向量圖與點陣圖的差別

影像可以分為 Vector Image（向量圖） 和 Raster Image（點陣圖） 兩種，它們的主要區別在於 儲存方式、解析度、與適用情境。

類型	儲存方式	解析度影響	適用場景	常見格式
Vector Image（向量圖）	使用 數學公式（線條與形狀） 描述影像	無解析度限制，可無限放大不失真	Logo、插圖、字型、簡報圖形	SVG, AI, EPS, PDF
Raster Image（點陣圖）	使用 像素（Pixels） 儲存，每個像素有固定顏色	解析度固定，放大會失真（像素化）	照片、掃描文件、影像處理	JPG, PNG, BMP, GIF

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✅ Vector Image（向量圖）

• 由 數學方程式 定義，不依賴解析度。
• 放大不會失真，適合 設計 Logo、插圖、簡報圖形。
• 不適合存儲照片，因為它無法有效處理複雜的影像細節。

🔹 示例（SVG 向量圖）

<svg width="100" height="100">
  <circle cx="50" cy="50" r="40" stroke="black" stroke-width="3" fill="red" />
</svg>

✅ SVG 是常見的向量圖格式，適合用於網頁設計與 UI。

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✅ Raster Image（點陣圖）

• 由 像素（Pixels） 組成，每個像素有固定顏色（RGB 或 RGBA）。
• 適合處理照片與真實世界的影像（如相機拍攝的圖片）。
• 解析度固定，放大後可能會變模糊或像素化。

🔹 範例（點陣圖顯示）

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("example.jpg")
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

✅ 適用於數位攝影、影像處理、機器學習影像分析。

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📌 影像處理通常處理哪種 Image？

影像處理通常處理 Raster Image（點陣圖），因為：

• 攝影照片、醫學影像（X 光）、衛星影像、監視器畫面 都是 點陣圖。
• 影像處理技術（如濾波、邊緣偵測、特徵提取）都是基於 像素 運算。
• 機器學習與電腦視覺（如物件偵測、人臉辨識） 也主要使用點陣圖。

🚀 總結：影像處理主要針對點陣圖（Raster Image），因為現實世界的影像都是由像素組成的！ 😊