pil（枕头）图像中的通道数

我正在尝试找到一种方法来使用Pillow获取图像的通道数。这看似微不足道，但我找不到（简单答案）。

我知道我可以以较小的开销来解决它（有2种可能性）：

转换为numpy并检查 array.shape

检查image.size[0]*image.size[1]反对len(image.getdata())

因此，我对寻找可行的解决方案并不是很感兴趣，而是希望使用枕头来完成此工作。

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）

我还发现此方法受此答案的启发（当然，这也导入了开销）：

num_channel = len(image.split())

在我看来，我真的找不到这个简单的答案。

我决定回答我自己的问题（尽管我基本上会总结@cryptonome的评论）。

好吧，关于PIL，我得到的选择是：

image.mode：返回包含读取数据模式的str。典型值是"RGB"和"L"分别用于RGB和灰度图像。模式在这里介绍。

im2.info：返回包含有关图片的各种信息的字典。这是特定于图像格式的。对于JPG图像，例如它（可能）包含键字段： dpi，jfif，jfif_density，exif等有关的更多信息JPG图片可以找到这里。

image.getbands()：返回一个元组（甚至是一个1元素），其中包含数据中存在的所有不同通道。对于典型的RGB图像将为('R', 'G', 'B')，对于典型的灰度图像将为('L',)。

因此，从上述在我看来更简洁的方法判断。将比较image.mode针对L和RGB字符串找到，如果一个图像是灰度或不，或者如果信道的数量（如在这个问题）是最主要的问题则一个简单的len(image.getbands())会做的工作。

通常，它len(image.mode)会与之吻合，len(image.getbands())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，但仅包含3个通道（3x8位像素，彩色视频格式），因此使用起来更安全len(image.getbands())。