当我们对Python程序中处理图像时，Python Imaging Library（PIL）是一项非常重要的工具，它可以很好地帮助我们实现图像大小变化、颜色调整等功能。在PIL库中，Image.point()方法允许我们将图像中的每个像素按照设定的规则进行调整，接下来详细讲解Image.point()方法的使用方法和注意事项。
1. Image.point()方法的基本使用
Image.point()方法允许我们按照设定的规则修改图像中每个像素的值。其函数原型如下：
Image.point(table, mode=None)
其中，参数table是修改规则的映射表，mode是图像的模式，可以是”L”,”RGB”等。映射表通常是一个长度为256的列表，列表中每个元素的值代表将原像素值替换为的新的像素值。例如，我们可以用以下代码将原图中的所有像素点颜色替换为黑色（像素值设为0）：
from PIL import Image
im = Image.open('test.jpg')
table = [0] * 256
im = im.point(table, 'L')
im.save('test1.jpg')
上面的代码中，变量table是长度为256的列表，每个元素都为0。点运算表明，所有像素点被替换为黑色（像素值为0），’L’指定了图像模式为模式L，该模式将所有RGB颜色信息合并为一个单独的灰度值。
下面的代码使用了不同的映射表，它将所有像素点都替换成了红色。
im = Image.open('test.jpg')
table = ([255,0,0] * 85) + ([0, 255, 0] * 85) + ([0, 0, 255] * 86)
im = im.point(table, 'RGB')
im.save('test1.jpg')
这里的table列表每3个元素为一组，每组代表一个RGB颜色。因此，我们用一组[255,0,0]（红色）代表第1到第85个像素点，[0, 255, 0]（绿色）代表第86到第170个像素点，以此类推。最后一组[0,0,255]（蓝色）包含了其余的像素点。
2. Image.point()方法的进阶使用
除了直接修改像素点的色值之外，Image.point()方法还可以根据需要将每个像素点映射到一些特定的色值。这在图像处理中比较常见，例如将一张灰度图转换成伪彩色图像。下面是一段代码示例，它将一个灰度级图像转换为伪彩色图像：
im = Image.open('test.jpg')
lut = []
for i in range(256):
lut.extend([i, i, i])
for i in range(256):
lut[3*i+1] = 0
lut[3*i+2] = 0
im = im.point(lut, 'RGB')
im.save('test1.jpg')
在上例中，lut列表初始化为包含256个“灰色”色值（每个值重复3次）。然后我们将G、B通道的值设为0，这样每个像素点就只会保留一个通道的值，相当于将灰度级映射到了RGB颜色空间。
除此之外，在使用Image.point()方法时还需要注意以下几点：
- 映射表的长度必须是256，每个元素的取值范围为0~255，不能为负数或大于255的数。
- 色彩模式（mode）默认为图像自身的模式。在使用Image.point()方法时，需要确保映射表的格式与图像模式（mode）相匹配。如果将RGB模式的图像映射为L模式的图像，那么像素值应该修改为0~255之间的一个整数值。
总之，Image.point()方法通过对每个像素点进行映射操作，实现了对图片的像素点进行细节调整，丰富了图像处理的功能。