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。 这似乎相当微不足道，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这个问题（2 种可能的想法）：

所以我对找到一个可行的解决方案并不感兴趣，而是对使用枕头来实现这一点感兴趣。

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)

我还发现这种方法受到这个答案的启发（当然这也导入了开销）：

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）。

好吧，当涉及到 PIL 时，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为"RGB"和"L" 。 此处介绍了模式。
im2.info ：它返回一个包含有关图像的各种信息的字典。 这是特定于图像格式的。 例如，对于 jpg 图像，它（可能）包含带有键的字段： 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() ：它返回一个元组（甚至是 1 个元素），其中包含数据中存在的所有不同通道。 对于典型的 RGB 图像，这将是('R', 'G', 'B')并且对于典型的灰度图像将是('L',) 。

因此，从以上判断，我认为更简洁的方法是将image.mode与L和RGB字符串进行比较，以查找图像是否为灰度或通道数（如本问题）是主要问题然后一个简单的len(image.getbands())就可以完成这项工作。

通常len(image.mode)将与len(image.getbands())重合，可以代替它使用，但因为至少有一种模式YCbCr包含 5 个字符但只有 3 个通道（3x8 位像素，彩色视频）格式）我猜使用len(image.getbands())更安全。