Python图像处理库PIL中图像格式转换
对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是“RGB”。
而对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，打开后，其模式为“L”。
对Image模块的介绍，对于PNG、BMP和JPG彩色图像格式之间的互相转换都可以通过Image模块的open()和save()函数来完成。
具体说就是，在打开这些图像时，PIL会将它们解码为三通道的“RGB”图像。用户可以基于这个“RGB”图像，对其进行处理。
处理完毕，使用函数save()，可以将处理结果保存成PNG、BMP和JPG中任何格式。这样也就完成了几种格式之间的转换。
对于不同的格式的图像之间转换，我们需要使用convert函数
im.convert(mode) ⇒ image im.convert(“P”, **options) ⇒ image im.convert(mode, matrix) ⇒ image
使用不同的参数，将当前的图像转换为新的模式，并产生新的图像作为返回值。
PIL中有九种不同模式。分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。
原图像：
1、 模式“1”---二值图像
模式“1”为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。下面我们将lena图像转换为“1”图像。
from PIL import Image im = Image.open("./g.png") print(im.mode) print(im.size) print(im.getpixel((0,0))) #获取指定点处的像素值 im_1 = im.convert("1") print(im_1.mode) print(im_1.size) print(im_1.getpixel((0,0))) print(im_1.getpixel((140,140))) im_1.show()
RGB (286, 289) (156, 169, 193) 1 (286, 289) 255 0
2、 模式“L”---灰度图像
模式“L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的： L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
im_L = im.convert("L")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) L (286, 289) 167 86 #156*299/1000+169*587/1000+193*114/1000 ---> 46.644+99.203+22.002 ---> 167.849 PIL中只取了整数部分
3、 模式“P”---八位彩色图像，色彩值由调色板查询
模式“P”为8位彩色图像，它的每个像素用8个bit表示，其对应的彩色值是按照调色板查询出来的。
im_P = im.convert("P")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) P (286, 289) 175 96
4、 模式“RGBA”---4通道RGB和alpha透明道
模式“RGBA”为32位彩色图像，它的每个像素用32个bit表示，其中24bit表示红色、绿色和蓝色三个通道，另外8bit表示alpha通道，即透明通道。
im_RGBA = im.convert("RGBA")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) RGBA (286, 289) (156, 169, 193, 255) #4通道，默认将RGB图像转RGBA时，alpha通道为255 (91, 85, 83, 255)
5、 模式“CMYK”---印刷四分色模式（C青色M品红Y黄色K黑色）
模式“CMYK”为32位彩色图像，它的每个像素用32个bit表示。模式“CMYK”就是印刷四分色模式，它是彩色印刷时采用的一种套色模式，利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共计四种颜色混合叠加，形成所谓“全彩印刷”。
四种标准颜色是：C：Cyan = 青色，又称为‘天蓝色’或是‘湛蓝’M：Magenta = 品红色，又称为‘洋红色’；Y：Yellow = 黄色；K：Key Plate(blacK) = 定位套版色（黑色）。
im_CMYK = im.convert("CMYK")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) CMYK (286, 289) (99, 86, 62, 0) (164, 170, 172, 0)
转换公式
C = 255 - R M = 255 - G Y = 255 - B K = 0
由于该转换公式比较简单，转换后的图像颜色有些失真。
6、 模式“YCbCr”---24位（Y亮度Cb蓝色色度Cr红色色度）
模式“YCbCr”为24位彩色图像，它的每个像素用24个bit表示。YCbCr其中Y是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量。人的肉眼对视频的Y分量更敏感，因此在通过对色度分量进行子采样来减少色度分量后，肉眼将察觉不到的图像质量的变化。
Y= 0.257*R+0.504*G+0.098*B+16 Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128 Cr = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128
im_YCbCr = im.convert("YCbCr")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) YCbCr (286, 289) (167, 142, 119) (86, 126, 131)
7、 模式“I”---与上面灰度模式L一致
模式“I”为32位整型灰色图像，它的每个像素用32个bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之间的数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的：
im_I = im.convert("I")
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
RGB (286, 289) (156, 169, 193) I (286, 289) 167 86
模式“I”与模式“L”的结果是完全一样，只是模式“L”的像素是8bit，而模式“I”的像素是32bit。
8、 模式“F”---32位浮点灰色图像
模式“F”为32位浮点灰色图像，它的每个像素用32个bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之间的数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的：
F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000
im_F = im.convert("F")
RGB (286, 289) (156, 169, 193) F (286, 289) 167.8489990234375 86.56600189208984
模式“F”与模式“L”的转换公式是一样的，都是RGB转换为灰色值的公式，但模式“F”会保留小数部分，如实验中的数据。
另外：其他模式转RGB类似使用convert方法
