有两种主要方式来表示数字图像。我们可以将它们存储为像素图像或矢量图像。

本课程专注于矢量图像，更具体地说，是如何使用 Pycairo 库生成矢量图像。然而，我们将从像素图像开始，因为如果不了解另一种，就无法完全理解其中一种。

像素

像素图像 是由 像素 组成的图像。我们可以将像素视为图像中一个微小的正方形区域。像素太小，我们无法单独看到每一个，但如果我们放大，就能看到它们，如以下示例所示：

Zoomed in pixel image

图像中的每个像素构成一个方块区域，共同组成图像。在放大后的图像中，每一个这样的方块或像素都完全填充一种颜色。我们不可能有一个部分蓝色、部分红色的像素。正是成百上千个微小像素的综合效果，才产生了连续图像的错觉。

为了存储像素图像，我们需要存储每个像素的颜色值，以 RGB（红、绿、蓝）值的形式表示，通常每个像素占用 3 字节（每种颜色 1 字节）。许多现代相机生成的图像包含数百万甚至上千万像素。因此，像素图像需要大量的存储空间。一些最常见的图像格式，如 JPEG、PNG 和 GIF，采用数据压缩来减少存储需求。

像素图像有几种替代名称，这些名称在很大程度上可以互换：

• 像素图像： “像素”是“图像元素”的缩写，每个像素都是整体图像的一个元素。

• 位图图像： 一般来说，位图是某种数据与计算机内存中比特之间的映射。该术语用于描述计算机内存到屏幕上像素的映射，从而导致像素图像有时被称为位图图像。

• 栅格图像： “栅格”一词源自拉丁语“rastrum”（耙子）。它指的是图像逐行绘制的方式，有点像耙子在地面上拖动。

尺寸和分辨率

像素图像的一个关键特征是其具有固定的像素尺寸。例如，上面示例中的图像宽为 640 像素，高为 400 像素。

像素尺寸影响图像的物理尺寸。像素尺寸与图像物理尺寸之间的关系取决于其打印或显示时的分辨率。

1physical_size = pixel_size / resolution

分辨率以每英寸的 像素数（ppi） 表示。ppi 有时也称为 每英寸点数（dpi） 或 每英寸线数（lpi）。分辨率也可以用厘米或毫米表示（例如 lpmm 或 lpcm）。在本课程中，我们将使用 ppi。

例如，典型的计算机显示器屏幕分辨率为 90 ppi。如果我们在 90 ppi 下显示 640×400 像素的图像，图像在屏幕上的物理尺寸约为 7.1 英寸 × 4.4 英寸（640 ÷ 90，400 ÷ 90）。

或者，如果在同一台打印机上以 300 ppi 的分辨率打印同一图像，图像将呈现为极小的 2.1 英寸 × 1.3 英寸。

像素尺寸、物理尺寸和分辨率通过上述公式相互关联。如果我们选择其中任意两个值，第三个值将自动确定。