问题1：为何使用PIL.Image.open打开图片时，像素数据会发生修改？ #

这其实大多和图像格式的特性以及Pillow的默认处理逻辑有关，常见原因有这几个：

• 有损压缩格式的解码损耗：如果你的原图是JPEG这类有损压缩格式，保存时就已经经过了压缩量化，再次用Image.open打开解码时，输出的像素和原始未压缩数据必然会有细微差异——这是JPEG算法的固有特性，没法完全避免。
• 颜色模式自动转换：Pillow打开某些特殊模式的图片时，会自动转成更通用的模式。比如打开索引色（P模式）的PNG，默认会转为RGB模式；打开CMYK模式的图片，也可能自动转成RGB，转换过程中像素值会被重新计算。
• EXIF方向校正：如果图片带有EXIF方向信息，Pillow默认会自动校正图片方向，这相当于对像素做了旋转/翻转操作，自然会改变像素的位置和排列。

问题2：保存JPG后像素值全部变为1，和原数据不符？ #

这个问题的核心是JPEG格式的局限性加上你的像素数据特性共同导致的：

1. JPEG的有损压缩与量化机制：JPEG是为真实照片设计的有损压缩格式，它会把图像分成8x8的像素块做量化压缩。你设置的像素值是(0,1,0)——绿色通道仅为1（几乎接近黑色），其他通道为0。这种极低的像素值在JPEG量化过程中，会被压缩算法“合并”成相近数值，甚至直接统一为1，因为算法认为这么小的差异对视觉没有影响。
2. JPEG不支持低精度颜色深度：Pillow创建的默认RGB模式是8位通道（每个通道取值0-255），但你用的是0和1这类极小值，JPEG的压缩算法对这类极端小值的保留效果极差。如果需要精确保存像素值，应该用PNG这类无损压缩格式，而非JPG。
3. 小尺寸图片的块填充问题：你的图片只有12个像素（比如1x12的尺寸），JPEG处理时会把它补全到8x8的最小块尺寸（64像素），补全的像素会用周边值填充，再一起压缩，这也会干扰原有像素值的准确性。

给你个修正的示例，改用PNG格式就能精确保存像素数据：

from PIL import Image

data = [(0,1,0)] * 12
img = Image.new('RGB', (12, 1))  # 明确指定12x1的RGB图片尺寸
img.putdata(data)
img.save('sample.png')  # 用PNG无损格式保存

# 重新打开验证
new_img = Image.open('sample.png')
print(list(new_img.getdata()))  # 此时会得到正确的[(0,1,0), ...]序列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom Keen