文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

external.tifffile

skimage.external.tifffile.imread(files, **kwargs)

Return image data from TIFF file(s) as numpy array.

skimage.external.tifffile.imsave(file, data, …)

Write image data to TIFF file.

skimage.external.tifffile.imshow(data, …)

Plot n-dimensional images using matplotlib.pyplot.

skimage.external.tifffile.TiffFile(arg, …)

Read image and metadata from TIFF, STK, LSM, and FluoView files.

skimage.external.tifffile.TiffSequence(files)

Sequence of image files.

skimage.external.tifffile.TiffWriter(file, …)

Write image data to TIFF file.

skimage.external.tifffile.tifffile

Read image and meta data from (bio)TIFF files.

imread

skimage.external.tifffile.imread(files, **kwargs)[source]

将来自TIFF文件的图像数据作为numpy数组返回。

有关文档，请参阅TiffFile类和成员函数。

参数：

文件：str，二进制流或序列文件名，可搜索的二进制流，全局模式或文件名序列。kwargs：dict将参数'multifile'，'multifile_close'，'页面'，'fastij'和'is_ome'传递给TiffFile类。'pattern'参数被传递给TiffSequence类。其他参数传递给asarray函数。如果没有提供参数，则返回第一个图像系列。

例子

代码语言：javascript
复制
>>> imsave('temp.tif', numpy.random.rand(3, 4, 301, 219))
>>> im = imread('temp.tif', key=0)
>>> im.shape
(4, 301, 219)
>>> ims = imread(['temp.tif', 'temp.tif'])
>>> ims.shape
(2, 3, 4, 301, 219)

imsave

skimage.external.tifffile.imsave(file, data, **kwargs)[source]

将图像数据写入TIFF文件。

有关文档，请参阅TiffWriter类和成员函数。

参数：

文件：str或二进制流文件名或可写入的二进制流，如打开的文件或BytesIO。数据：array_like输入图像。最后一个尺寸被假定为图像深度，高度，宽度和样本。kwargs：dict将参数'append'，'byteorder'，'bigtiff'，'software'和'imagej'传递给TiffWriter类。将参数'photometric'，'planarconfig'，'resolution'，'compress'，'colormap'，'tile'，'description'，'datetime'，'metadata'，'contiguous'和'extratags'传递给TiffWriter。保存功能。

例子

代码语言：javascript
复制
>>> data = numpy.random.rand(2, 5, 3, 301, 219)
>>> imsave('temp.tif', data, compress=6, metadata={'axes': 'TZCYX'})

imshow

skimage.external.tifffile.imshow(data, title=None, vmin=0, vmax=None, cmap=None, bitspersample=None, photometric='rgb', interpolation=None, dpi=96, figure=None, subplot=111, maxdim=8192, **kwargs)[source]

使用matplotlib.pyplot绘制n维图像。

返回图形，子图和绘图轴。需要pyplot已经导入from matplotlib import pyplot。

参数：

bitspersample：int或None整数RGB图像中每个通道的位数。photometric：{'miniswhite'，'minisblack'，'rgb'或'palette'}图像数据的色彩空间。标题：str窗口和子图标题。figure：matplotlib.figure.Figure（可选）。Matplotlib用于绘图。subplot：int一个matplotlib.pyplot.subplot轴。maxdim：int最大图像宽度和长度。kwargs：matplotlib.pyplot.imshow的可选参数。

TiffFile

class skimage.external.tifffile.TiffFile(arg, name=None, offset=None, size=None, multifile=True, multifile_close=True, pages=None, fastij=True, is_ome=None)[source]

基础： object

从TIFF，STK，LSM和FluoView文件中读取图像和元数据。

TiffFile实例必须使用'close'方法来关闭，在使用'with'上下文管理器时会自动调用它。

示例

代码语言：javascript
复制
>>> with TiffFile('temp.tif') as tif:
...     data = tif.asarray()
...     data.shape
(5, 301, 219)

属性

网页

（TiffPage的列表）文件中的所有TIFF页面。

系列

（TiffPageSeries列表）具有兼容形状和类型的TIFF页面。

micromanager_metadata：字典

文件中额外的MicroManager非TIFF元数据（如果存在）。

所有属性都是只读的。

?

__init__(arg, name=None, offset=None, size=None, multifile=True, multifile_close=True, pages=None, fastij=True, is_ome=None)[source]

从文件初始化实例。

参数：

arg：str或打开文件文件名或打开的文件对象。文件对象在TiffFile.close（）中关闭。name：str在'arg'是文件句柄的情况下文件的可选名称。偏移量：int嵌入式文件的可选起始位置。默认情况下，这是当前文件位置。size：int嵌入文件的可选大小。默认情况下，这是从“偏移量”到文件末尾的字节数。multifile：bool如果为True（默认），系列可能包含来自多个文件的页面。目前仅适用于OME-TIFF。multifile_close：bool如果为True（默认），则保持多文件系列中其他文件的句柄关闭。当很少的文件引用多个页面时，这是低效的。如果为False，那么C运行时可能会耗尽资源。pages：要读取的页面的int索引序列。如果没有（默认）所有页面被读取。可以用于只读取页面数为0的第一页。指定页面可能会使基于元数据的系列无效。fastij：bool如果为True（默认），则尝试仅使用来自ImageJ文件第一页的元数据。显着加速加载数千页的电影。is_ome：bool如果为False，则禁用OME-XML元数据的处理。

asarray(key=None, series=None, memmap=False, tempdir=None)[source]

将来自多个TIFF页面的图像数据作为numpy数组返回。

默认情况下，返回第一个图像系列。

参数：

键：int，切片或页面索引序列定义以阵列形式返回哪些页面。series：int或TiffPageSeries定义以数组形式返回哪一系列页面。memmap：bool如果为True，则尽可能返回存储在磁盘二进制文件中的只读数组。如果可能，将使用TIFF文件，否则会创建一个临时文件。tempdir：str将创建内存映射文件的目录。

close()[source]

关闭打开的文件句柄。

filehandle

返回文件句柄。

filename

返回文件句柄的名称。

fstat

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

info(series=None, pages=None)[source]

返回包含文件详细信息的字符串。

is_bigtiff

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_fei

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_fluoview

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_imagej

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_indexed

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_lsm

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_mdgel

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_mediacy

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_micromanager

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_nih

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_ome

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_rgb

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_scn

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_sem

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_stk

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_tvips

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

is_vista

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

series

延迟对象属性，其值是在首次访问时计算的。

TiffSequence

class skimage.external.tifffile.TiffSequence(files, imread=<class 'skimage.external.tifffile.tifffile.TiffFile'>, pattern='axes', *args, **kwargs)[source]

基础: object

图像文件的序列。

所有文件的数据形状和dtype必须匹配。

属性

档

（列表）文件名称列表。

形状

（元组）图像序列的形状。

轴

（str）形状中轴的标签。

__init__(files, imread=<class 'skimage.external.tifffile.tifffile.TiffFile'>, pattern='axes', *args, **kwargs)[source]

从多个文件初始化实例。

参数：

文件：str或str的序列Glob模式或文件名称序列。二进制流不支持。imread：函数或类使用asarray函数的图像读取函数或类从单个文件返回numpy数组。pattern：str在文件名中匹配轴名称和序列索引的正则表达式模式。默认情况下，这与Olympus OIF和Leica TIFF系列相匹配。

exception ParseError[source]

基础: Exception

asarray(memmap=False, tempdir=None, *args, **kwargs)[source]

从所有文件读取图像数据并返回为单个numpy数组。

如果memmap为True，则返回存储在磁盘上的二进制文件中的数组。args和kwargs参数被传递给imread函数。

如果图像形状不匹配，则引发IndexError或ValueError。

close()[source]

TiffWriter

class skimage.external.tifffile.TiffWriter(file, append=False, bigtiff=False, byteorder=None, software='tifffile.py', imagej=False)[source]

Bases: object

将图像数据写入TIFF文件。

TiffWriter实例必须使用'close'方法关闭，当使用'with'上下文管理器时会自动调用该方法。

示例

代码语言：javascript
复制
>>> data = numpy.random.rand(2, 5, 3, 301, 219)
>>> with TiffWriter('temp.tif', bigtiff=True) as tif:
...     for i in range(data.shape[0]):
...         tif.save(data[i], compress=6)

__init__(file, append=False, bigtiff=False, byteorder=None, software='tifffile.py', imagej=False)[source]

打开一个TIFF文件进行写入。

现有文件默认被覆盖。创建大于2 GB的文件时，请使用bigtiff = True。

参数：

文件：str，二进制流或FileHandle文件名或可写二进制流，如打开的文件或BytesIO。如果该文件不存在，则会创建该文件。append：bool如果为True且'file'是现有的标准TIFF文件，则图像数据和标签会附加到文件中。追加数据可能会损坏特定格式的TIFF文件，如LSM，STK，ImageJ，NIH或FluoView。bigtiff：bool如果为True，则使用BigTIFF格式。byteorder：{'<'，'>'}文件中数据的字节顺序。默认情况下，这是系统的本地字节顺序。软件：str用于创建文件的软件的名称。仅在文件中保存第一页。imagej：bool如果为True，则编写一个ImageJ hyperstack兼容文件。这种格式可以按照TZCYXS顺序处理uint8，uint16或float32数据类型和最多6维的数据形状。RGB图像（S = 3或S = 4）必须是uint8。ImageJ的默认字节顺序是big endian，但是这个实现默认使用系统的本地字节顺序。ImageJ不支持BigTIFF格式或LZMA压缩。ImageJ文件格式没有记录。

TAGS = {'new_subfile_type': 254, 'subfile_type': 255, 'image_width': 256, 'image_length': 257, 'bits_per_sample': 258, 'compression': 259, 'photometric': 262, 'document_name': 269, 'image_description': 270, 'strip_offsets': 273, 'orientation': 274, 'samples_per_pixel': 277, 'rows_per_strip': 278, 'strip_byte_counts': 279, 'x_resolution': 282, 'y_resolution': 283, 'planar_configuration': 284, 'page_name': 285, 'resolution_unit': 296, 'software': 305, 'datetime': 306, 'predictor': 317, 'color_map': 320, 'tile_width': 322, 'tile_length': 323, 'tile_offsets': 324, 'tile_byte_counts': 325, 'extra_samples': 338, 'sample_format': 339, 'smin_sample_value': 340, 'smax_sample_value': 341, 'image_depth': 32997, 'tile_depth': 32998}TYPES = {'B': 1, 's': 2, 'H': 3, 'I': 4, '2I': 5, 'b': 6, 'h': 8, 'i': 9, '2i': 10, 'f': 11, 'd': 12, 'Q': 16, 'q': 17}close(truncate=False)[source]

写剩余的页面（如果不是截断）并关闭文件句柄。

save(data, photometric=None, planarconfig=None, tile=None, contiguous=True, compress=0, colormap=None, description=None, datetime=None, resolution=None, metadata={}, extratags=())[source]

将图像数据和标签写入TIFF文件。

图像数据默认写入每个平面的一个条带。尺寸大于2到4（取决于光度模式，平面配置和SGI模式）被平放并保存为单独的页面。'sample_format'和'bits_per_sample'标签是从数据类型派生而来的。

参数：

数据：numpy.ndarray输入图像。最后的尺寸被假定为图像深度，高度（长度），宽度和样本。如果提供了颜色表，则dtype必须是uint8或uint16，并且数据值是指向颜色表最后一个维度的索引。photometric：{'minisblack'，'miniswhite'，'rgb'，'palette'，'cfa'}图像数据的色彩空间。默认情况下，此设置是根据数据形状和colormap的值推断的。对于CFA图像，DNG标签必须在额外标签中指定。planarconfig：{'contig'，'planar'}指定样本是连续存储还是存储在不同的平面中。默认情况下，该设置是从数据形状中推断出来的。如果设置了此参数，则会使用额外的样本来存储灰度图像。'contig'：最后一个维度包含样本。'平面'：第三个维度包含样本。瓦 ：int的元组要写入的图像切片的形状（深度，长度，宽度）。如果无（默认），则图像数据将写入每个平面的一个条纹中。瓦片长度和宽度必须是16的倍数。如果提供瓦片深度，则使用SGI image_depth和tile_depth标记来保存卷数据。很少有软件可以读取SGI格式，例如MeVisLab。contiguous：bool如果True（默认值）以及数据和参数与先前的数据和参数兼容（如果有），则数据将连续存储在前一个之后。参数'photometric'和'planarconfig'被忽略。compress：int或'lzma'从0到9的值控制zlib压缩级别。如果为0，则数据将被解压缩（默认）。压缩不能用于编写连续的文件。如果使用'lzma'，则使用LZMA压缩，这在所有平台上都不可用。色彩地图：numpy。ndarray RGB颜色值为相应的数据值。必须是形状（3,2 **（data.itemsize * 8））和dtype uint16。描述：str图像的主题。仅保存第一页。不能与ImageJ格式一起使用。datetime：datetime图像创建的日期和时间。仅保存第一页。如果无（默认），则使用当前日期和时间。分辨率:( float，float，str）或（（int，int），（int，int），str）以分辨率为单位的X和Y分辨率（像素数）。第三个可选参数指定分辨率单位，该分辨率单位必须为无（ImageJ的默认值），“英寸”（默认）或“cm”。元数据：字典在image_description标签中以JSON或ImageJ格式保存附加元数据以及形状信息。如果没有，请不要写第二个image_description标签。extratags：元组序列附加标签为（code，dtype，count，value，writeonce）。代码：int TIFF标记Id。dtype：str Python结构格式中'value'项的数据类型。B，s，H，I，2I，b，h，i，2i，f，d，Q或q中的一个。count：int数据值的数量。不用于字符串值。值：与'dtype'兼容的序列'计数'值。writeonce：bool如果为True，则标签仅写入第一页。

本文档系腾讯云开发者社区成员共同维护，如有问题请联系 cloudcommunity@tencent.com

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券

http://www.vxiaotou.com