PILLOW中图像mode

在本地找了jpg的图，convert为不同mode，将不同的图截取做了个脑图，有个直观的感觉吧。

把不同mode的图通过np.array()转化为array, 打印出array的shape， 和array[0, 0]的值， 便于理解不同mode的通道和像素值的存储。

　　1 部分结果见下：

　　

　　2 部分代码和结果：

　　

# 将不同模式的图片打印出shape 和 [0, 0]像素点的值
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
image = Image.open('images/tower.jpg') # 本地一个文件
mode_list = ['1', 'L', 'I', 'F', 'P', 'RGB', 'RGBA', 'CMYK', 'YCbCr' ]
for mode in mode_list:
    img = image.convert(mode)
    img_data = np.array(img)
    print('img_{:>1}.shape: {}' .format(mode, img_data.shape))
    print('img_{:>}_data[0, 0]: {}'.format(mode, img_data[0, 0]))
    print('---')

# 以下为output

img_1.shape: (1276, 1920)
img_1_data[0, 0]: False
---
img_L.shape: (1276, 1920)
img_L_data[0, 0]: 88
---
img_I.shape: (1276, 1920)
img_I_data[0, 0]: 88
---
img_F.shape: (1276, 1920)
img_F_data[0, 0]: 88.94599914550781
---
img_P.shape: (1276, 1920)
img_P_data[0, 0]: 131
---
img_RGB.shape: (1276, 1920, 3)
img_RGB_data[0, 0]: [ 51  97 147]
---
img_RGBA.shape: (1276, 1920, 4)
img_RGBA_data[0, 0]: [ 51  97 147 255]
---
img_CMYK.shape: (1276, 1920, 4)
img_CMYK_data[0, 0]: [204 158 108   0]
---
img_YCbCr.shape: (1276, 1920, 3)
img_YCbCr_data[0, 0]: [ 88 160 100]
---

1. RGB 为真色彩模式， 可组合为 256 x 256 x256 种， 打印需要更改为 CMYK模式， 需要注意数值溢出的问题。
2. HSB 模式（本篇没有涉及），建立基于人类感觉颜色的方式，将颜色分为色相（Hue），饱和度（Saturation），明亮度（Brightness），这里不详细展开。
3. CMYK模式，应用在印刷领域，4个字母意思是青、洋红、黄、黑，因为不能保证纯度，所以需要黑。
4. 位图模式，见1， 颜色由黑和白表示（True， False）。
5. 灰度模式，只有灰度， 所有颜色转化为灰度值，见L，I，F。
6. 双色调模式（未有涉及），节约成本将可使用双色调。
7. Lab模式（未涉及，ps内置），由3通道组成（亮度，a，b）组成，作为RGB到CMYK的过渡。
8. 多通道模式，删除RGB，CMYK，Lab中某一个通道后，会转变为多通道，多通道用于处理特殊打印，它的每个通道都为256级灰度通道。
9. 索引颜色模式，用在多媒体和网页，通过颜色表查取，没有则就近取，仅支持单通道，（8位/像素）。