關于圖像處理的子產品常用的有 PIL，openCV等，不過應為要處理 tif 格式的圖檔，故特來寫下這篇部落格。
關于安裝子產品 libtiff
直接pip install libtiff 安裝子產品，發現無法導入，顯示“No module named libtiff” ，打開anaconda prompt 執行conda list顯示子產品确實已經安裝。嘗試了把libtiff移除再重裝還是沒解決。
一、圖檔 讀、寫、顯示、屬性檢視
libtiff 包裝器
from libtiff import TIFF
tif = TIFF.open('filename.tif', mode='r') #打開tiff檔案進行讀取
image = tif.read_image() #讀取圖像并作為numpy數組傳回
for image in tif.iter_images() #讀取TIFF檔案中的所有圖像
tif = TIFF.open('filename.tif', mode='w') #打開tiff檔案進行寫入
tif.write_image(image) #将圖像寫入tiff檔案
Python 子產品
from libtiff import TIFFfile, TIFFimage
tif = TIFFfile('filename.tif') #讀取圖檔
samples, sample_names = tiff.get_samples()
tiff = TIFFimage(data, description='')
tiff.write_file('filename.tif', compression='none') # or 'lzw'
del tiff # 重新整理（釋放緩存）
opencv 子產品
import cv2
cv2.imread("filename",flags)
=====================其中：flags四種選擇如下：==================
IMREAD_UNCHANGED = -1 #不進行轉化，比如儲存為了16位的圖檔，讀取出來仍然為16位。
IMREAD_GRAYSCALE = 0 #轉化為灰階圖，比如儲存為了16位的圖檔，讀取出來為8位，類型為CV_8UC1。
IMREAD_COLOR = 1 #進行轉化為RGB三通道圖像，圖像深度轉為8位
IMREAD_ANYDEPTH = 2 #保持圖像深度不變，進行轉化為灰階圖。
IMREAD_ANYCOLOR = 4 #若通道數小于等于3，則保持不變；若通道數大于3則隻取取前三個通道。圖像深度轉為8位
對于多通道TIFF圖像，若要保證圖像資料的正常讀取，顯然要選擇IMREAD_UNCHANGED
PIL 子產品
from PIL import Image
img0 = Image.open("D:/python_script/ffff/11lalala.jpg")
img1 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122.tif")
img2 = Image.open("D:/python_script/ffff/42608122_1.jpg") #這張圖檔是直接修改上張圖的字尾名
print ("圖檔格式:{0}，圖檔大小:{1}，圖檔模式:{2}".format(img0.format,img0.size,img0.mode))
print ("圖檔格式:{0}，圖檔大小:{1}，圖檔模式:{2}".format(img1.format,img1.size,img1.mode))
print ("圖檔格式:{0}，圖檔大小:{1}，圖檔模式:{2}".format(img2.format,img2.size,img2.mode))
輸出：#說明直接修改圖檔字尾名，圖檔的編碼格式并沒有改變
圖檔格式:JPEG，圖檔大小:(245, 213)，圖檔模式:RGB
圖檔格式:TIFF，圖檔大小:(2480, 3508)，圖檔模式:YCbCr
圖檔格式:TIFF，圖檔大小:(2480, 3508)，圖檔模式:YCbCr
直接修改圖檔格式
import PIL.Image
import os
def convert(input_dir,output_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
path = input_dir+"/"+filename
print("doing... ",path)
PIL.Image.open(path).save(output_dir+"/"+filename[:-4]+".jpg")
print ("%s has been changed!"%filename)
if __name__ == '__main__':
input_dir = "D:/classifier_data20181225/img1"
output_dir = "D:/classifier_data20181225/img2"
convert(input_dir,output_dir)
大(分辨率大)圖檔縮小
遇到分辨率大，圖檔檔案大小并不大的檔案，opencv打不開，此時用到了以下代碼用來縮小圖檔。
若檔案寬大于1200，（高度小于1800）以此寬度等比縮放
若檔案高大于1800，（寬度小于1200）以此高度等比縮放
import os
from PIL import Image
import shutil
def get_img(input_dir):
img_path_list = []
for (root_path,dirname,filenames) in os.walk(input_dir):
for filename in filenames:
img_path = root_path+"/"+filename
img_path_list.append(img_path)
print("img_path_list",img_path_list)
return img_path_list
def process_image(filename,output_dir, mwidth=1200, mheight=1800):
image = Image.open(filename)
w, h = image.size
if w <= mwidth and h <= mheight:
print(filename, 'is OK.')
shutil.move(filename, output_dir+filename[-15:])
return
if (1.0 * w / mwidth) > (1.0 * h / mheight):
scale = 1.0 * w / mwidth
new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)
else:
scale = 1.0 * h / mheight
new_im = image.resize((int(w / scale), int(h / scale)), Image.ANTIALIAS)
new_im.save(output_dir+filename[-15:])
new_im.close()
if __name__ == '__main__':
input_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize_1"
output_dir = "D:/classifier_data20181212/lipei_resize/"
img_path_list = get_img(input_dir)
for filename in img_path_list:
print("filename",filename)
process_image(filename,output_dir)