ছবি একটি ম্যাট্রিক্স হিসেবে

Pixel মানে “picture element” — ছবির সবচেয়ে ছোট unit। প্রতিটি pixel আলোর intensity ধারণ করে। একটি grayscale ছবিতে প্রতিটি pixel-এ থাকে ০–২৫৫ এর মধ্যে একটি সংখ্যা — ০ মানে কালো, ২৫৫ মানে সাদা, মাঝখানের সব সংখ্যা ধূসরের বিভিন্ন shade।

একটি grayscale ছবি যদি ৫×৫ resolution-এর হয়, সেটি দেখতে এমন:

[[  0  20  40  60  80]
 [ 30  60  90 120 150]
 [ 60 100 140 180 220]
 [ 90 140 190 240 255]
 [120 180 230 255 255]]

এটি একটি সাধারণ ২-মাত্রিক matrix — shape = (5, 5)। প্রথম মাত্রা rows (উচ্চতা/height), দ্বিতীয় মাত্রা columns (প্রস্থ/width)। উপরের-বাম কোণ হলো (0, 0)।

একটি color (RGB) ছবি আসলে তিনটি grayscale matrix একসাথে — একটি Red-এর জন্য, একটি Green-এর জন্য, একটি Blue-এর জন্য। এদের “channel” বলা হয়।

import cv2

gray = cv2.imread("dhaka.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
color = cv2.imread("dhaka.jpg")  # BGR by default in OpenCV

print("Grayscale shape:", gray.shape)   # (H, W)
print("Color shape:    ", color.shape)  # (H, W, 3)
print("Total pixels:   ", gray.size)
print("Data type:      ", gray.dtype)

import numpy as np
import cv2

# 100x100 black image
img = np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8)

# Make the middle 40x40 square white
img[30:70, 30:70] = 255

# Make a gradient row
img[0, :] = np.linspace(0, 255, 100).astype(np.uint8)

cv2.imwrite("hand_made.png", img)
print("Saved! Shape:", img.shape)

কোনো camera ছাড়াই আপনি একটি ছবি তৈরি করলেন — শুধু সংখ্যা দিয়ে। এটিই প্রমাণ করে: ছবি = matrix।

• Pixel = ছবির ক্ষুদ্রতম unit, intensity ০–২৫৫।
• Grayscale = 2D matrix (H, W)। Color = 3D matrix (H, W, 3)।
• OpenCV channel order = BGR, index order = [y, x]।
• ছবি আসলে শুধু সংখ্যা — তাই NumPy দিয়ে যেকোনো image operation সম্ভব।