Python 的数字图像处理 都是基于PIL库开展的一系列操作所以有些基本概念我们需要清楚
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
1、 通道
每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。
以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。
对于一张图片的通道数量和名称，可以通过方法getbands()来获取。方法getbands()是Image模块的方法，它会返回一个字符串元组（tuple）。该元组将包括每一个通道的名称。
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改,元组使用小括号，列表使用方括号，元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
方法getbands()的使用如下：//这里我使用pycharm
from PIL import Image
imagetest= Image.open("phototest.jpg")
print(imagetest.getbands())
im_bands = imagetest.getbands()
print(len(im_bands))//通道数量
3//运行结果
print (im_bands[0])
R//运行结果
print (im_bands[1])
G//运行结果
print(im_bands[2])
B//运行结果2、 模式
图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式：
1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L：8位像素，表示黑和白。
P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。
RGB：3x8位像素，为真彩色。
RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。
CMYK：4x8位像素，颜色分离。
YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。
I：32位整型像素。
F：32位浮点型像素。
PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
可以通过mode属性读取图像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。
属性mode的使用如下：
im =Image.open('phototest.jpg')
prinyingt(im.mode)
RGB//运行结果3、 尺寸
通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组，包含水平和垂直方向上的像素数。
属性mode的使用如下：
from PIL importImage
im =Image.open(‘phototest.jpg’)
print(im.size)
运行结果：
(689, 886)
im_size = im.size
print im_size[0]
运行结果：
800
print im_size[1]
运行结果：
450
4、 坐标系统
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
坐标经常用于二元组（x，y）。长方形则表示为四元组，前面是左上角坐标。例如，一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为（0，0，800，600）。
5、 调色板
调色板模式 (“P”)使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值
6、 信息
使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时，多少信息需要处理取决于文件格式。
属性info的使用如下：
from PIL import Image
im =Image.open(‘phototest.jpg’)
im_info = im.info
print (im_info)
运行结果：
{‘jfif_version’:(1, 1), ‘jfif’: 257, ‘jfif_unit’: 1, ‘jfif_density’: (96, 96), ‘dpi’: (96, 96)}
print (im_info[‘jfif_version’])
运行结果：
(1, 1)
print (im_info[‘jfif’])
运行结果：
257
7、 滤波器
对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作，PIL提供了4个不同的采样滤波器：
NEAREST：最近滤波。从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR：双线性滤波。在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
BICUBIC：双立方滤波。在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
ANTIALIAS：平滑滤波。这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。在当前的PIL版本中，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。
注意：在当前的PIL版本中，ANTIALIAS滤波器是下采样（例如，将一个大的图像转换为小图）时唯一正确的滤波器。BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板，用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。
Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。
方法resize()的使用如下：
方法resize()的定义为：resize(size, filter=None)=> image
rom PIL import Image
im= Image.open(‘photottest.jpg’)
print (im.size)
运行结果：(800, 450)
im_resize = im.resize((256,256))
print ( im_resize.size)
运行结果：(256, 256)
对参数filter不赋值的话，方法resize()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR)
print (im_resize0.size)
运行结果：(256, 256)
im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC)
print(im_resize1.size)
运行结果：(256, 256)
im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS)
print(im_resize2.size)
运行结果：(256, 256)
方法thumbnail ()的使用如下：
方法thumbnail ()的定义为：im.thumbnail(size, filter=None)
from PIL import Image
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print(im.size)
运行结果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200))
print(im.size)
运行结果：(200,112)
这里需要说明的是，方法thumbnail()需要保持宽高比，对于size=(200,200)的输入参数，其最终的缩略图尺寸为(200, 112)。
对参数filter不赋值的话，方法thumbnail()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print(im.size)
运行结果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200),Image.BILINEAR)
print( im.size)
运行结果：(200, 112)
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print (im.size）
运行结果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200), Image.BICUBIC)
print （im.size）
运行结果：(200, 112)
im= Image.open(‘D:\Code\Python\test\img\1.jpg’)
print (im.size)
运行结果：(800, 450)
im.thumbnail((200,200), Image.ANTIALIAS)
print (im.size)
运行结果：(200, 112)