--- title: python模块pillow中的mode问题 --- 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： !\[\](https://images2018.cnblogs.com/blog/1416983/201807/1416983-20180722103114816-749344083.png) 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 \`\`\`python 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('---') \`\`\` \`\`\`python # 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\[0, 0\]: \[ 88 160 100\] \`\`\` \`\`\` 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。 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。 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。 位图模式，见1， 颜色由黑和白表示（True， False）。 灰度模式，只有灰度， 所有颜色转化为灰度值，见L，I，F。 双色调模式（未有涉及），节约成本将可使用双色调。 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。 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。 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）。 \`\`\`