Python中三维矩阵图像的解释
直观解释
对于一个有m*n个像素的图片，表示为三维矩阵就是(m, n, 3)，其中m表示高，n表示宽，3表示该元素的RGB色彩值。也就是下面这个矩阵：
每个蓝色的框代表的就是一个像素，该像素的值为rgb色彩值，如可以是[70 69 64]，该像素的R值为70，G值为69，B值为64。
Python代码验证
现在我用PIL中的Image库来打开一个3872×5800的图像，如果我们不考虑第三维，将图像看成一个二维数组，数组中的每个元素时一个RGB对象，那么我们现在可以输出这个数组，先看这个“二维”数组的前两行：
可以看出第一行的数据是[ 70 69 64] [ 70 69 64] [ 70 69 64] … [188 176 152] [187 175 151] [187 175 151]，有5800个RGB对象，每个RGB对象是一个1×3的数组，包含RGB三个值。
第二行是下面的数据：
这里的每一行对应着直观解释中那张图的绿色部分，每个RGB对象对应着蓝色部分，整个图像则为红色部分。