Python图像处理库PIL中图像格式转换的实现

im.convert(mode)"htmlcode">

> from PIL import Image
> lena = Image.open("lena.bmp")
> lena.mode
'RGB'
> lena.getpixel((0,0))
(226, 137, 125)
> lena_1 = lena.convert("1")
> lena_1.mode
'1'
> lena_1.size
(512, 512)
> lena_1.getpixel((0,0))
> lena_1.getpixel((10,10))
> lena_1.getpixel((10,120))
> lena_1.getpixel((130,120))
> lena_1.show()


结果：

模式“L”:
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
下面我们将lena图像转换为“L”图像。


> lena_L = lena.convert("L")
> lena_L.mode
'L'
> lena_L.size
(512, 512)
> lena_L.getpixel((0,0))
> lena.getpixel((0,0))
(226, 137, 125)
> lena_L.show()
> lena_L.save("lena_l.bmp")
>


对于第一个像素点，原始图像lena为(197, 111, 78)，其转换为灰色值为：
197 *299/1000 + 111 * 587/1000 + 78 * 114/1000= 132.952，PIL中只取了整数部分，即为132。
转换后的图像lena_L如下：

模式P：
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。
下面我们使用默认的调色板将lena图像转换为“P”图像。
example：


> lena_P = lena.convert("P")
> lena_P.mode
'P'
> lena_P.getpixel((0,0))


结果：

模式“RGBA”:
　　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。
下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“RGBA”图像。


> lena_rgba = lena.convert("RGBA")
> 
> 
> 
> lena_rgba.mode
'RGBA'
> lena_rgba.getpixel((0,0))
(226, 137, 125, 255)
> lena_rgba.getpixel((0,1))
(226, 137, 125, 255)
> lena_rgba.show()



模式“CMYK”:
　　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）。
下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“CMYK”图像。


> lena_cmyk = lena.convert("CMYK")
> lena_cmyk.mode
'CMYK'
> lena_cmyk.getpixel((0,0))
(29, 118, 130, 0)
> lena_cmyk.getpixel((0,1))
(29, 118, 130, 0)
> lena_cmyk.show()


从实例中可以得知PIL中“RGB”转换为“CMYK”的公式如下：

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。
转换后的图像lena_cmyk如下：

模式“YCbCr”:
　　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。
模式“RGB”转换为“YCbCr”的公式如下：

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

下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“YCbCr”图像。


> lena_ycbcr = lena.convert("YCbCr")
> lena_ycbcr.mode
'YCbCr'
> lena_ycbcr.getpixel((0,0))
(162, 107, 173)
> lena.getpixel((0,0))
(226, 137, 125)
>


按照公式，Y =0.257*197+0.564*111+0.098*78+16= 136.877

Cb=-0.148*197-0.291*111+0.439*78+128= 100.785

Cr = 0.439*197-0.368*111-0.071*78+128 = 168.097

由此可见，PIL中并非按照这个公式进行“RGB”到“YCbCr”的转换。
转换后的图像lena_ycbcr如下：

模式“I”
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：
I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000
下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“I”图像。


> lena_I = lena.convert("I")
> lena_I.mode
'I'
> lena_I.getpixel((0,0))
> lena_I.getpixel((0,1))
> lena_L = lena.convert("L")
> lena_L.getpixel((0,0))
> lena_L.getpixel((0,1))


从实验的结果看，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。　
模式“F”
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

下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“F”图像。


> lena_F = lena.convert("F")
> lena_F.mode
'F'
> lena_F.getpixel((0,0))
162.2429962158203
> lena_F.getpixel((0,1))
162.2429962158203
>



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.
以上就是Python图像处理库PIL中图像格式转换的实现的详细内容，更多关于PIL 图像格式转换的资料请关注其它相关文章！