной видимостью и может быть легко визуализирована с использованием графических методов. Набор изображений глубины может обеспечить визуализацию сцены без отверстий. Несколько видов должны быть смешаны, чтобы обеспечить плавный рендеринг без дыр. Такое представление сцены является громоздким и требует хороших алгоритмов для рендеринга в реальном времени и эффективного представления. Алгоритм на основе графического процессора может отображать большие модели, представленные с помощью цифровых зависимостей, в режиме реального времени.

Изображение карты глубины может не подходить для стандартных методов сжатия изображения, которые основаны на психовизуальных данных. Представление сцены с использованием нескольких изображений глубины содержит избыточные описания общих частей и может быть сжато вместе. Сжатие этих карт глубины с использованием стандартных методов, таких как LZW и JPEG, и сравнение качества визуализированных новых видов путем изменения коэффициентов качества JPEG может дать нам хороший анализ компромисса между качеством и коэффициентом сжатия. Многовидовое сжатие текстурных изображений может быть выполнено путем использования ограничений между представлениями, таких как несоответствие, эпиполярное ограничение, полилинейные тензоры и т. д.

---

Рендеринг на GPU и сжатие DI

Мы стремимся к эффективному рендерингу больших и сложных сцен с помощью их карт глубины. Некоторые особенности системы ::

• Новая точка обзора не имеет ограничений и может находиться в любом месте видимого, в отличие от преобразования вида.
• Аспект представления с ограниченной видимостью обеспечивает несколько свойств локальности. На новый вид будут влиять только глубины и текстуры вокруг него.
• Использование нескольких изображений глубины для заполнения областей отверстий, созданных из-за отсутствия полной информации в одной карте глубины.
• Для рендеринга обрабатываются только допустимые виды в соответствии с пороговым углом, что сокращает время вычисления.
Алгоритм GPU
• дает в несколько раз лучший FPS, чем алгоритм CPU.
• Объекты буфера кадров и объекты буфера вершин улучшают производительность и управление памятью рендеринга.
• Разрешение можно изменить путем субдискретизации сетки и, таким образом, уменьшения количества отрисовываемых примитивов.

Представление сцены с использованием нескольких изображений глубины содержит избыточные описания общих частей. Наши методы сжатия нацелены на использование этой избыточности для компактного представления. Были испробованы различные виды алгоритмов сжатия: ::

• Сжатие LZW (метод без потерь) применяется к картам глубины с использованием gzip
• Сжатие JPEG :: Карты глубины сжимаются с различными коэффициентами качества.
• Сжатие на основе четырехъядерного дерева :: Если блок любого изображения/карты глубины представляет одно конкретное значение, оно сохраняется как один узел в дереве.
• Сжатие MPEG :: Все кадры используются для создания последовательности фильмов для получения закодированного изображения.
• Geometry Proxy Model :: Это приблизительное описание сцены, используемое для моделирования общей, независимой от положения структуры сцены.
• Прогрессивное сжатие :: Различия добавляются по крупицам постепенно, что обеспечивает более плавные уровни детализации.
• Уровни качества :: Уровни детализации (LOD) изменяются для управления временем рендеринга посредством количества примитивов или размера модели и текстуры.

---

Связанная публикация

• Пуджа Верлани, Адити Госвами, П. Дж. Нараянан, Шекхар Двиведи и Саши Кумар Пента — Глубинное изображение: изображения и рендеринг в реальном времени , Третий международный симпозиум по обработке, визуализации и передаче 3D-данных, Северная Каролина, Чаппел-Хилл, 14-16 июня 2006 г. Множественные карты глубины для IBR , The Visual Computer, Международный журнал компьютерной графики, Vol. 21, № 8-10, сентябрь 2005 г., стр. 611–618. [PDF]

• П. Дж. Нараянан, Саши Кумар П. и Сириш Редди К., 9 лет0004 Представление глубины + текстуры для рендеринга на основе изображений , Труды Индийской конференции по зрению, графике и обработке изображений (ICVGIP), декабрь 2004 г., Калькутта, Индия, стр. 113–118. [PDF]

---

Связанные лица

• Пуджа Верлани
• Адити Госвами
• Навин Кумар
• Саурабх Аггравал
• Шекхар Двиведи
• Сириш Редди К
• Саши Кумар Пента
• Проф. П. Дж. Нараянан

c++ — разница между глубиной изображения и каналами

Я пытаюсь изучить opencv, но это очень запутанно. Может кто-нибудь знает разницу между глубиной изображения и нет. каналов в изображении. Допустим, глубина изображения равна 8, а нет. каналов R, G, B равно 3. Тогда, что это значит, мне трудно визуализировать трехмерную структуру

• c++
• изображение
• обработка изображений
• opencv

Глубина (или лучше глубина цвета) — это количество битов, используемых для представления значения цвета. Я на самом деле не в OpenCV, но глубина цвета 8 , обычно , означает 8 бит на канал (так что у вас есть 256 значений цвета — или лучше: оттенки серого (см. комментарий) — на канал — от 0 до 255) и 3 канала означают, что значение одного пикселя состоит из 3*8=24 бит.

Однако это также зависит от номенклатуры. Обычно вы говорите

«Глубина цвета 8 бит на канал»

, но вы также можете сказать

«Глубина цвета изображения составляет 32 бита»

, а затем иметь в виду 8 бит на канал RGBA или

«Глубина цвета изображения составляет 24 бита»

и означает 8 бит на каналы R, G и B.

Итог: документация (или формулировка) здесь должна быть весьма конкретной 😉

2

Вот так.

У вас есть изображение, в котором всего один пиксель. РАЗМЕР изображения 1×1 пикселей.

• Если это изображение в градациях серого, то для представления изображения требуется только ОДИН канал. Как? Потому что серое изображение (предполагая, что это 8-битное изображение) будет иметь 8 битов, что на 2 возводится в степень 8, что составляет 256 различных ОТТЕНКОВ. От черного к белому. Шкала серого
• Шкала серого обычно представляет собой черно-белое изображение.
• Теперь, если одно и то же однопиксельное изображение состоит из цветов, нам нужны три канала, а именно красный, зеленый и синий или RGB. Когда мы смешиваем оттенки этих каналов, мы получаем разные цвета.
• Например, (255 255 255) — чисто белый цвет в RGB, а (0,0,0) — чисто черный
• Итак, теперь каждый канал будет иметь оттенки от 0 до 255, то есть 8 бит.
• Результирующее цветное изображение имеет глубину 8 бит и количество каналов равное 3.
• Вы можете иметь более 8 бит на канал, это увеличивает диапазоны цветов (оттенки)
• Для изображения размером 1×1 пиксель значения цвета пикселя будут находиться в диапазоне от 0 до 255 на канал. Это [от 0 до 255 в R][от 0 до 255 в G][от 0 до 255 в B]

Согласно документации OpenCV, в OpenCV глубина определяется как битовая глубина отдельного канала.

Глубина изображения: глубина изображения | Перевод глубина изображения?