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1、相关概念
所谓图像模式，就是把色彩分解成部分颜色组件，对颜色组件不同的分类就形成了不同的色彩模式。（摘自百度百科）所谓位图，又称栅格图（英语：Raster graphics）或点阵图，是使用像素阵列(Pixel-array/Dot-matrix点阵)来表示的图像。位图的像素都分配有特定的位置和颜色值。每个像素的颜色信息由RGB组合或者灰度值表示。根据位深度,可将位图分为1、4、8、16、24及32位图像等。每个像素使用的信息位数越多，可用的颜色就越多，颜色表现就越逼真，相应的数据量越大。例如，位深度为 1 的像素位图只有两个可能的值（黑色和白色），所以又称为二值位图。位深度为 8 的图像有 28（即 256）个可能的值。位深度为 8 的灰度模式图像有 256 个可能的灰色值。（摘自维基百科）所谓RGB图像，由三个颜色通道组成。8 位/像素的 RGB 图像中的每个通道有 256 个可能的值，这意味着该图像有 1600 万个以上可能的颜色值。有时将带有 8 位/通道 (bpc) 的 RGB 图像称作 24 位图像（8 位 x 3 通道 = 24 位数据/像素）。通常将使用24位RGB组合数据位表示的的位图称为真彩色位图。所谓BMP文件，是微软公司所开发的一种交换和存储数据的方法，各个版本的Windows都支持BMP格式的文件。Windows提供了快速、方便的存储和压缩BMP文件的方法。BMP格式的缺点是，要占用较大的存储空间，文件尺寸太大。在PIL中，图像模式大致分为九种，分别为：1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I， F。
2、模式"1"
模式"1"为二值图像，非黑即白。但是它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。
以上面这张图片作为实验样例(empire.jpg)，上图是RGB模式的，现在将其转换为模式为"1".
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('1')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((0, 0))) # 0
print(empire_1.getpixel((10, 120))) # 255
empire_1.save("empire_1.jpg")以上代码，先是打开一个RGB模式的图片，然后将其转换为模式为"1"的图片，可以看到模式变化后，
图片大小前后并未发生改变，然后对比了相同坐标位置的不同模式下的像素值，可以看到，对于RGB模式图像，
像素值包含R,G,B三点要素的占比，而对于模式为"1"的图像，像素值只有0和255两种取值。
最后，将转换成功的模式为"1"的图像保存，图片显示如下：
3、模式"L"
模式"L"为灰度图像，它的每个像素用8个bit位表示，其中0表示黑，255表示白，其它数字表示不同的灰度。在PIL模式中， 从模式"RGB"转换到模式"L"，有一个计算公式，即：L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000（只取整数部分）。
下面将模式"RGB"的图像转换为模式"L"的图像：
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('L')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((0, 0))) # 5
print(empire_1.getpixel((10, 120))) # 16
empire_1.save("empire_L.jpg")同样地，先是打开一个RGB模式的图片，然后将其转换为模式为"L"的图片，可以看到模式变化后，图片大小前后并未发生改变，然后对比了相同坐标位置的不同模式下的像素值，可以看到，对于RGB模式图像，像素值包含R,G,B三点要素的占比，而对于模式为"L"的图像，不同于模式"1", 像素值可以取到0-255之间的任何值。最后，将转换成功的模式为"L"的图像保存，图片显示如下：
4、模式"P"
模式"P"为8位彩色模式，它的每一个像素用8个bit表示， 其对应的色彩是按照调色板查询出来的。
下面将模式"RGB"的图像转换为模式为"P"的图像。
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('P')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((10, 1))) # 11
print(empire_1.getpixel((101, 33))) # 17
empire_1.save("empire_P.bmp")代码基本不变，转换后的图像如图：
5、模式"RGBA"
"RGBA"模式为32位彩色模式，其中24个bit分别表示红色，绿色，蓝色三个通道，另外8个bit 表示alpha通道，即透明通道。
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('RGBA')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((10, 1))) # (25, 20, 14, 255)
print(empire_1.getpixel((101, 33))) # (47, 33, 22, 255)
empire_1.save("empire_RGBA.jpg")当将RGB转换为RGBA模式的图像时，alpha通道全部为255，即完全不透明。图像如下：
6、模式"CMYK"
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）。
下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为“CMYK”图像。
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('CMYK')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((10, 1))) # (230, 235, 241, 0)
print(empire_1.getpixel((101, 33))) # (208, 222, 233, 0)
empire_1.save("empire_CMYK.jpeg")从实例中可以得知PIL中“RGB”转换为“CMYK”的公式如下：
C = 255 - R
M = 255 - G
Y = 255 - B
K = 0
由于该转换公式比较简单，转换后的图像颜色有些失真。转换后的图像如下：
8、模式"YCbCr"
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。
from PIL import Image
empire = Image.open('empire.jpg')
print(empire.mode) # RGB
empire_1 = empire.convert('YCbCr')
print(empire_1.mode) # 1
print(empire.size, empire_1.size) # (1920, 1080) (1920, 1080)
print(empire.getpixel((0, 0))) # (9, 5, 2)
print(empire.getpixel((10, 120))) # (21, 16, 10)
print(empire_1.getpixel((10, 1))) # (20, 124, 131)
print(empire_1.getpixel((101, 33))) # (35, 120, 135)
empire_1.save("empire_YCbCr.jpeg")转换后的图像如下：
9、模式"I"
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
10、模式"F"
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。