--- title: Una imagen es una tabla de números url: https://jarroba.com/una-imagen-es-una-tabla-de-numeros/ author: Ramón Invarato date: 2026-11-10 modified: 2026-11-10 language: es license: CC BY-NC-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/) — attribution: "Una imagen es una tabla de números", Ramón Invarato, jarroba.com categories: Inteligencia Artificial tags: canales de color, curso de IA, IA, imagen digital, inteligencia artificial, píxel, rgb, visión artificial series: Nivel 0 — Cómo ve el mundo una máquina (part 2 of 4) --- # Una imagen es una tabla de números > Una foto es una tabla de números: tres por píxel, rojo, verde y azul. Lo ves en una manzana y por qué su rojo son miles de números. Curso de IA, 0.2. Una foto, para un ordenador, es una tabla: filas y columnas de casillas, y en cada casilla tres números, uno por color. Y en la piel de una manzana esos números cambian tanto de una zona a otra que el mismo rojo son miles de ternas distintas. ## Toca esto primero Abre **[esta manzana en la herramienta Imágenes](https://jarroba.com/tools/es/images?view=pixels&example=apple)**. A la izquierda verás la foto; a la derecha, una tabla de 8 × 8 casillas, cada una pintada de su color y con tres números dentro. Cada casilla es un **píxel**, uno de los puntos de los que está hecha la imagen, y sus tres números dicen cuánto **rojo**, cuánto **verde** y cuánto **azul** lleva, de 0 a 255. Pincha en cualquier otra parte de la manzana y la tabla cambia a los píxeles de esa zona. [![La manzana en la herramienta Imágenes: a la izquierda la foto, a la derecha una tabla de 8 × 8 píxeles con sus tres números de rojo, verde y azul](https://jarroba.com/wp-content/uploads/2026/11/manzana-pixeles-www.jarroba.com_-1024x551.png)](https://jarroba.com/tools/es/images?view=pixels&example=apple) Ahora compara dos zonas de la misma piel roja. Abre **[la parte donde le da la luz](https://jarroba.com/tools/es/images?view=pixels&example=apple&x=320&y=152&zoom=4)**: los números rondan **205, 127, 104**. Y ahora **[el borde que queda en sombra](https://jarroba.com/tools/es/images?view=pixels&example=apple&x=72&y=160&zoom=4)**: rondan **121, 1, 13**. [![Dos zonas de la misma piel roja: con luz, el píxel marca 205, 127, 104; en sombra, 121, 1, 13](https://jarroba.com/wp-content/uploads/2026/11/luz-y-sombra-www.jarroba.com_-1024x349.png)](https://jarroba.com/wp-content/uploads/2026/11/luz-y-sombra-www.jarroba.com_-scaled.png) Baja hasta **Los tres canales, por separado y juntos**. La misma manzana aparece cuatro veces: tres en gris y una en color. [![Los tres canales de la manzana en gris: en el R sale casi blanca, en el G y el B casi negra; la cuarta junta los tres y sale en color](https://jarroba.com/wp-content/uploads/2026/11/tres-canales-www.jarroba.com_-1024x315.png)](https://jarroba.com/wp-content/uploads/2026/11/tres-canales-www.jarroba.com_.png) ## Qué acaba de pasar Cada píxel guarda tres números, uno por color, y cada uno va de 0 a 255: 256 valores posibles, justo lo que cabe en un byte (8 bits). Con tres números así salen 256 × 256 × 256 = 16 777 216 colores distintos. La foto de la manzana mide 480 × 433 píxeles, así que son 207 840 píxeles y 623 520 números. Esos 623 520 números son toda la foto. ¿Por qué tres colores y no dos o cinco? Porque el ojo humano tiene tres tipos de conos, las células que distinguen el color, y cada tipo es más sensible a una zona distinta de la luz: longitudes de onda cortas, medias y largas ([*Cone cell*, en la Wikipedia en inglés](https://en.wikipedia.org/wiki/Cone_cell)). Una pantalla aprovecha eso: mezclando solo tres luces, en la proporción justa, consigue que el ojo vea una gama muy amplia de colores. Los **canales** son esas tres tablas por separado. En cada imagen gris hay un solo número por píxel: blanco es 255 (mucho de ese color) y negro es 0 (nada). En el canal R la manzana sale casi blanca, porque lleva mucho rojo; en el G y en el B sale casi negra. La cuarta imagen junta los tres números de cada píxel y vuelve a salir la foto en color. Un detalle, porque [Imágenes](https://jarroba.com/tools/es/images) también tiene una pestaña de Base64 (una forma de escribir bytes cualesquiera con letras y números, para pegarlos como texto): lo que sale ahí son los bytes del fichero **comprimido** (un JPEG, un PNG), que guarda la imagen de forma mucho más compacta, y no esta tabla. Para llegar a los píxeles hay que descomprimirlo, que es lo que hace la tool antes de enseñártelos. ## El error típico Podrías pensar que el color es una propiedad de la manzana: la manzana es roja y ya está. Para el ordenador no. Pon las dos ternas de antes una al lado de la otra: con luz, **205, 127, 104**; en sombra, **121, 1, 13**. Cambian los tres números. El rojo baja de 205 a 121, y el que más cambia es el que menos esperarías en una manzana roja: el verde, que pasa de 127 a 1. Son dos ternas que no se parecen en nada, y las dos son «el rojo de la manzana». Un programa que buscara manzanas por «el número del rojo» fallaría en cuanto cambiase la luz. Lo que hay que reconocer es una forma: un patrón entre muchos píxeles vecinos (cómo se hace eso se cuenta en Convolución). ## Pruébalo tú mismo En **[la manzana de la herramienta Imágenes](https://jarroba.com/tools/es/images?view=pixels&example=apple)**, junto al rabillo, hay una zona amarilla. Antes de pinchar en ella, apuesta: ¿qué números esperas? ¿Cuál de los tres será el más bajo? Pincha y compruébalo. Después cambia de **RGB** a **R**, **G** y **B** con los botones de encima de la tabla y mira qué canal se queda con casi todo. Luego abre el **[Conversor de Color](https://jarroba.com/tools/es/color)** y escribe las dos ternas de antes, una detrás de otra: `rgb(205,127,104)` y `rgb(121,1,13)`. La tool las pasa a otra forma de describir un color, **HSL** (*hue, saturation, lightness*: tono, saturación y luminosidad). ¿Cuál de los tres números cambia menos entre la zona con luz y la de sombra? ¿Qué te dice eso de lo que significa «rojo»? (Una pista: el tono es un ángulo del círculo de color, de 0 a 360, así que 354 está muy cerca de 0.) Y si quieres, en [Imágenes](https://jarroba.com/tools/es/images) puedes cargar una foto tuya y ver sus números. ## Si quieres más - En Jarroba, [Binario: combinación y conversión](https://jarroba.com/binario-combinacion-conversion/) explica el modelo RGB con sus 24 bits por píxel (8 por canal), y en [¿Qué es el Clustering?](https://jarroba.com/que-es-el-clustering/) Ricardo Moya usa el color del pelo en RGB como datos de un ejemplo de aprendizaje automático (*machine learning*). - [*RGB*, en la Wikipedia en español](https://es.wikipedia.org/wiki/RGB): cómo se percibe cada color, la señal de vídeo y su uso en HTML. ## Serie: Nivel 0 — Cómo ve el mundo una máquina 1. [Todo es un número (sí, hasta tu nombre)](https://jarroba.com/todo-es-un-numero.md) 2. [Una imagen es una tabla de números](https://jarroba.com/una-imagen-es-una-tabla-de-numeros.md) 3. [Cuando un bit se corrompe, y cómo arreglarlo sin saber cuál es](https://jarroba.com/cuando-un-bit-se-corrompe.md) 4. [Qué es un modelo (y por qué una recta ya cuenta como uno)](https://jarroba.com/que-es-un-modelo.md)