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我tifffile在 python 中使用来保存 3 通道 tiff 堆栈，然后我想将其读入 ImageJ 或 FIJI。这些 tiff 堆栈在 ImageJ 中作为合成打开，每个通道都分配了一个（可能是默认的）颜色图/LUT。但是，分配的颜色不是对我的图像有意义的颜色。我的问题是，在使用tifffile.

例如，我想要以下颜色图分配：

  • ch 0：灰色
  • 通道 1：绿色
  • 通道 2：红色

这是我用来保存文件的代码：

# save hyperstack
with tifffile.TiffWriter(filename, bigtiff=False, imagej=True) as tif:
    for i in range(t_stack.shape[0]):
        tif.save(t_stack[i], metadata={'Composite mode': 'composite'})

必须有与保存通道颜色图信息的 tiff 一起保存的元数据，因为我可以在 ImageJ 中手动编辑颜色分配，然后保存、关闭它，然后当我再次打开文件时，它会保留我的手动颜色图分配。所以我猜一定有一个元数据标签（也许是颜色图？），可以用来指定通道颜色，但我找不到任何关于使用什么标签或语法的信息。

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3 回答 3

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自行创建私有IJMetadata(50839) 和IJMetadataByteCounts(50838) TIFF 标签，并将它们作为额外标签​​传递给 tifffile.imsave。IJMetadata 包含二进制格式的应用程序内部元数据。颜色信息在luts元数据中：

import struct
import numpy
import tifffile


def imagej_metadata_tags(metadata, byteorder):
    """Return IJMetadata and IJMetadataByteCounts tags from metadata dict.

    The tags can be passed to the TiffWriter.save function as extratags.

    """
    header = [{'>': b'IJIJ', '<': b'JIJI'}[byteorder]]
    bytecounts = [0]
    body = []

    def writestring(data, byteorder):
        return data.encode('utf-16' + {'>': 'be', '<': 'le'}[byteorder])

    def writedoubles(data, byteorder):
        return struct.pack(byteorder+('d' * len(data)), *data)

    def writebytes(data, byteorder):
        return data.tobytes()

    metadata_types = (
        ('Info', b'info', 1, writestring),
        ('Labels', b'labl', None, writestring),
        ('Ranges', b'rang', 1, writedoubles),
        ('LUTs', b'luts', None, writebytes),
        ('Plot', b'plot', 1, writebytes),
        ('ROI', b'roi ', 1, writebytes),
        ('Overlays', b'over', None, writebytes))

    for key, mtype, count, func in metadata_types:
        if key not in metadata:
            continue
        if byteorder == '<':
            mtype = mtype[::-1]
        values = metadata[key]
        if count is None:
            count = len(values)
        else:
            values = [values]
        header.append(mtype + struct.pack(byteorder+'I', count))
        for value in values:
            data = func(value, byteorder)
            body.append(data)
            bytecounts.append(len(data))

    body = b''.join(body)
    header = b''.join(header)
    data = header + body
    bytecounts[0] = len(header)
    bytecounts = struct.pack(byteorder+('I' * len(bytecounts)), *bytecounts)
    return ((50839, 'B', len(data), data, True),
            (50838, 'I', len(bytecounts)//4, bytecounts, True))


filename = 'FluorescentCells.tif'
image = tifffile.imread(filename)

grays = numpy.tile(numpy.arange(256, dtype='uint8'), (3, 1))
red = numpy.zeros((3, 256), dtype='uint8')
red[0] = numpy.arange(256, dtype='uint8')
green = numpy.zeros((3, 256), dtype='uint8')
green[1] = numpy.arange(256, dtype='uint8')
ijtags = imagej_metadata_tags({'LUTs': [grays, green, red]}, '>')

tifffile.imsave('test_ijmetadata.tif', image, byteorder='>', imagej=True,
                metadata={'mode': 'composite'}, extratags=ijtags)
于 2018-05-09T23:15:50.527 回答
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您可以将许多关键字参数传递给 tifffile 的 imsave 函数。它没有很好的记录，所以我发现最有帮助的是阅读TiffWriter 类中保存函数的文档字符串：

https://github.com/blink1073/tifffile/blob/master/tifffile/tifffile.py#L750

对于 ImageJ 元数据规范，TiffWriter.save然后引用imagej_metadata_tags，您可以在其中查看可以存储在变量 metadata_types 中的数据类型（第 7749 行）：

https://github.com/blink1073/tifffile/blob/master/tifffile/tifffile.py#L7710

metadata_types = (
    ('Info', b'info', 1, _string),
    ('Labels', b'labl', None, _string),
    ('Ranges', b'rang', 1, _doubles),
    ('LUTs', b'luts', None, _ndarray),
    ('Plot', b'plot', 1, _bytes),
    ('ROI', b'roi ', 1, _bytes),
    ('Overlays', b'over', None, _bytes))

您可以创建 LUT 以使用不同的颜色图来可视化您的数据。假设您的数据是 uint8，那么您需要的 LUT 具有 3 个颜色通道和 256 个强度值的形状 (3, 256)。因此，对于灰色、绿色和红色 LUT，您将需要一些类似的东西：

import numpy as np
import tifffile

# Create a random test image
im_3frame = np.random.randint(0, 255, size=(3, 150, 250), dtype=np.uint8)
# Intensity value range
val_range = np.arange(256, dtype=np.uint8)
# Gray LUT
lut_gray = np.stack([val_range, val_range, val_range])
# Red LUT
lut_red = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_red[0, :] = val_range
# Green LUT
lut_green = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_green[1, :] = val_range
# Create ijmetadata kwarg
ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green]}
# Save image
tifffile.imsave(
    save_name,
    im_rgb,
    imagej=True,
    metadata={'mode': 'composite'},
    ijmetadata=ijmeta,
)
于 2018-10-12T21:39:49.893 回答
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我最近遇到了这个线程，同时寻找一种解决方案来保存带有 ImageJ 元数据的 tiff 文件，除了灰色通道之外，还有超过 3 个颜色通道。上面描述的解决方案非常有帮助，我扩展了示例以获取其他通道。

在 ImageJ 中，可以基于 RGB 配色方案在复合模式下使用多达 7 个不同的颜色通道 - 红色、绿色和蓝色三种基色，两种基色的混合产生黄色、品红色和青色以及灰色通道。

要添加蓝色 LUT，您只需为红色或绿色 LUT 定义如上例所示的 ndarray，但将强度值范围从 0 到 255 分配给第三个阵列，而其他两个阵列（红色和绿色）填充零。

lut_blue = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_blue[2, :] = val_range

通过“混合”例如红色和绿色的原色，现在可以生成黄色 LUT。

lut_yellow= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_yellow[[0,1],:] = np.arange(256, dtype='uint8')

下面给出的示例将生成具有 7 个通道的 tiff 文件。tiff 堆栈中图像的颜色分配定义为：

ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green, lut_blue, lut_yellow, lut_magenta, lut_cyan]}

并且可以根据需要进行调整。基于 Jenny Folkesson 示例的完整代码如下所示：

import numpy as np
from tifffile import imread, imsave

# Create a random test image
im_3frame = np.random.randint(0, 255, size=(7, 150, 250), dtype=np.uint8)
# Intensity value range
val_range = np.arange(256, dtype=np.uint8)
# Gray LUT
lut_gray = np.stack([val_range, val_range, val_range])
# Red LUT
lut_red = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_red[0, :] = val_range
# Green LUT
lut_green = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_green[1, :] = val_range
# Blue LUT
lut_blue = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_blue[2, :] = val_range
# Yellow LUT
lut_yellow= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_yellow[[0,1],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
# Magenta LUT
lut_magenta= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_magenta[[0,2],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
# Cyan LUT
lut_cyan= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_cyan[[1,2],:] = np.arange(256, dtype='uint8')


# Create ijmetadata kwarg
ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green, lut_blue, lut_yellow, lut_magenta, lut_cyan]}
# Save image
imsave(
    'test.tif',
    im_3frame,
    imagej=True,
    metadata={'mode': 'composite'},
    ijmetadata=ijmeta,
)
于 2019-04-23T09:25:01.443 回答