图像表示、坐标与色彩空间
概念解释
数字图像可表示为 H×W×C 的数组。像素坐标通常写作 (x,y)，数组索引却是 [y,x]；RGB、BGR、灰度和 HSV 则是不同的通道约定。8 位通道的取值为 0～255，转成浮点数并不会自动变成 0～1。
核心方法与条件
读入时核对形状、数据类型、通道顺序和色彩空间。常用灰度近似为 Y=0.299R+0.587G+0.114B；若目标是物理亮度计算，还需要先处理颜色编码的非线性，不能直接把显示像素当作线性能量。
例题或应用
640×480 的 8 位三通道图像，未计行对齐时占 640×480×3=921600 字节。纯红 RGB=(255,0,0) 的上述灰度近似为 76；误按 BGR 解释会得到约 29。
常见易错点
把宽高顺序写反、混用 RGB 与 BGR，或训练用 0～1、推理用 0～255，都会改变模型输入。HSV 也不能消除阴影、白平衡和低饱和度带来的不稳定性。
自检
请尝试不用原文解释“图像表示、坐标与色彩空间”解决什么问题，再设计一个属于“图像与几何基础”的实例，并说明适用条件和判断依据。