Python：读写 TIFF 16 位，三通道，彩色图像

Question

有没有人有在 Python 中导入每通道 16 位、3 通道 TIFF 图像的方法？

我还没有找到一种在处理 TIFF 格式时可以保留每个通道 16 位深度的方法。我希望一些有帮助的人能找到解决办法。

以下是我迄今为止尝试但没有成功的列表和结果：

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

到目前为止，我发现的唯一解决方案是使用 ImageMagick 将图像转换为 PNG。然后沼泽标准matplotlib.pyplot.imread 读取PNG文件没有任何问题。

我遇到的另一个问题是将任何 numpy 数组保存为 16 位 PNG 文件，到目前为止这也不是很简单。

Answer 1

它的功能有限，尤其是在将非 RGB 图像回写到磁盘时，但Christoph Gohlke's tifffile module 读取 3 通道 16 位 TIFF 没有问题，我只是对其进行了测试：

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

而且 Photoshop 阅读时不会抱怨我所做的事情：

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

Answer 2

@Jaime 的回答有效。

与此同时，我还设法在 OpenCV 中使用 cv2.imread 解决了这个问题。

默认情况下cv2.imread会将a.tif中的16位三通道图像转换为8位，如问题所示。

cv2.imread 在文件名 (cv2.imread(filename[, flags])) 之后接受一个标志，该标志指定加载图像的颜色类型，参见。 documentation:

1. >0 返回 3 通道彩色图像。这会导致转换为 8 位，如上所示。
2. 0 返回灰度图像。也会导致转换为 8 位。
3. 按原样返回图像。 这将返回一个 16 位图像。

所以下面会不经转换就读取图片：

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

请注意，OpenCV 以相反的顺序返回 R、G 和 B 通道，因此 im[:,:,0] 是 B 通道，im[:,:,1] 是 G 通道，im[:,:,2] 是 R 通道。

我还发现cv2.imwrite可以写16位、三通道的TIFF文件。

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

使用 ImageMagick 检查位深度：

$ 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

我找到了上述两种方法的另一种替代方法。

scikit-image 包还可以使用tifffile.py 和 FreeImage 读取 16 位、三通道 TIFF 文件，并将它们指定为要使用的插件。

虽然使用tifffile.py 读取可能更简单地以@Jaime 所示的方式完成，但我想我会展示它如何与 scikit-image 一起使用，以防有人想以这种方式进行。

对于使用 Ubuntu 的任何人，FreeImage 可以通过 libfreeimage3 使用 apt 获得。

如果使用 tifffile.py 插件选项，则必须将 tifffile.py 复制到 skimage/io/_plugins 目录（例如，在 Ubuntu 上，我的完整路径为 /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)

编写 TIFF 文件：

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

使用 ImageMagick 检查 b.tif 和 c.tif 的位深度表明，两个图像中的每个通道都是 16 位。

Answer 4

对我来说，之前的替代方案不起作用。我已成功使用gdal 读取 1 GB 的 16 位图像。

您可以使用以下内容打开图像：

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

有一个supported diver 列表，您可以使用它来写入数据。

Answer 5

我建议使用 Python 绑定到 OpenImageIO，它是处理 vfx 域中各种图像格式（通常是 16/32 位）的标准。

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

Answer 6

尝试使用 Scikits-Image (skimage.io) 读取具有 JPEG 压缩的多图像 TIFF 时遇到了很大的困难。我正在使用 Anaconda Python3 的 Windows 10 发行版； tifffile 是通过 Anaconda Navigator 或“conda install”安装的。

最后，用“conda remove tifffile”卸载了“tifffile”。接下来使用“pip install tifffile”重新安装“tifffile”。这安装了最新的 'tifffile' 插件 - 版本 2020.5.5。接下来使用“pip install imagecodecs”安装图像编解码器。现在下面的代码可以工作了：

import skimage.io
img = skimage.io.imread('picture.tiff', plugin='tifffile')

请注意，这只适用于“tifffile”和“imagecodes”的安装按上述顺序完成（并且首先删除 Anaconda 的“tifffile”）。