一、图像的数组表示
RGB能够构成人眼所能识别的所有颜色。
二、图像的变换
Example：
img.shape
Out[329]: (512, 768, 3)
img.dtype
Out[330]: dtype('uint8')
#补值变换
shift_temp_img = [255,255,255] - img
shift_img = Image.fromarray(shift_temp_img.astype('uint8'))
shift_img.save("D:/shift1.jpg")
img = np.array(Image.open("practice_dataset/train/ants_image/0013035.jpg").convert('L'))
b = 255 - img
shift_img = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
shift_img.save("D:/shift2.jpg")
img = np.array(Image.open("practice_dataset/train/ants_image/0013035.jpg").convert('L'))
#区间变换
c = (200/255) * img + 55
shift_img = Image.fromarray(c.astype('uint8'))
shift_img.save("D:/shift3.jpg")
img = np.array(Image.open("practice_dataset/train/ants_image/0013035.jpg").convert('L'))
d = 255 * (img/255)**2
shift_img = Image.fromarray(d.astype('uint8'))
shift_img.save("D:/shift4.jpg")
注：
uint8 是一个数据类型，表示无符号 8 位整数（unsigned 8-bit integer）。在许多编程语言和图像处理库中，包括 Python 中的 NumPy 和 PIL（Pillow），uint8 常用于表示图像像素的颜色值。
在 NumPy 中，uint8 是一种数据类型，用于表示范围在 0 到 255 之间的整数。它占用 8 位（1 字节）内存空间。可以使用 np.uint8 或 np.dtype('uint8') 来表示 uint8 数据类型。
在 PIL（Pillow）中，uint8 是默认的像素数据类型，用于表示图像的每个像素的颜色值。PIL 中的图像对象可以通过 Image.mode 属性来查看图像的模式，通常会显示为 "L"（灰度图像）或 "RGB"（真彩色图像）。对于 "L" 模式的图像，每个像素的值是一个 uint8 类型的灰度值（0 到 255）；对于 "RGB" 模式的图像，每个像素的值是一个长度为 3 的 uint8 类型的元组，表示红、绿、蓝三个通道的颜色值。
