在數字影象處理中，針對不同的影象格式有其特定的處理演算法。所以，在做影象處理之前，我們需要考慮清楚自己要基於哪種格式的影象進行演算法設計及其實現。本文基於這個需求，使用python中的影象處理庫PIL來實現不同影象格式的轉換。

對於彩色影象，不管其影象格式是PNG，還是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模組的open()函式開啟後，返回的影象物件的模式都是“RGB”。而對於灰度影象，不管其影象格式是PNG，還是BMP，或者JPG，開啟後，其模式為“L”。

通過之前的部落格對Image模組的介紹，對於PNG、BMP和JPG彩色影象格式之間的互相轉換都可以通過Image模組的open()

這裡，我想詳細介紹一下Image模組的convert()函式，用於不同模式影象之間的轉換。

Convert()函式有三種形式的定義，它們定義形式如下：

im.convert(mode) ⇒ image

im.convert(“P”, **options) ⇒ image

im.convert(mode, matrix) ⇒ image

使用不同的引數，將當前的影象轉換為新的模式，併產生新的影象作為返回值。

”，我們知道PIL中有九種不同模式。分別為1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。

本文我採用的示例影象是影象處理中經典的lena照片。解析度為512x512的lena圖片如下：

一、模式“RGB”轉換為其他不同模式

1、 模式“1”

模式“1”為二值影象，非黑即白。但是它每個畫素用8個bit表示，0表示黑，255表示白。下面我們將lena影象轉換為“1”影象。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>> lena.mode

'RGB'

>>> lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>> lena_1 = lena.convert("1")

>>> lena_1.mode

'1'

>>> lena_1.size

(512, 512)

>>>lena_1.getpixel((0,0))

255

>>> lena_1.getpixel((10,10))

255

>>>lena_1.getpixel((10,120))

0

>>>lena_1.getpixel((130,120))

255

影象lena_1的模式為“1”，解析度為512x512，如下：

2、 模式“L”

模式“L”為灰色影象，它的每個畫素用8個bit表示，0表示黑，255表示白，其他數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“L”模式是按照下面的公式轉換的：

L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

下面我們將lena影象轉換為“L”影象。

例子：

>>> from PIL importImage

>>> lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>> lena.mode

'RGB'

>>> lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>> lena_L =lena.convert("L")

>>> lena_L.mode

'L'

>>> lena_L.size

(512, 512)

>>>lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>>lena_L.getpixel((0,0))

132

對於第一個畫素點，原始影象lena為(197, 111, 78)，其轉換為灰色值為：

轉換後的影象lena_L如下：

3、 模式“P”

模式“P”為8位彩色影象，它的每個畫素用8個bit表示，其對應的彩色值是按照調色盤查詢出來的。

下面我們使用預設的調色盤將lena影象轉換為“P”影象。

例子：

>>> from PIL importImage

>>> lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>> lena.mode

'RGB'

>>> lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>> lena_P =lena.convert("P")

>>> lena_P.mode

'P'

>>>lena_P.getpixel((0,0))

62

轉換後的影象lena_P如下：

4、 模式“RGBA”

模式“RGBA”為32位彩色影象，它的每個畫素用32個bit表示，其中24bit表示紅色、綠色和藍色三個通道，另外8bit表示alpha通道，即透明通道。

下面我們將模式為“RGB”的lena影象轉換為“RGBA”影象。

例子：

                                                                                                                              

>>> from PIL import Image

>>>lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>>lena.mode

'RGB'

>>>lena.getpixel((0,0))

(197,111, 78)

>>>lena_rgba = lena.convert("RGBA")

>>>lena_rgba.mode

'RGBA'

>>>lena_rgba.getpixel((0,0))

(197,111, 78, 255)

>>>lena_rgba.getpixel((0,1))

(196,110, 77, 255)

>>>lena.getpixel((0,0))

(197,111, 78)

>>>lena.getpixel((0,1))

(196,110, 77)

從例項中可以看到，使用當前這個方式將“RGB”影象轉為“RGBA”影象時，alpha通道全部設定為255，即完全不透明。

轉換後的影象lena_rgba如下：

5、 模式“CMYK”

模式“CMYK”為32位彩色影象，它的每個畫素用32個bit表示。模式“CMYK”就是印刷四分色模式，它是彩色印刷時採用的一種套色模式，利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共計四種顏色混合疊加，形成所謂“全綵印刷”。

四種標準顏色是：C：Cyan = 青色，又稱為‘天藍色’或是‘湛藍’M：Magenta = 品紅色，又稱為‘洋紅色’；Y：Yellow = 黃色；K：Key Plate(blacK) = 定位套版色（黑色）。

下面我們將模式為“RGB”的lena影象轉換為“CMYK”影象。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>> lena_cmyk =lena.convert("CMYK")

>>> lena_cmyk.mode

'CMYK'

>>>lena_cmyk.getpixel((0,0))

(58, 144, 177, 0)

>>> lena_cmyk.getpixel((0,1))

(59, 145, 178, 0)

>>>lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>>lena.getpixel((0,1))

(196, 110, 77)

從例項中可以得知PIL中“RGB”轉換為“CMYK”的公式如下：

C = 255 - R
M = 255 - G
Y = 255 - B
K = 0

由於該轉換公式比較簡單，轉換後的影象顏色有些失真。

轉換後的影象lena_cmyk如下：

6、 模式“YCbCr”

模式“YCbCr”為24位彩色影象，它的每個畫素用24個bit表示。YCbCr其中Y是指亮度分量，Cb指藍色色度分量，而Cr指紅色色度分量。人的肉眼對視訊的Y分量更敏感，因此在通過對色度分量進行子取樣來減少色度分量後，肉眼將察覺不到的影象質量的變化。

模式“RGB”轉換為“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

下面我們將模式為“RGB”的lena影象轉換為“YCbCr”影象。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>> lena_ycbcr =lena.convert("YCbCr")

>>>lena_ycbcr.mode

'YCbCr'

>>>lena_ycbcr.getpixel((0,0))

(132, 97, 173)

>>>lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

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

= 100.785
Cr = 0.439*197-0.368*111-0.071*78+128 = 168.097

由此可見，PIL中並非按照這個公式進行“RGB”到“YCbCr”的轉換。

轉換後的影象lena_ycbcr如下：

7、 模式“I”

模式“I”為32位整型灰色影象，它的每個畫素用32個bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之間的數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“I”模式是按照下面的公式轉換的：

I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000

下面我們將模式為“RGB”的lena影象轉換為“I”影象。

例子：

>>> from PIL import Image

>>>lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>>lena.getpixel((0,0))

(197,111, 78)

>>>lena.getpixel((0,1))

(196,110, 77)

>>> lena_I =lena.convert("I")

>>> lena_I.mode

'I'

>>>lena_I.getpixel((0,0))

132

>>>lena_I.getpixel((0,1))

131

>>> lena_L =lena.convert("L")

>>>lena_L.getpixel((0,0))

132

>>>lena_L.getpixel((0,1))

131

從實驗的結果看，模式“I”與模式“L”的結果是完全一樣，只是模式“L”的畫素是8bit，而模式“I”的畫素是32bit。

8、 模式“F”

模式“F”為32位浮點灰色影象，它的每個畫素用32個bit表示，0表示黑，255表示白，(0,255)之間的數字表示不同的灰度。在PIL中，從模式“RGB”轉換為“F”模式是按照下面的公式轉換的：

F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000

下面我們將模式為“RGB”的lena影象轉換為“F”影象。

例子：

>>>from PIL import Image

>>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")

>>>lena.getpixel((0,0))

(197, 111, 78)

>>>lena.getpixel((0,1))

(196, 110, 77)

>>> lena_F =lena.convert("F")

>>> lena_F.mode

'F'

>>>lena_F.getpixel((0,0))

132.95199584960938

>>>lena_F.getpixel((0,1))

131.95199584960938

模式“F”與模式“L”的轉換公式是一樣的，都是RGB轉換為灰色值的公式，但模式“F”會保留小數部分，如實驗中的資料。

（未完待續）