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计算机视觉(jiào )和人工智能技术的发展，图像生(🚘)成(chéng )的过程也正经历革命性的变化。利用深度学习算(🚑)(suàn )法，计算机能够以0和1为基础生成高(gāo )度逼真的图像(🍏)，有时甚至可以创造出从未存过的(de )景象。例如，生成对抗(👩)网络（GANs）可(kě )以学习大量已有图像的特征，生成具有(🏣)艺术性的(de )全新图像。
生成基本的(🆓)图像，计算(suàn )机还能够(♍)对图像进行各种处理和特效，全(🔯)部依赖于0和1的计算和处理。图像处理领域(yù )，常见的方(🤙)法包括滤镜应用、色彩(cǎi )校正、边缘检测等。每一种(🆓)操作都可以特定的算(suàn )法实现，而这些算法本质上都(🐯)是对(duì )二进制数据进行数学运算。
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实际驾驶中的应急处理技巧
传输(shū )方面，图像(🌶)数据可以网络进行传输，常用的(👶)协议包括HTTP、FTP等。传输过程中，减少带宽(kuān )消耗，图像通常(📤)会压缩处理。压缩(suō )算法使得二进制数据传送时占用(🚔)更少的空间，而(ér )接收端再解压以还原出图像信息。
图(💫)像处理方面，二进制也发挥了重要作用。以一(yī )幅简单(🏙)的黑白图像为例，每个像素(sù )可以由一个比特表示，0代(💵)表黑色，1代表白色。对于彩色图像(🍅)，每个像素通常需要多(duō )个比特来表示红、绿、蓝（(🦉)RGB）的强(qiáng )度。例如，一个8位的RGB图像中，每个颜色通道可以(🌞)(yǐ )有256种不同的强度组合，一个像素可(kě )能由24位二进制(⚓)数来表示。了解如何将图像转换为(wéi )二进制数据后，你(👐)可以进行许多图(tú )像处理的工作，如图像压缩、格式(🔰)转换等。
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