PIL mode
9种，分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。
- 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。
- 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 - 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。
- 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。
- 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 - 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 - 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 - 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. - 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))
