numpyを使用してPythonでTIFF（インポート、エクスポート）を操作する

TIFF画像を開いてnumpy配列にインポートするには、Pythonメソッドが必要です。これにより、ピクセルデータを分析および変更して、TIFFとして再度保存できます。（これらは基本的にグレースケールの光強度マップであり、ピクセルごとのそれぞれの値を表します）

TIFFに関するPILメソッドに関するドキュメントが見つかりませんでした。私はそれを理解しようとしましたが、「悪いモード」または「ファイルタイプがサポートされていません」というエラーしか発生しませんでした。

ここで何を使用する必要がありますか？

まず、私はからテストTIFF画像ダウンロードこのページと呼ばれるがa_image.tif。次に、次のようにPILで開きました。

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

これは虹のイメージを示しています。numpy配列に変換するには、次のように簡単です。

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

画像のサイズと配列の形状が一致していることがわかります。

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

また、配列には次のuint8値が含まれています。

>>> 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)

配列の変更が完了したら、次のように配列をPILイメージに戻すことができます。

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

TIFFファイルの読み取りにmatplotlibを使用します。

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

そしてI型になりますndarray。

ドキュメントによると、matplotlibはPNGをネイティブに読み取るだけなので、TIFFを処理するときに舞台裏で機能するのは実際にはPILですが、これは私にとっては問題なく機能しています。

plt.imsave保存する機能もあります。

GDALを使用してこれを行うこともできます。これは地理空間ツールキットであると認識していますが、地図作成製品を用意する必要はありません。

Windows用にプリコンパイルされたGDALバイナリへのリンク（ここではWindowsを想定） http://www.gisinternals.com/sdk/

アレイにアクセスするには：

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は、2020年6月の時点で1色あたり8ビットを超えるカラー画像をサポートしていないPILよりもうまく機能しました。

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)

pylibtiffはでインストールできます

pip3 install numpy libtiff

pylibtiffのreadmeにも言及されていますtifffileが、私は試していません。表面上はオープンソースですが、コードはもうどこにも利用できないと思います（PyPIパッケージから手動で抽出する以外）。

私が作者であるpytiffを使用することもできます。

    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]

これはかなり小さなモジュールであり、他のモジュールほど多くの機能を備えていない可能性がありますが、タイル状のtiffとbigtiffをサポートしているため、大きな画像の一部を読み取ることができます。

画像スタックの場合、scikit-image読みやすく、matplotlib表示または保存しやすいと思います。次のコードで16ビットTIFF画像スタックを処理しました。

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)

OpenImageIOへのPythonバインディングを使用することをお勧めします。これは、vfxの世界でさまざまな画像形式を処理するための標準です。PILと比較して、さまざまな種類の圧縮を読み取る際の信頼性が高いことがわかりました。

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