[人工智能]Python PIL | getpalette() Method

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image.getpalette() : 以列表形式返回图像调色板。
用法： Image.getpalette()

参数： image使用的图像应具有L模式。

返回： 颜色值列表[r，g，b，…]；如果图像没有调色板，则为None。

1. 示例1

使用的图片：

# importing Image module from PIL package  
from PIL import Image  
  
# opening a  image  
im = Image.open(r"C:\Users\System-Pc\Desktop\python.png") 
  
# use getpallete 
im2 = im.getpalette() 
print(im2)

输出：

none

2.示例2

这里使用了另一个图像。

使用的图片：

# importing Image module from PIL package  
from PIL import Image  
  
# opening a  image  
im = Image.open(r"C:\Users\System-Pc\Desktop\lion.png") 
  
# use getpallete 
im2 = im.getpalette() 
print(im2)

输出：

[0, 0, 0, 255, 255, 255, 235, 235, 235, 244, 244, 244, 252, 252, 252, 247, 247, 247, 204, 204, 204, 208, 208, 208, 193, 193, 193, 221, 221, 221, 169, 169, 169, 232, 232, 232, 215, 215, 215, 195, 195, 195, 111, 111, 111, 143, 143, 143, 79, 79, 79, 162, 162, 162, 225, 225, 225, 85, 85, 85, 184, 184, 184, 62, 62, 62, 130, 130, 130, 165, 165, 165, 149, 149, 149, 73, 73, 73, 155, 155, 155, 67, 67, 67, 178, 178, 178, 90, 90, 90, 101, 101, 101, 39, 39, 39, 135, 135, 135, 48, 48, 48, 123, 123, 123, 41, 41, 41, 50, 50, 50, 26, 26, 26, 117, 117, 117, 21, 21, 21, 104, 104, 104, 12, 12, 12, 24, 24, 24, 43, 43, 43, 44, 44, 44, 45, 45, 45, 46, 46, 46, 47, 47, 47, 48, 48, 48, 49, 49, 49, 50, 50, 50, 51, 51, 51, 52, 52, 52, 53, 53, 53, 54, 54, 54, 55, 55, 55, 56, 56, 56, 57, 57, 57, 58, 58, 58, 59, 59, 59, 60, 60, 60, 61, 61, 61, 62, 62, 62, 63, 63, 63, 64, 64, 64, 65, 65, 65, 66, 66, 66, 67, 67, 67, 68, 68, 68, 69, 69, 69, 70, 70, 70, 71, 71, 71, 72, 72, 72, 73, 73, 73, 74, 74, 74, 75, 75, 75, 76, 76, 76, 77, 77, 77, 78, 78, 78, 79, 79, 79, 80, 80, 80, 81, 81, 81, 82, 82, 82, 83, 83, 83, 84, 84, 84, 85, 85, 85, 86, 86, 86, 87, 87, 87, 88, 88, 88, 89, 89, 89, 90, 90, 90, 91, 91, 91, 92, 92, 92, 93, 93, 93, 94, 94, 94, 95, 95, 95, 96, 96, 96, 97, 97, 97, 98, 98, 98, 99, 99, 99, 100, 100, 100, 101, 101, 101, 102, 102, 102, 103, 103, 103, 104, 104, 104, 105, 105, 105, 106, 106, 106, 107, 107, 107, 108, 108, 108, 109, 109, 109, 110, 110, 110, 111, 111, 111, 112, 112, 112, 113, 113, 113, 114, 114, 114, 115, 115, 115, 116, 116, 116, 117, 117, 117, 118, 118, 118, 119, 119, 119, 120, 120, 120, 121, 121, 121, 122, 122, 122, 123, 123, 123, 124, 124, 124, 125, 125, 125, 126, 126, 126, 127, 127, 127, 128, 128, 128, 129, 129, 129, 130, 130, 130, 131, 131, 131, 132, 132, 132, 133, 133, 133, 134, 134, 134, 135, 135, 135, 136, 136, 136, 137, 137, 137, 138, 138, 138, 139, 139, 139, 140, 140, 140, 141, 141, 141, 142, 142, 142, 143, 143, 143, 144, 144, 144, 145, 145, 145, 146, 146, 146, 147, 147, 147, 148, 148, 148, 149, 149, 149, 150, 150, 150, 151, 151, 151, 152, 152, 152, 153, 153, 153, 154, 154, 154, 155, 155, 155, 156, 156, 156, 157, 157, 157, 158, 158, 158, 159, 159, 159, 160, 160, 160, 161, 161, 161, 162, 162, 162, 163, 163, 163, 164, 164, 164, 165, 165, 165, 166, 166, 166, 167, 167, 167, 168, 168, 168, 169, 169, 169, 170, 170, 170, 171, 171, 171, 172, 172, 172, 173, 173, 173, 174, 174, 174, 175, 175, 175, 176, 176, 176, 177, 177, 177, 178, 178, 178, 179, 179, 179, 180, 180, 180, 181, 181, 181, 182, 182, 182, 183, 183, 183, 184, 184, 184, 185, 185, 185, 186, 186, 186, 187, 187, 187, 188, 188, 188, 189, 189, 189, 190, 190, 190, 191, 191, 191, 192, 192, 192, 193, 193, 193, 194, 194, 194, 195, 195, 195, 196, 196, 196, 197, 197, 197, 198, 198, 198, 199, 199, 199, 200, 200, 200, 201, 201, 201, 202, 202, 202, 203, 203, 203, 204, 204, 204, 205, 205, 205, 206, 206, 206, 207, 207, 207, 208, 208, 208, 209, 209, 209, 210, 210, 210, 211, 211, 211, 212, 212, 212, 213, 213, 213, 214, 214, 214, 215, 215, 215, 216, 216, 216, 217, 217, 217, 218, 218, 218, 219, 219, 219, 220, 220, 220, 221, 221, 221, 222, 222, 222, 223, 223, 223, 224, 224, 224, 225, 225, 225, 226, 226, 226, 227, 227, 227, 228, 228, 228, 229, 229, 229, 230, 230, 230, 231, 231, 231, 232, 232, 232, 233, 233, 233, 234, 234, 234, 235, 235, 235, 236, 236, 236, 237, 237, 237, 238, 238, 238, 239, 239, 239, 240, 240, 240, 241, 241, 241, 242, 242, 242, 243, 243, 243, 244, 244, 244, 245, 245, 245, 246, 246, 246, 247, 247, 247, 248, 248, 248, 249, 249, 249, 250, 250, 250, 251, 251, 251, 252, 252, 252, 253, 253, 253, 254, 254, 254, 255, 255, 255] 

PIL 图像模式

PIL mode

9种，分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。

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。

2. 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
   $$L=R?299/1000+G?587/1000+B?114/1000$$

3. 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。

4. 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。

5. 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）。PIL中“RGB”转换为“CMYK”的公式如下：
   $$C=255?R,M=255?G,Y=255?B,K=0$$

6. 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：
   $Y=0.257R+0.504G+0.098B+16$

   $Cb=?0.148R?0.291G+0.439B+128$

   $Cr=0.439R?0.368G?0.071?B+128$

7. 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”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.

9. 模式“RGB”为24位彩色图像，它的每个像素用24个bit表示，分别表示红色、绿色和蓝色三个通道。
   在PIL中，对于彩色图像，open后都会转换为“RGB”模式，然后该模式可以转换为其他模式，比如“1”、“L”、“P”和“RGBA”，这几种模式也可以转换为“RGB”模式。

图片打开后的mode

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”。

代码示例

from PIL import Image

#新建图片，填充pixel，保存
newIm = Image.new ("RGBA", (width,heigth))
newIm.putpixel((col,row),(red,  green,  blue))
newIm.save(img_name,"PNG")

#打开图片，读取某一个通道的像素
img=Image.open(train_name)
#如果是RGB三通道的图片
img=img.convert('RGB')
#分裂三个通道，r,g,b现在都是mode为‘L’的单通道图片对象。
r=img.split()[0]
g=img.split()[1]
b=img.split()[2]
#读取像素
print r.getpixel((0,0))

#透明通道，隐藏信息，制造多通道图片
info=Image.open(hidden_img)
if img.mode != "RGBA":  
  img = img.convert("RGBA")  
if info.mode != "L" and info.mode != "1":  
  info = info.convert("L")  
img.putalpha(info)
#此时可以查看img第四个通道里的像素
print img.split()[3].getpixel((0,0)

参考链接：
PIL图像模式