1. PIL
img = Image.open(img_path)
# getbands() 返回包含此图像中每个波段名称的元组。例如，RGB 图像返回 (“R”, “G”, “B”) 。
len(img.getbands())
[参考]
https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html#PIL.Image.Image.getbands
[参考] python – Number of channels in pil (pillow) image – Stack Overflow:
https://stackoverflow.com/questions/52962969/number-of-channels-in-pil-pillow-image
2. OpenCV
import cv2
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# img.shape 包含三个值依次为垂直尺寸(高)，水平尺寸(宽)和通道数
img.shape[2]
3. Matplotlib (plt)
This function exists for historical reasons. It is recommended to use
PIL.Image.open
instead for loading images.
官方推荐使用
PIL.Image.open
读取图片，故这儿也不再展示 Matplotlib 读取图片的方式
[参考] matplotlib.pyplot.imread — Matplotlib 3.5.2 documentation:
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imread.html
4. 特殊情况(OpenCV, PIL 读取通道数结果不同)
4.1. 场景
在
palette
类型的图像中 (
img.mode
为
p
) ，也就是索引值组成的图像时，OpenCV 和 PIL 读取的通道数结果不同。
4.2. 原因
OpenCV 会自动加载扩展，将此类型图片转化为 RGB 图像处理，所以通道数会显示为
3
；PIL 保留原始读取结果，所以通道数为
1
。
综上在识别图片通道数时，个人更加推荐
PIL
。
[参考] opencv – why does reading image with cv2 has different behavior from PIL? – Stack Overflow:
https://stackoverflow.com/questions/61952256/why-does-reading-image-with-cv2-has-different-behavior-from-pil
[扩展] python – What is the difference between images in ‘P’ and ‘L’ mode in PIL? – Stack Overflow:
https://stackoverflow.com/questions/52307290/what-is-the-difference-between-images-in-p-and-l-mode-in-pil/52307690#52307690
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