pil（枕头）图像中的通道数

Question

我正在尝试找到一种使用 Pillow 获取图像通道数的方法。这看起来相当微不足道，但我找不到它（简单的答案）。

我知道我可以用一些小的开销来解决它，比如（有两种可能性）：

• 转换为 numpy 并检查

  array.shape

• 检查

  image.size[0]*image.size[1]

  与

  len(image.getdata())

所以我并不是真的对寻找可行的解决方案感兴趣，而是对使用枕头来完成此任务感兴趣。

我使用的代码很简单：

from PIL import Image

image = Image.open(image_path)
image.size  # <- this gives the size of the image but not the channel as in numpy.

(609, 439)

我还发现这种方法的灵感来自于这个答案（当然它也导入了开销）：

num_channel = len(image.split())

对我来说，这似乎很奇怪，我找不到这个简单的答案。

Answer 1

我决定回答我自己的问题（虽然我基本上会总结@cryptonome的评论）。

嗯，说到 PIL，我得到的选项是：

• image.mode

  ：返回包含读取数据模式的str。 RGB 和灰度图像的典型值分别为

  "RGB"

  和

  "L"

  。模式介绍于此处。

• im2.info

  ：返回一个包含图像各种信息的字典。这是特定于图像格式的。例如，对于 jpg 图像，它（可能）包含带键的字段：

  dpi

  、

  jfif

  、

  jfif_density

  、

  exif

  等。有关jpg图像的更多信息可以在这里找到。

• image.getbands()

  ：返回一个包含数据中存在的所有不同通道的元组（甚至是 1 个元素的元组）。对于典型的 RGB 图像，这将是

  ('R', 'G', 'B')

  ，对于典型的灰度图像，这将是

  ('L',)

  。

因此，从上面来看，我认为更简洁的方法是将

image.mode

与

L

和

RGB

字符串进行比较，以查找图像是否是灰度图像或通道数（如这个问题）是主要问题，那么一个简单的

len(image.getbands())

就可以完成这项工作。

通常

len(image.mode)

将与

len(image.getbands())

重合，并且可以在其位置使用，但由于至少有一种模式

YCbCr

包含 5 个字符，但只有 3 个通道（3x8 位像素，彩色视频格式），因此更安全我想使用

len(image.getbands())

。