numpy数字图像二维表表示

在numpy中，数字图像通常是以二维的数组形式进行表示。

具体而言，如果图像是彩色图像，则可以使用一个三维数组来表示，其中三个维度分别代表图像的高度、宽度和颜色通道。每个元素存储的是各个像素点的RGB颜色值。

而对于灰度图像来说，可以使用一个二维数组来表示，每个元素代表一个像素点的灰度值。灰度值的范围通常是0到255之间。

例如，假设有一张灰度图像，它的尺寸是100x100像素。我们可以使用一个100x100的二维数组来表示，其中每个元素存储该位置像素点的灰度值。

在numpy中，我们可以使用np.array函数来创建这样的二维数组，例如：

import numpy as np

image = np.array([[100, 105, 99, ..., 127, 130, 134],
[98, 103, 108, ..., 132, 128, 131],
...
[89, 91, 88, ..., 109, 110, 112]])

这样，我们就成功地用一个二维数组来表示了这张图像。我们可以通过对这个数组的行、列进行索引和切片操作来访问和修改图像的像素点。

总结起来，数字图像的二维表表示就是利用numpy中的二维数组来存储图像的像素信息，通过数组的索引和切片操作来访问和修改像素点的数值。