精度至上，杜绝失真，机器视觉检测中为何常用BMP格式？

准确地说，并非所有机器视觉检测都只用BMP格式。但在很多对图像质量要求极高的工业检测场景中，BMP（或者与其原理相同的“原始数据”）确实是首选。其核心原因可以归结为一点：BMP是一种无压缩（或无损压缩）的格式，能够保证图像的每一个像素信息都完整、真实地保留下来，没有因为压缩算法而引入任何失真或 artifacts（伪影）。
下面我将详细解释为什么这一点如此重要，并对比其他常见格式。
为什么无压缩/无损压缩至关重要？
机器视觉，尤其是工业检测，其核心是让计算机像人眼一样，但更客观、更精确地“看”东西，并做出判断。它的判断完全依赖于图像数据。

精度至上，杜绝失真：

JPEG 是一种有损压缩格式。为了减小文件体积，它会丢弃一些人眼不太敏感的高频信息（细节部分）。这种丢弃是不可逆的。

在工业检测中，一个微小的划痕、一个细微的颜色差异、一个几个像素大小的缺陷，都可能是判断产品合格与否的关键。JPEG压缩产生的块效应（Blocking Artifacts） 或模糊（Blurring） 可能会：

掩盖真正的缺陷：把本应检测出来的小瑕疵给“平滑”掉了。

制造虚假缺陷：在纯色区域产生原本不存在的噪点或块状纹理，导致误判。

BMP格式（选择无压缩选项）则原封不动地记录了传感器捕获的每一个像素值，为分析算法提供了最原始、最真实的数据基础。

利于精确的图像处理算法：

许多高级视觉算法，如边缘检测、亚像素测量、模板匹配、光学字符识别（OCR） 等，都需要依赖像素值的精确梯度变化。

JPEG的失真会破坏这些梯度的连续性。例如，在边缘处，失真可能让本该锐利的边缘变得模糊不清，导致边缘定位不准，测量结果产生偏差。BMP格式的原始数据则