使用 Python 读取 16 位 PNG 图像文件
Read 16-bit PNG image file using Python
我正在尝试读取以 16 位数据类型编写的 PNG 图像文件。数据应转换为 NumPy 数组。但我不知道如何读取“16 位”文件。我尝试使用 PIL 和 SciPy，但他们在加载数据时将 16 位数据转换为 8 位数据。谁能告诉我如何在不更改数据类型的情况下从 16 位 PNG 文件读取数据并将其转换为 NumPy 数组？
以下是我使用的脚本
from scipy import misc
import numpy as np
from PIL import Image
#make a png file
a = np.zeros((1304,960), dtype=np.uint16)
a[:] = np.arange(960)
misc.imsave('16bit.png',a)
#read the png file using scipy
b = misc.imread('16bit.png')
print "scipy:" ,b.dtype
#read the png file using PIL
c = Image.open('16bit.png')
d = np.array(c)
print "PIL:", d.dtype
我怀疑你的“16 位”PNG 不是 16 位的。 （如果你在 Linux 或 Mac 你可以 运行 file 16bit.png 看看它说了什么）
当我使用 PIL 和 numpy 时，我得到一个包含 16 位值的 32 位数组：
import PIL.Image
import numpy
image = PIL.Image.open('16bit.png')
pixel = numpy.array(image)
print "PIL:", pixel.dtype
print max(max(row) for row in pixel)
输出是：
PIL: int32
65535
我这里也有同样的问题。我什至使用自己创建的 16 位图像对其进行了测试。当我用 png 包加载它们时，它们都被正确打开。 'file ' 的输出看起来也不错。
用 PIL 打开它们总是会导致 8 位 numpy 数组。
顺便说一下，在 Linux 上使用 Python 2.7.6。
像这样对我有用：
import png
import numpy as np
reader = png.Reader( path-to-16bit-png )
pngdata = reader.read()
px_array = np.array( map( np.uint16, pngdata[2] )
print( px_array.dtype )
也许有人可以提供更多信息在哪种情况下前一种方法有效？ （因为这个速度很慢）
提前致谢。
出现这种情况是因为PIL不支持16位数据，这里解释一下：http://effbot.org/imagingbook/concepts.htm
我使用了 osgeo gdal 包（可以读取 PNG）。
#Import
import numpy as np
from osgeo import gdal
#Read in PNG file as 16-bit numpy array
lon_offset_px=0
lat_offset_px=0
fn = 'filepath'
gdo = gdal.Open(fn)
band = gdo.GetRasterBand(1)
xsize = band.XSize
ysize = band.YSize
png_array = gdo.ReadAsArray(lon_offset_px, lat_offset_px, xsize, ysize)
png_array = np.array(png_array)
这将 return
png_array.dtype
dtype('uint16')
我发现一种更简洁的方法是使用 skimage 包。
from skimage import io
im = io.imread(jpg)
其中 'im' 将是一个 numpy 数组。
注意：我没有用 PNG 测试过这个，但它适用于 TIFF 文件
我正在使用 png 模块：
首先通过以下方式安装 png：
>pip install pypng
然后
import png
import numpy as np
reader = png.Reader('16bit.png')
data = reader.asDirect()
pixels = data[2]
image = []
for row in pixels:
row = np.asarray(row)
row = np.reshape(row, [-1, 3])
image.append(row)
image = np.stack(image, 1)
print(image.dtype)
print(image.shape)
我一直在使用 PIL 版本 5.3.0 处理此图像：
它读取数据很好：
>>> image = Image.open('/home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png')
>>> image.mode
'I'
>>> image.getextrema()
(5140, 62708)
>>> image.save('/tmp/test.png')
保存模式正确，但内容不一样：
jcomeau@aspire:~$ diff /tmp/test.png ~/Downloads/grayscale_example.png
Binary files /tmp/test.png and /home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png differ
jcomeau@aspire:~$ identify /tmp/test.png ~/Downloads/grayscale_example.png
/tmp/test.png PNG 85x63 85x63+0+0 16-bit sRGB 6.12KB 0.010u 0:00.000
/home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png PNG 85x63 85x63+0+0 16-bit sRGB 6.14KB 0.000u 0:00.000
然而，image.show() 总是转换为 8 位灰度，固定在 0 和 255。因此在转换的任何阶段查看您所获得的内容都是无用的。虽然我可以编写一个例程来这样做，甚至可能是 monkeypatch .show()，但我只是 运行 另一个 xterm 中的 display 命令。
>>> image.putdata([n - 32768 for n in image.getdata()])
>>> image.getextrema()
(-27628, 29940)
>>> image.save('/tmp/test2.png')
请注意，转换为模式 I;16 没有帮助：
>>> image.convert('I;16').save('/tmp/test3.png')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/jcomeau/.local/lib/python2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 1969, in save
save_handler(self, fp, filename)
File "/home/jcomeau/.local/lib/python2.7/site-packages/PIL/PngImagePlugin.py", line 729, in _save
raise IOError("cannot write mode %s as PNG" % mode)
IOError: cannot write mode I;16 as PNG
我找到的最简单的解决方案：
当我打开 16 位单色 PNG Pillow 时，它无法以 I;16 模式正确打开。
Image.mode 打开为 I（32 位）
因此，转换为 numpy 数组的最佳方法。它是 dtype="int32" 所以我们将它转换为 dtype="uint16".
import numpy as np
from PIL import Image
im = Image.fromarray(np.array(Image.open(name)).astype("uint16"))
print("Image mode: ", im.mode)
在 Python 3.6.8 和 Pillow 6.1.0 中测试
您还可以使用优秀的 OpenImageIO 库的 Python API.
import OpenImageIO as oiio
img_input = oiio.ImageInput.open("test.png") # Only reads the image header
pix = img_input.read_image(format="uint16") # Reads the pixels into a Numpy array
OpneImageIO 在 VFX 行业中被广泛使用，因此大多数 Linux 发行版都带有它的原生包。不幸的是，其他优秀的文档是 PDF 格式的（我个人更喜欢 HTML），请在 /usr/share/doc/OpenImageIO.
中查找它
我推荐使用 opencv:
pip install opencv-python
和
import cv2
image = cv2.imread('16bit.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
- 与
相比，opencv可以从pip安装
- 读取单个 4000x4000 png 所需的时间与 PIL 大致相同，但 PIL 使用更多 CPU 并且需要更多时间将数据转换回
uint16。
根据 Fridy 先生的 ，要考虑的另一个选择是使用 pypng 加载它，如下所示：
import png
pngdata = png.Reader("path/to/16bit.png").read_flat()
img = np.array(pngdata[2]).reshape((pngdata[1], pngdata[0], -1))
您可以使用 pip 安装 pypng：
pip install pypng
来自 png.Reader.read_flat() 的 dtype 是正确的 uint16 并且 np.ndarray 的重塑将其放入（高度，宽度，通道）格式。
imageio 库支持 16 位图像：
from imageio import imread, imwrite
import numpy as np
from PIL import Image
#make a png file
a = np.arange(65536, dtype=np.uint16).reshape(256,256)
imwrite('16bit.png',a)
#read the png file using imageio
b = imread('16bit.png')
print("imageio:" ,b.dtype)
#imageio: uint16
#read the png file using PIL
c = Image.open('16bit.png')
d = np.array(c)
print("PIL:", d.dtype)
# PIL: int32
使用 imagemagick：
>> identify 16bit.png
16bit.png PNG 256x256 256x256+0+0 16-bit Grayscale Gray 502B 0.000u 0:00.000
我正在尝试读取以 16 位数据类型编写的 PNG 图像文件。数据应转换为 NumPy 数组。但我不知道如何读取“16 位”文件。我尝试使用 PIL 和 SciPy，但他们在加载数据时将 16 位数据转换为 8 位数据。谁能告诉我如何在不更改数据类型的情况下从 16 位 PNG 文件读取数据并将其转换为 NumPy 数组？
以下是我使用的脚本
from scipy import misc
import numpy as np
from PIL import Image
#make a png file
a = np.zeros((1304,960), dtype=np.uint16)
a[:] = np.arange(960)
misc.imsave('16bit.png',a)
#read the png file using scipy
b = misc.imread('16bit.png')
print "scipy:" ,b.dtype
#read the png file using PIL
c = Image.open('16bit.png')
d = np.array(c)
print "PIL:", d.dtype
我怀疑你的“16 位”PNG 不是 16 位的。 （如果你在 Linux 或 Mac 你可以 运行 file 16bit.png 看看它说了什么）
当我使用 PIL 和 numpy 时，我得到一个包含 16 位值的 32 位数组：
import PIL.Image
import numpy
image = PIL.Image.open('16bit.png')
pixel = numpy.array(image)
print "PIL:", pixel.dtype
print max(max(row) for row in pixel)
输出是：
PIL: int32
65535
我这里也有同样的问题。我什至使用自己创建的 16 位图像对其进行了测试。当我用 png 包加载它们时，它们都被正确打开。 'file ' 的输出看起来也不错。
用 PIL 打开它们总是会导致 8 位 numpy 数组。
顺便说一下，在 Linux 上使用 Python 2.7.6。
像这样对我有用：
import png
import numpy as np
reader = png.Reader( path-to-16bit-png )
pngdata = reader.read()
px_array = np.array( map( np.uint16, pngdata[2] )
print( px_array.dtype )
也许有人可以提供更多信息在哪种情况下前一种方法有效？ （因为这个速度很慢）
提前致谢。
出现这种情况是因为PIL不支持16位数据，这里解释一下：http://effbot.org/imagingbook/concepts.htm
我使用了 osgeo gdal 包（可以读取 PNG）。
#Import
import numpy as np
from osgeo import gdal
#Read in PNG file as 16-bit numpy array
lon_offset_px=0
lat_offset_px=0
fn = 'filepath'
gdo = gdal.Open(fn)
band = gdo.GetRasterBand(1)
xsize = band.XSize
ysize = band.YSize
png_array = gdo.ReadAsArray(lon_offset_px, lat_offset_px, xsize, ysize)
png_array = np.array(png_array)
这将 return
png_array.dtype
dtype('uint16')
我发现一种更简洁的方法是使用 skimage 包。
from skimage import io
im = io.imread(jpg)
其中 'im' 将是一个 numpy 数组。 注意：我没有用 PNG 测试过这个，但它适用于 TIFF 文件
我正在使用 png 模块： 首先通过以下方式安装 png：
>pip install pypng
然后
import png
import numpy as np
reader = png.Reader('16bit.png')
data = reader.asDirect()
pixels = data[2]
image = []
for row in pixels:
row = np.asarray(row)
row = np.reshape(row, [-1, 3])
image.append(row)
image = np.stack(image, 1)
print(image.dtype)
print(image.shape)
我一直在使用 PIL 版本 5.3.0 处理此图像：
它读取数据很好：
>>> image = Image.open('/home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png')
>>> image.mode
'I'
>>> image.getextrema()
(5140, 62708)
>>> image.save('/tmp/test.png')
保存模式正确，但内容不一样：
jcomeau@aspire:~$ diff /tmp/test.png ~/Downloads/grayscale_example.png
Binary files /tmp/test.png and /home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png differ
jcomeau@aspire:~$ identify /tmp/test.png ~/Downloads/grayscale_example.png
/tmp/test.png PNG 85x63 85x63+0+0 16-bit sRGB 6.12KB 0.010u 0:00.000
/home/jcomeau/Downloads/grayscale_example.png PNG 85x63 85x63+0+0 16-bit sRGB 6.14KB 0.000u 0:00.000
然而，image.show() 总是转换为 8 位灰度，固定在 0 和 255。因此在转换的任何阶段查看您所获得的内容都是无用的。虽然我可以编写一个例程来这样做，甚至可能是 monkeypatch .show()，但我只是 运行 另一个 xterm 中的 display 命令。
>>> image.putdata([n - 32768 for n in image.getdata()])
>>> image.getextrema()
(-27628, 29940)
>>> image.save('/tmp/test2.png')
请注意，转换为模式 I;16 没有帮助：
>>> image.convert('I;16').save('/tmp/test3.png')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/jcomeau/.local/lib/python2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 1969, in save
save_handler(self, fp, filename)
File "/home/jcomeau/.local/lib/python2.7/site-packages/PIL/PngImagePlugin.py", line 729, in _save
raise IOError("cannot write mode %s as PNG" % mode)
IOError: cannot write mode I;16 as PNG
我找到的最简单的解决方案：
当我打开 16 位单色 PNG Pillow 时，它无法以 I;16 模式正确打开。
Image.mode 打开为 I（32 位）
因此，转换为 numpy 数组的最佳方法。它是 dtype="int32" 所以我们将它转换为 dtype="uint16".
import numpy as np
from PIL import Image
im = Image.fromarray(np.array(Image.open(name)).astype("uint16"))
print("Image mode: ", im.mode)
在 Python 3.6.8 和 Pillow 6.1.0 中测试
您还可以使用优秀的 OpenImageIO 库的 Python API.
import OpenImageIO as oiio
img_input = oiio.ImageInput.open("test.png") # Only reads the image header
pix = img_input.read_image(format="uint16") # Reads the pixels into a Numpy array
OpneImageIO 在 VFX 行业中被广泛使用，因此大多数 Linux 发行版都带有它的原生包。不幸的是，其他优秀的文档是 PDF 格式的（我个人更喜欢 HTML），请在 /usr/share/doc/OpenImageIO.
我推荐使用 opencv:
pip install opencv-python
和
import cv2
image = cv2.imread('16bit.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
- 与
- 读取单个 4000x4000 png 所需的时间与 PIL 大致相同，但 PIL 使用更多 CPU 并且需要更多时间将数据转换回
uint16。
根据 Fridy 先生的
import png
pngdata = png.Reader("path/to/16bit.png").read_flat()
img = np.array(pngdata[2]).reshape((pngdata[1], pngdata[0], -1))
您可以使用 pip 安装 pypng：
pip install pypng
来自 png.Reader.read_flat() 的 dtype 是正确的 uint16 并且 np.ndarray 的重塑将其放入（高度，宽度，通道）格式。
imageio 库支持 16 位图像：
from imageio import imread, imwrite
import numpy as np
from PIL import Image
#make a png file
a = np.arange(65536, dtype=np.uint16).reshape(256,256)
imwrite('16bit.png',a)
#read the png file using imageio
b = imread('16bit.png')
print("imageio:" ,b.dtype)
#imageio: uint16
#read the png file using PIL
c = Image.open('16bit.png')
d = np.array(c)
print("PIL:", d.dtype)
# PIL: int32
使用 imagemagick：
>> identify 16bit.png
16bit.png PNG 256x256 256x256+0+0 16-bit Grayscale Gray 502B 0.000u 0:00.000