如果你看的比较困惑的话，可以参考
Python 实现字符识别—Part1：关于PIL库的使用
http://www.jianshu.com/p/0a94d8ea2bf3
Python 实现字符识别—Part2：关于图形格式的基础知识和我的一个问题（欢迎大神来指点迷津）
http://www.jianshu.com/p/252ff113d1d0
Python 实现字符识别—Part3：关于完成验证码识别的前置操作，字符的提取和图像的分割
http://www.jianshu.com/p/4ff1559c1cf6
Python 实现字符识别—Part4 ： 关于空间向量搜索算法paper的介绍
http://www.jianshu.com/p/b13b3905cc7d
Python 实现字符识别—Part5：关于使用空间向量搜索算法实现字符识别
http://www.jianshu.com/p/1905bf78f0bd
这一部分想写图像的模式，和模式之间的相互转换。
关于PIL创建图片的模式有很多种。PIL创建图片有很多模式，比如下面这个，是P。
#創建pic2
#以一個像素8bit的，大小是Im.size 背景顏色是255 白色
im2=Image.new("P",im.size,255)
但有的时候，也可能是这样
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
问题是这个P 和RGB 指的是什么？
1、模式“1”
模式“1”为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。将lena图像转换为“1”图像。
>>>from PIL import Image
>>> lena =Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")
>>> lena.mode
'RGB'
>>> lena.getpixel((0,0))
(197, 111, 78)
>>> lena_1 = lena.convert("1")
>>> lena_1.mode
'1'
>>> lena_1.size
(512, 512)
>>>lena_1.getpixel((0,0))
255
>>> lena_1.getpixel((10,10))
255
>>>lena_1.getpixel((10,120))
0
>>>lena_1.getpixel((130,120))
255
2、模式“L”
模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的：
L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000
>>> from PIL importImage
>>> lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")
>>> lena.mode
'RGB'
>>> lena.getpixel((0,0))
(197, 111, 78)
>>> lena_L =lena.convert("L")
>>> lena_L.mode
'L'
>>> lena_L.size
(512, 512)
>>>lena.getpixel((0,0))
(197, 111, 78)
>>>lena_L.getpixel((0,0))
132
3、模式“P”
模式“P”为8位彩色图像，它的每个像素用8个bit表示，其对应的彩色值是按照调色板查询出来的。下面我们使用默认的调色板将lena图像转换为“P”图像。
>>> from PIL importImage
>>> lena = Image.open("D:\\Code\\Python\\test\\img\\lena.jpg")
>>> lena.mode
'RGB'
>>> lena.getpixel((0,0))
(197, 111, 78)
>>> lena_P =lena.convert("P")
>>> lena_P.mode
'P'
>>>lena_P.getpixel((0,0))
62
除了这个，其他的还有PIL还有其他的模式，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。总共九种模式。
概括一下，就是这样：
使用PIL库，可以很方便的创建一个任意模式下的图片。
from PIL import Image
#创建一个rgb模式的图片，大小是200*200，颜色是（100，100，150）
im_RGB=Image.new("RGB",(200,200),(100,100,150))
im_RGB.show()
print im_RGB.mode
from PIL import Image
#创建一个P模式的图片，背景颜色是212
im_P=Image.new("P",(im.size),212)
im_P.show()
print im_P.mode
#打印出来分布的直方图
print im_P.histogram()
#模式之间的转换
im=Image.open('captcha.gif')
#(将图片转换为8位像素模式)
im.convert("P")
<br />
这里我遇到了一个问题
就是RGB模式向P模式的转换，这个问题现在还没有解决。关于p模式，p模式是8bit一个像素的彩色图。用8bit实现彩色图的是基于调色板的原理。
现在做一个测试，打开一张RGB模式的jpg图片，然后将它转换位P模式的图片,记为im。
如果这个时候，print 转换后的图片的每一个像素，结果居然是一个8bit3的数据结构。！！！*（这个我不知道是为什么）。print出来的结果是如下图这样的。
然后，我创建一个p模式的图片im_p，把im的每一个像素都出来，保存到im_P。伪代码如下：
#test1
pix=im.getpixel((x,y))
#这样就报错了，原因还是，解释器认为pix是一个 类似与（255，255，255）的list，而不是一个0~255之内的数字
im_P.putpixel((x,y),pix)
----分割线------
#test2 于是我尝试第二种写法
pix=im.getpixel((x,y))
#print pix
xx=pix[0]
yy=pix[1]
zz=pix[2]
# print xx,yy,zz
#但是下面这一句依然报错，理由和上面一样
im_P.putpixel((x,y),(xx,yy,zz))
----分割线------
#test3 于是我尝试第三种写法
pix=im.getpixel((x,y))
#print pix
xx=pix[0]
yy=pix[1]
zz=pix[2]
# print xx,yy,zz
#终于不报错了，但是这样其实相当于丢失了 G,B的分量
im_P.putpixel((x,y),(xx))
所以，概括一下这个问题，就是创建一个p模式的图片，每个像素是8bit的彩色图。但是如果将一个rgb模式的图片，转换为p模式，每个像素就是8bit*3。
我现在怀疑，这个问题，可能有两点原因：
- convert函数 转换的机制问题
- p模式的调色板的机制
欢迎大神施以援手，求救。
下面是源码，分析大神来分析
#coding:utf-8
from PIL import Image
im=Image.open('1111.jpg')
print im.mode
im.convert("P")
im.show()
#print im.histogram()
#print im.size[0],im.size[1]
im_P=Image.new("P",(im.size),220)
im_P.show()
print im_P.mode
for x in range(im.size[0]):
for y in range(im.size[1]):
pix=im.getpixel((x,y))
#print pix
xx=pix[0]
yy=pix[1]
zz=pix[2]
# print xx,yy,zz
im_P.putpixel((x,y),xx)
im_P.show()
