Python PIL for-Schleife Für die Arbeit mit Multi-image-TIFF

Jede tiff-Datei hat 4 Bilder sind. Ich nicht wollen, zu extrahieren und speichern Sie Sie, wenn möglich, ich würde nur gerne eine for-Schleife verwenden, um Blick auf jeden von Ihnen. (Wie schauen die pixel [0,0] )und je nachdem, welche Farbe es ist in alle 4 werde ich etwas tun, entsprechend.

Ist das möglich mit PIL?
Wenn nicht, was sollte ich verwenden.

InformationsquelleAutor 1478963 | 2013-09-03
  1. 15

    Können Sie die "suchen" - Methode eines PIL Bild, um Zugriff auf die verschiedenen Seiten des tif (oder frames eines animierten gif).

    from PIL import Image

img = Image.open('multipage.tif')

for i in range(4):
    try:
        img.seek(i)
        print img.getpixel( (0, 0))
    except EOFError:
        # Not enough frames in img
        break
    • Zur info, Diese Lösung funktioniert >1000x schneller, um später auf die einzelnen Pixel in einem frame (0.0002 Sek.) als die pims-Bibliothek (0.348093 Sek.). pims ist angeblich auf tiffile.py. PIL war noch langsamer als opencv (6.7 e-05sec), aber opencv nicht unterstützt multi-page-TIFF (tiff-Stapel).
    InformationsquelleAutor MatthieuW
  2. 8

    Eher als Schleife, bis ein EOFError kann man iterieren über die Bild-Seiten mit PIL.ImageSequence (die effektiv äquivalent ist, wie in der nachstehenden source code).

    from PIL import Image, ImageSequence

im = Image.open("multipage.tif")

for i, page in enumerate(ImageSequence.Iterator(im)):
    page.save("page%d.png" % i)
    InformationsquelleAutor Maxim
  3. 3

    Hier ist eine Methode, die liest eine mehrseitige tiff-und gibt die Bilder als numpy array

    from PIL import Image
import numpy as np

def read_tiff(path, n_images):
    """
    path - Path to the multipage-tiff file
    n_images - Number of pages in the tiff file
    """
    img = Image.open(path)
    images = []
    for i in range(n_images):
        try:
            img.seek(i)
            slice_ = np.zeros((img.height, img.width))
            for j in range(slice_.shape[0]):
                for k in range(slice_.shape[1]):
                    slice_[j,k] = img.getpixel((j, k))

            images.append(slice_)

        except EOFError:
            # Not enough frames in img
            break

    return np.array(images)
    • PIL/Kissen speichert und bezieht sich auf Bilder, die mit [col,row] wobei numpy verwendet [row,col]. Ich habe den obigen code durch die Veränderung von Höhe und Breite-Standorten, D. H. slice_ = np.zeros((img.width, img.height))
    • Die Anzahl der frames innerhalb der TIFF-Datei gespeichert ist, innerhalb n_frames Eigenschaft. Auch, konvertieren Sie Sie in numpy-array brauchst du nicht zu kopieren, jedes einzelne pixel - es ist so einfach wie numpy.array(image) wo image ist PIL Bild.
    InformationsquelleAutor stochastic_zeitgeist
  4. 0

    Hatte zu tun die gleiche Sache heute,

    Folgte ich @stochastic_zeitgeist code, der mit einer Verbesserung (nicht die manuelle loop-Lesen pro pixel), um die Geschwindigkeit Ding.

    from PIL import Image
import numpy as np

def read_tiff(path):
    """
    path - Path to the multipage-tiff file
    """
    img = Image.open(path)
    images = []
    for i in range(img.n_frames):
        img.seek(i)
        images.append(np.array(img))
    return np.array(images)
    InformationsquelleAutor Mohd Shahril
Schreibe einen Kommentar