Робота з TIFF (імпорт, експорт) у Python за допомогою numpy

Мені потрібен метод python, щоб відкривати та імпортувати зображення TIFF у масиви numpy, щоб я міг аналізувати та модифікувати піксельні дані, а потім знову зберігати їх як TIFF. (Це в основному карти інтенсивності світла в градаціях сірого, що представляють відповідні значення на піксель)

Я не зміг знайти жодної документації щодо методів PIL щодо TIFF. Я спробував це зрозуміти, але отримав лише помилки "поганий режим" або "тип файлу не підтримується".

Що мені тут потрібно використовувати?

Спочатку я завантажив тестове зображення TIFF із цієї сторінки, яке називається a_image.tif. Потім я відкрив PIL так:

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('a_image.tif')
>>> im.show()

Це показало зображення веселки. Щоб перетворити на масив numpy, це просто, як:

>>> import numpy
>>> imarray = numpy.array(im)

Ми бачимо, що розмір зображення та форма масиву збігаються:

>>> imarray.shape
(44, 330)
>>> im.size
(330, 44)

А масив містить uint8значення:

>>> imarray
array([[  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246],
       [  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246],
       [  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246],
       ..., 
       [  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246],
       [  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246],
       [  0,   1,   2, ..., 244, 245, 246]], dtype=uint8)

Закінчивши модифікувати масив, ви можете перетворити його назад у зображення PIL таким чином:

>>> Image.fromarray(imarray)
<Image.Image image mode=L size=330x44 at 0x2786518>

Я використовую matplotlib для читання файлів TIFF:

import matplotlib.pyplot as plt
I = plt.imread(tiff_file)

і Iбуде типу ndarray.

Згідно з документацією, хоча насправді саме PIL працює за лаштунками при обробці TIFF, оскільки matplotlib лише зчитує PNG, але це добре працює для мене.

Також є plt.imsaveфункція збереження.

Ви також можете використовувати GDAL для цього. Я усвідомлюю, що це геопросторовий набір інструментів, але ніщо не вимагає від вас картографічного продукту.

Посилання на попередньо скомпільовані двійкові файли GDAL для вікон (якщо вікна передбачаються тут) http://www.gisinternals.com/sdk/

Щоб отримати доступ до масиву:

from osgeo import gdal

dataset = gdal.Open("path/to/dataset.tiff", gdal.GA_ReadOnly)
for x in range(1, dataset.RasterCount + 1):
    band = dataset.GetRasterBand(x)
    array = band.ReadAsArray()

pylibtiff працював для мене краще, ніж PIL, який станом на червень 2020 року не підтримує кольорові зображення з більш ніж 8 бітами на колір .

from libtiff import TIFF

tif = TIFF.open('filename.tif') # open tiff file in read mode
# read an image in the currect TIFF directory as a numpy array
image = tif.read_image()

# read all images in a TIFF file:
for image in tif.iter_images(): 
    pass

tif = TIFF.open('filename.tif', mode='w')
tif.write_image(image)

Ви можете встановити pylibtiff за допомогою

pip3 install numpy libtiff

У readme pylibtiff також згадується tifffile, але я його не пробував, і хоча він нібито з відкритим кодом, я не думаю, що код більше ніде доступний (крім того, щоб витягти його вручну з пакета PyPI).

Ви також можете використовувати pytiff, автором якого я є.

    import pytiff

    with pytiff.Tiff("filename.tif") as handle:
        part = handle[100:200, 200:400]

    # multipage tif
    with pytiff.Tiff("multipage.tif") as handle:
        for page in handle:
            part = page[100:200, 200:400]

Це досить маленький модуль, і він може мати не так багато функцій, як інші модулі, але він підтримує черепичні тіфи та бігтіф, тому ви можете читати частини великих зображень.

У випадку стеків зображень мені зручніше користуватися як scikit-imageдля читання, так і matplotlibдля показу чи збереження. Я обробив 16-бітові стеки зображень TIFF із таким кодом.

from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt

# read the image stack
img = io.imread('a_image.tif')
# show the image
plt.imshow(mol,cmap='gray')
plt.axis('off')
# save the image
plt.savefig('output.tif', transparent=True, dpi=300, bbox_inches="tight", pad_inches=0.0)

Я рекомендую використовувати прив'язки python до OpenImageIO, це стандарт для роботи з різними форматами зображень у світі vfx. Я вважаю, що він більш надійний при читанні різних типів стиснення порівняно з PIL.

import OpenImageIO as oiio
input = oiio.ImageInput.open ("/path/to/image.tif")