"i; 16" छवि फ़ाइल

Question

की numpy.array मैं माप डेटा के बड़े सरणी प्रभावी ढंग से सहेजने के लिए टीआईएफएफ छवियों का उपयोग करना चाहता हूं। उन्हें मोड = "आई; 16" (मेरे 16 बिट डेटा रेंज के अनुरूप) पर सेट करने के साथ, वे 2 एमबी फाइलें (~ 1000x1000 "पिक्सेल") उत्पन्न करते हैं। कौन सा अच्छा है।

हालांकि मुझे विश्लेषण करने की बात आने पर उन्हें एरे में पुन: स्थापित करने में समस्याएं आ रही हैं। 32 बिट डेटा के लिए (-> "मैं") numpy.array कमांड ठीक काम करता है। "आई; 16" के मामले में परिणाम टीआईएफएफ के साथ 0 डी numpy सरणी है [0,0] प्रविष्टि के रूप में।

क्या यह काम करने के लिए कोई तरीका है? मैं वास्तव में 32 बिट छवियों का उपयोग करने से बचना चाहूंगा, क्योंकि मुझे सीमा की आवश्यकता नहीं है और यह आवश्यक एचडीडी स्पेस को दोगुना करता है (बहुत सारे और उन मापों की योजना बनाई गई है ...)

Answer 1

यह काम करना चाहिए (तकिया/पीआईएल समाधान, 16-बिट छवि के लिए धीमा, नीचे देखें)।

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]) 

tifffile का उपयोग कर एक अन्य समाधान सी Gohlke (बहुत तेजी से) द्वारा:

import tifffile 

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

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

Answer 2

आप GDAL + Numpy/SciPy इस्तेमाल कर सकते हैं 16bit चैनल डेटा के साथ रेखापुंज छवियों को पढ़ने के लिए:

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

Answer 3

एक (छविजे) टीआईएफएफ को 8 बिट numpy सरणी

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

में कनवर्ट करें