1樓：
從色彩還原角度說，這個更多的儲存必然帶來更細膩的影象質量。比如已經普及的10bit CMOS可以提供四倍於8bit CMOS。然而這更多是給計算機影象的好處。
對於AI相關，特別是計算機視覺來說，顏色資訊相對來說不是那麼重要（相對於形狀，深度，運動vs時間等資訊），特別是8bit記錄的影象已經是非常非常清晰的影象了，即使變成10bit甚至更高，對於計算機視覺演算法好處十分有限。我想到能直接受益的大概是那種靜物識別相關的演算法吧。
更不要說為了解決高質量資料的傳輸頻寬和處理器能力受限等問題，機器視覺領域其中乙個重要方向是研究如何能夠處理那種小解析度，低質量影象的機器識別。
2樓：Lychee Li
你說的 RGB 8bit 是乙個歷史遺留問題，而業界早在幾年前就開始逐步轉向 10bit 了。
8bit 這個標準是上個世紀電視製作留下來的，主要是為了節約頻寬，以及 1670 萬色的話人眼就幾乎分辨不出來，這個標準也繼承到了 JPEG 這一影象標準之中。但是數碼 ADC 的發展早就超越了 8bit，現在手機走 MIPI 普遍可以 10bit，相機的則普遍是 12/14/16bit。
在即將普及的 HEIF 格式中已經支援了 10bit 標準，在與 JPEG 影象大小相仿的基礎上可以有 10bit 的色深以及更好的壓縮效果。
Windows 10 1803 及更新的版本、macOS High Sierra 及更新的版本，iOS 11 及更新的版本，Android P 及更新的版本均以支援 10bit 的 HEIF 格式。
主流的影象處理軟體，如 Lr、Ps、Affinity Photo、GIMP 也都支援了。
3樓：荊慢慢2.1
人的視野和機器視野是不同的. 研究機器視覺專用相機才簡潔有效. 用普通三通道相機, 還特地轉到CIE觀察者色域做機器視覺, 本身有一點邪教的感覺.
至於8bit還是10bit, 個人認為都不是問題. 一來它這個讀取啊, 是量子波動速讀, 精度有限, 可重複性有限, 你拍個十次保不准每次都不同.
二來有太多trick可以公升bit, 比如最簡單的: 多拍兩張, 或者多解碼兩張. 更何況光論CMOS, 它本身的精度已經非常高了. 8bit是為了給人類看為了儲存做的壓縮.
最後, 機器視覺如果是模式識別這塊, 核心點按我的理解應該是特徵的提取;
如果是三維重建這塊, 核心是精度, 高bit雖然可以提公升效能, 但影響因素的大頭還是重建的方法本身.
如何將RGB顏色轉換成ESL
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