Labelme批量转换json文件（代码基础11）

PIL（2）image.fromarray

 

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。同理，其他格式的彩色图像也可以通过这种方式完成转换。当然，对于不同格式的灰度图像，也可通过类似途径完成，只是PIL解码后是模式为“L”的图像。

Convert()函数有三种形式的定义，它们定义形式如下：

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。

通过博客“Python图像处理库PIL的基本概念介绍”，我们知道PIL中有九种不同模式。分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。

一、模式“RGB”转换为其他不同模式

1、 模式“1”

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。

2、 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。

3、 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。

4、 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。

5、 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）。

6、 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

7、 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

8、 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

 

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