一个"I;16"图像文件的numpy.array

Question

我想使用TIFF图像有效地保存大量的测量数据数组。通过将它们设置为mode="I;16"（对应于我的16位数据范围），它们产生2MB的文件（~1000x1000“像素”）。这很好。

但是，当涉及到分析时，我遇到了重新转换它们为数组的麻烦。对于32位数据（->“I”），numpy.array命令可以正常工作。在“I;16”的情况下，结果是一个0D numpy数组，其中TIFF作为[0,0]条目。

有没有办法让它工作？我真的很想避免使用32位图像，因为我不需要范围，而且它会使所需的HDD空间加倍（计划进行很多这样的测量...）

- Jakob

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你能展示一下你加载图片的代码吗？你是使用PIL的Image类吗？ - Ferdinand Beyer

我使用Image类，为了加载图像，我只需使用Image.open("im.tif")。 - Jakob

PIL错误：https://dev59.com/gWw05IYBdhLWcg3wahRN - mankoff

感谢mankoff的提示，但我还是不太明白。所以我必须将其转换为32位->模式'I'对吗？当我这样做并将结果加载到numpy数组中时，我得到了错误的数据（完整的uint16比例，从0到65000多）。我不想处理图像，我需要将TIFF灰度转换为实际值！答案在那里吗？ - Jakob

也许我应该解释一下我在这里做什么：我将数据存储在一个numpy数组中，稍微重新调整一下比例，以更好地使用16位数据空间（log10、线性扩展），然后四舍五入并将其设置为numpy.int16。我的数组范围大约是-20000 < x < +20000。使用PIL.fromarray（自动模式“ I;16”）生成我的图像并保存它。这些就是我稍后要打开和重新转换的图像/数据映射。 - Jakob

Answer 1

这应该可以解决问题（使用pillow/PIL方法，对于16位图像速度较慢，请参见下文）。

from PIL import Image
import numpy as np

data = np.random.randint(0,2**16-1,(1000,1000))
im = Image.fromarray(data)
im.save('test.tif')

im2 = Image.open('test.tif')
data2 = np.array(im2.getdata()).reshape(im2.size[::-1])

使用 C. Gohlke 的 tifffile 来解决问题（非常快速）的另一种方法：

import tifffile

fp = r'path\to\image\image.tif'

with tifffile.TIFFfile(fp) as tif:
    data = tif.asarray()

- otterb

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在我发帖之前，不知何故没有注意到你的回答。我同意，这是最好的解决方法，但我认为您需要重新调整reshape的大小...应该是...reshape(im2.size[::-1])。 - Joe Kington

没错！im.size => (width, height)，但我们希望我们的numpy数组是以(高度，宽度)的形式存在的。感谢您的纠正。 - otterb

使用相对较新的PIL版本（2.6.1），似乎无法正常工作。fromarray()方法会抛出异常“无法处理此数据类型”。感谢提供tifffile参考，我会尝试一下。 - gatoatigrado

哦，太棒了，tifffile真的很快！谢谢！ - gatoatigrado

Answer 2

您可以使用GDAL + Numpy/Scipy来读取具有16位通道数据的栅格图像：

import gdal
tif = gdal.Open('path.tif')
arr = tif.ReadAsArray()

- xyz-123

Answer 3

将（ImageJ）TIFF转换为8位numpy数组

im = numpy.array(Image.open('my.tiff'))
n = (im / numpy.amax(im) * 255).astype(numpy.uint8)

- Adam Gradzki