টিআইএফএফ চিত্রগুলি ন্যালি অ্যারেগুলিতে খুলতে এবং আমদানির জন্য আমার একটি পাইথন পদ্ধতি দরকার যাতে আমি পিক্সেল ডেটা বিশ্লেষণ ও সংশোধন করতে পারি এবং তারপরে সেগুলি আবার টিআইএফএফ হিসাবে সংরক্ষণ করতে পারি। (এগুলি গ্রিক স্কেলে মূলত হালকা তীব্রতার মানচিত্র, প্রতিটি পিক্সেল সম্পর্কিত মানগুলি উপস্থাপন করে)
টিআইএফএফ সম্পর্কিত পিআইএল পদ্ধতিতে আমি কোনও নথিপত্র পাইনি। আমি এটি বের করার চেষ্টা করেছি, তবে কেবল "খারাপ মোড" বা "ফাইল টাইপ সমর্থিত নয়" ত্রুটি পেয়েছি।
আমার এখানে কী ব্যবহার করা দরকার?
উত্তর:
প্রথমত, আমি থেকে একটি পরীক্ষা TIFF ছবি ডাউনলোড করা এই পৃষ্ঠার নামক a_image.tif। তারপরে আমি এইভাবে পিআইএল দিয়ে খুললাম:
>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('a_image.tif')
>>> im.show()
এটি রামধনু চিত্র দেখিয়েছে। একটি নম্পী অ্যারে রূপান্তর করতে, এটি এত সহজ:
>>> import numpy
>>> imarray = numpy.array(im)
আমরা দেখতে পাচ্ছি যে চিত্রের আকার এবং অ্যারের আকারটি মিলে গেছে:
>>> imarray.shape
(44, 330)
>>> im.size
(330, 44)
এবং অ্যারেতে uint8মানগুলি রয়েছে :
>>> 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)
একবার অ্যারে সংশোধন করার পরে আপনি এটিকে আবার একটি পিআইএল চিত্রে পরিণত করতে পারেন:
>>> Image.fromarray(imarray)
<Image.Image image mode=L size=330x44 at 0x2786518>
DecompressionBombError: Image size (900815608 pixels) exceeds limit of 178956970 pixels, could be decompression bomb DOS attack.
টিআইএফএফ ফাইলগুলি পড়ার জন্য আমি ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করি:
import matplotlib.pyplot as plt
I = plt.imread(tiff_file)
এবং Iটাইপ হবে ndarray।
ডকুমেন্টেশন অনুসারে যদিও টিআইএফএফগুলি ম্যাটপ্ল্লোলিব কেবল স্থানীয়ভাবে পিএনজি পড়েন, তবে এটি আমার জন্য পর্দার পিছনে কাজ করে।
plt.imsaveসংরক্ষণের জন্য একটি ফাংশনও রয়েছে।
ValueError: Only know how to handle extensions: ['png']; with Pillow installed matplotlib can handle more images
এটি করতে আপনি জিডিএলও ব্যবহার করতে পারেন। আমি বুঝতে পারি যে এটি একটি জিওপ্যাটিয়াল টুলকিট, তবে কোনও কিছুর জন্য আপনার কোনও কার্টোগ্রাফিক পণ্য থাকতে হবে না।
উইন্ডোজের জন্য প্রাকম্পম্পিত জিডিএল বাইনারিগুলির লিঙ্ক (এখানে উইন্ডোজ অনুমান করে) http://www.gisinternals.com/sdk/
অ্যারে অ্যাক্সেস করতে:
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()
.astype(sometype)শেষে একটি কল যুক্ত করতে পারেন ReadAsArray()। এটি কোনও অনুলিপি তৈরি করেছে কিনা তা নিশ্চিত নয় (কেবল পরীক্ষা করা হয়নি)।
xrange , কোন টাইপো হয় xrangeএর পাইথন 2 সংস্করণ range। আমি এই সম্পাদনাটি গ্রহণ করেছি কারণ পাইথন 3 এখনও সক্রিয়ভাবে উন্নত হচ্ছে যখন পাইথন 2 নেই।
পাইলিবটিফ আমার জন্য পিআইএল এর চেয়ে ভাল কাজ করেছে, যা ২০২০ সালের ডিসেম্বর পর্যন্ত প্রতি রঙে 8 টিরও বেশি বিট সহ রঙিন চিত্রগুলি সমর্থন করে না ।
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)
আপনি পাইলিবটিফ এর সাথে ইনস্টল করতে পারেন
pip3 install numpy libtiff
পাইলিবটিফের রিডমে tifffileলাইব্রেরির উল্লেখ রয়েছে তবে আমি এটি চেষ্টা করি নি।
চিত্র স্ট্যাকের ক্ষেত্রে, আমি scikit-imageপড়তে এবং matplotlibদেখানো বা সংরক্ষণ করা ব্যবহার করা আরও সহজ করে দেখি। আমি নিম্নলিখিত কোড সহ 16-বিট টিআইএফএফ চিত্র স্ট্যাকগুলি পরিচালনা করেছি।
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)
আপনি পাইটিফ ব্যবহার করতে পারেন যার মধ্যে আমি লেখক।
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]
এটি মোটামুটি ছোট একটি মডিউল এবং এতে অন্যান্য মডিউলগুলির মতো অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য নাও থাকতে পারে তবে এটি টাইল্ড টিফস এবং বিগটিফ সমর্থন করে, যাতে আপনি বড় চিত্রগুলির অংশগুলি পড়তে পারেন।
আমি ওপেন-ইমেজআইও-তে পাইথন বাইন্ডিংগুলি ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি, এটি ভিএফএক্স বিশ্বের বিভিন্ন চিত্র বিন্যাসের সাথে কাজ করার জন্য আদর্শ। পিআইএল এর সাথে তুলনা করে আমি বিভিন্ন ওপেনের ধরণ পড়ার ক্ষেত্রে ওভেনকে আরও নির্ভরযোগ্য বলে মনে করেছি।
import OpenImageIO as oiio
input = oiio.ImageInput.open ("/path/to/image.tif")