我不是图像压缩专家，但我正在寻找图像深度。下面的 Python 片段显示图像深度为 8，但其他（更可靠的）方法表明深度实际上是 32。
url="http://lesschwab.com/images/product-wizard-ad-tires.png"
width=177, height=177, depth=8, type=truecolormatte, colorspace=srgb
我怀疑是基于通道数或色彩空间或其他东西的乘数。如何找到或计算实际图像深度？
#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
import sys
import requests
from wand.image import Image
def main():
url = 'http://lesschwab.com/images/product-wizard-ad-tires.png'
resp = requests.get(url, timeout=5.0, headers={'User-agent': 'Mozilla/4.0'})
if resp.status_code == 200:
try:
with Image(blob=resp.content) as img:
print ('url="%s"' % url)
print('width=%d, height=%d, depth=%d, type=%s, colorspace=%s' %
(img.width, img.height, img.depth, img.type,
img.colorspace))
except Exception as ex:
print('Unable to decode this image (%d bytes) format.' %
len(resp.content), str(ex))
if __name__ == '__main__':
sys.exit(main())
编辑：附加信息：
我正在使用相同的 py 代码来读取网络上可能出现的每种可能的图像类型，因此我必须以编程方式执行此操作。对于这个特定的图像，我可以在 img.channel_depths['red']、img.channel_depths['green']、img.channel_depths['blue'] 和 img.channel_depths['alpha'] 中看到 8 的值，但有还有 15 个通道深度键，它们都有值。我猜测“sRGB”的色彩空间意味着映射到 alpha、红色、绿色和蓝色通道深度。不幸的是，色彩空间类型似乎有 34 种可能性：
('undefined', 'rgb', 'gray', 'transparent', 'ohta',
'lab', 'xyz', 'ycbcr', 'ycc', 'yiq', 'ypbpr', 'yuv', 'cmyk',
'srgb', 'hsb', 'hsl', 'hwb', 'rec601luma', 'rec601ycbcr',
'rec709luma', 'rec709ycbcr', 'log', 'cmy', 'luv', 'hcl',
'lch', 'lms', 'lchab', 'lchuv', 'scrgb', 'hsi', 'hsv',
'hclp', 'ydbdr')
和 19 个可能的通道深度键：
['opacity', 'true_alpha', 'gray', 'rgb_channels',
'yellow', 'sync_channels', 'default_channels', 'alpha',
'cyan', 'magenta', 'undefined', 'blue', 'index',
'gray_channels', 'composite_channels', 'green',
'all_channels', 'black', 'red']
我希望找到压缩类型/色彩空间及其相关通道深度（或者可能只是每个色彩空间的深度乘数）之间的映射表。