探明PIL库函数convert各种效果

实验代码:

from PIL  import Image#读图片 转化图像
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')#为了能保存图片
import matplotlib.pyplot as plt#显示图片

mode = ['1', 'L', 'P', 'RGB', 'RGBA', 'CMYK', 'YCbCr', 'I', 'F']
img = Image.open('5.jpg')
plt.imshow(img)
plt.show()
print('the original finished!')
for one_mode in mode:
    img = Image.open('5.jpg')
    img = img.convert(one_mode)
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    plt.savefig(one_mode + '.jpg')
    print(one_mode + ' mode convert finished!')
    

the original picture:

探明PIL库函数convert各种效果_第1张图片

convert('1'):

探明PIL库函数convert各种效果_第2张图片

convert('L'):

探明PIL库函数convert各种效果_第3张图片
convert('P'):

探明PIL库函数convert各种效果_第4张图片
convert('RGB'):

探明PIL库函数convert各种效果_第5张图片
convert('RGBA'):

探明PIL库函数convert各种效果_第6张图片
convert('CMYK'):

探明PIL库函数convert各种效果_第7张图片
convert('YCbCr'):

探明PIL库函数convert各种效果_第8张图片
convert('I'):

探明PIL库函数convert各种效果_第9张图片
convert('F'):

探明PIL库函数convert各种效果_第10张图片

该博客以 Python图像处理库PIL-convert()函数(https://blog.csdn.net/chris_pei/article/details/78261922)博客作为依据,来讨论convert()函数的作用,观察图片(所以会有错误)现在能大略知道,

'F', 'l', 'L'是对原图片做灰度值转化;

’1‘在上述博客讲得挺好的,当成了黑色像素的密度处理;

除'P'外,其余方式都对原多彩图片没做改动。

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