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我目前正在将 TIFF 文件转换为 numpy 数组。一个简单的工作代码是

from PIL import Image

photo = Image.open("filename.tif")
photo.show()

虽然我确实得到了图片的输出，但我得到了错误

TIFFSetField: tempfile.tif: Unknown pseudo-tag 65538.

此外，当我尝试

data = np.array(photo)
print(data)

我得到输出

[[[  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  ...
  [  0   0   0 255]
  [  7   7   7 255]
  [  7   7   7 255]]

 [[  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  ...
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]]

 [[  5   5   5 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  ...
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]]
 ...

 [[  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  ...
  [  1   1   1 255]
  [  0   0   0 255]
  [  3   3   3 255]]

 [[  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]
  ...
  [ 11  11  11 255]
  [  0   0   0 255]
  [  0   0   0 255]]]

我很确定这不能反映图像的信息。关于可能导致此错误的任何想法？如果我不必上传图像文件，我会更喜欢。

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2 回答 2

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你的方法对我来说似乎是正确的。下面是一个完美运行的示例。

In [1]: import numpy as np
In [2]: import PIL
In [3]: from PIL import Image

In [4]: img = Image.open('image.tif')
In [5]: img.show()

In [6]: img_arr = np.array(img)

# 2D array
In [7]: img_arr.shape
Out[7]: (44, 330)

In [8]: img_arr.dtype
Out[8]: dtype('uint8')

In [9]: img_arr
Out[9]: 
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)

或者，您也可以使用 matplotlib 读取图像，如下所示：

In [10]: import matplotlib.pyplot as plt
In [12]: img_ = plt.imread('image.tif')

# 3D array
In [13]: img_.shape
Out[13]: (44, 330, 4)

# PIL image read yields a 2D array instead
In [14]: img_arr.shape
Out[14]: (44, 330)

In [15]: img_.dtype
Out[15]: dtype('uint8')
于 2018-10-07T21:14:25.400 回答
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我建议使用 open-cv 读取 tiff 图像，因为它会自动返回numpy.ndarray. 这是单线：

import cv2
img = cv2.imread("path/to/img")

默认情况下，图像假定为 BGR。对于灰度图像，只需在第二个参数中添加一个零：cv2.imread("path/to/img", 0)

于 2021-12-04T21:06:50.797 回答