book - python image manipulation

Python: lectura y escritura de imágenes TIFF de 16 bits, tres canales, color

Question

¿Alguien tiene un método para importar una imagen TIFF de 16 bits por canal y 3 canales en Python?

Todavía tengo que encontrar un método que conserve la profundidad de 16 bits por canal al tratar con el formato TIFF. Espero que alguna alma útil tenga una solución.

Aquí hay una lista de lo que he intentado hasta ahora sin éxito y los resultados:

import numpy as np
import PIL.Image as Image
import libtiff
import cv2

im = Image.open(''a.tif'')
# IOError: cannot identify image file

tif = libtiff.TIFF.open(''a.tif'')
im = tif.read_image()
# im only contains one of the three channels. im.dtype is uint16 as desired.
im = []
for i in tif.iter_images():
    # still only returns one channel

im = np.array(cv2.imread(''a.tif''))
# im.dtype is uint8 and not uint16 as desired.
# specifying dtype as uint16 does not correct this

Hasta ahora, la única solución que he encontrado es convertir la imagen a PNG con ImageMagick. Luego, el bog estándar matplotlib.pyplot.imread lee el archivo PNG sin ningún problema.

Otro problema que tengo es guardar las matrices numpy como archivos PNG de 16 bits que hasta ahora tampoco han sido sencillos.

Answer 1

He encontrado una alternativa adicional a los dos métodos anteriores.

El paquete scikit-image también puede leer archivos TIFF de 16 bits y tres canales utilizando tifffile.py y FreeImage y especificándolos como el complemento que se utilizará.

Si bien la lectura con tifffile.py se hace más sencillamente de la manera mostrada por , pensé que mostraría cómo se usa junto con scikit-image en caso de que alguien quiera hacerlo de esta manera.

Para cualquier persona que use Ubuntu, FreeImage está disponible como libfreeimage3 usando apt .

Si se utiliza la opción de complemento tifffile.py, se debe copiar tifffile.py en el directorio skimage / io / _plugins (f.ex. en Ubuntu, la ruta completa en mi caso era /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/skimage/io/_plugins/ ).

>>> import skimage.io
>>> im = skimage.io.imread(''a.tif'', plugin=''tifffile'')
>>> im.dtype
dtype(''uint16'')
>>> im.shape
(288, 384, 3)
>>> im = skimage.io.imread(''a.tif'', plugin=''freeimage'')
>>> im.dtype
dtype(''uint16'')
>>> im.shape
(288, 384, 3)

Escribiendo archivos TIFF:

>>> skimage.io.imsave(''b.tif'', im, plugin=''tifffile'')
>>> skimage.io.imsave(''c.tif'', im, plugin=''freeimage'')

La comprobación de la b.tif c.tif b.tif y c.tif mediante ImageMagick muestra que cada canal en ambas imágenes es de 16 bits.

Answer 2

La respuesta de funciona.

Mientras tanto, también logré resolver el problema utilizando cv2.imread en OpenCV.

Por defecto, cv2.imread convertirá una imagen de 16 bits, tres canales en a.tif a 8 bits, como se muestra en la pregunta.

cv2.imread acepta un indicador después del nombre de archivo ( cv2.imread(filename[, flags]) ) que especifica el tipo de color de la imagen cargada cf. la documentation :

1. > 0 devuelve una imagen en color de 3 canales. Esto resulta en la conversión a 8 bits como se muestra arriba.
2. 0 devuelve una imagen en escala de grises. También resulta en la conversión a 8 bits.
3. <0 devuelve la imagen como está. Esto devolverá una imagen de 16 bits.

Entonces lo siguiente leerá la imagen sin conversión:

>>> im = cv2.imread(''a.tif'', -1)
>>> im.dtype
dtype(''uint16'')
>>> im.shape
(288, 384, 3)

Tenga en cuenta que OpenCV devuelve los canales R, G y B en orden inverso, por lo que im[:,:,0] es el canal B, im[:,:,1] el canal G e im[:,:,2] es el Canal r

También encontré que cv2.imwrite puede escribir archivos TIFF de 16 bits, tres canales.

>>> cv2.imwrite(''out.tif'', im)

Comprobando la profundidad de la broca con ImageMagick:

$ identify -verbose out.tif
  Format: TIFF (Tagged Image File Format)
  Class: DirectClass
  Geometry: 384x288+0+0
  Resolution: 72x72
  Print size: 5.33333x4
  Units: PixelsPerInch
  Type: TrueColor
  Base type: TrueColor
  Endianess: MSB
  Colorspace: sRGB
  Depth: 16-bit
  Channel depth:
    red: 16-bit
    green: 16-bit
    blue: 16-bit
  ....

Answer 3

Para mí las alternativas anteriores no funcionaron. He utilizado gdal éxito para leer imágenes de 16 bits de 1 GB.

Puedes abrir una imagen con algo como esto:

from osgeo import gdal
import numpy as np
ds = gdal.Open("name.tif")
channel = np.array(ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray())

Hay una lista de gdal que puede usar para escribir los datos.

Answer 4

Tiene una funcionalidad limitada, especialmente cuando se trata de escribir de nuevo en el disco imágenes no RGB, pero el módulo tifffile Christoph Gohlke lee en tifffile de 3 canales de 16 bits sin problemas, simplemente lo probé:

>>> import tifffile as tiff
>>> a = tiff.imread(''Untitled-1.tif'')
>>> a.shape
(100L, 100L, 3L)
>>> a.dtype
dtype(''uint16'')

Y Photoshop lee sin quejarse de lo que obtengo al hacer:

>>> tiff.imsave(''new.tiff'', a)