使用说明

Question

我有16位PGM图像，我试图用Python阅读。似乎（？）像PIL不支持这种格式？

import Image
im = Image.open('test.pgm')
im.show()

大致显示图像，但不正确。整个都有暗带，据报道img有mode=L。我认为这与我早期关于16-bit TIFF files的问题有关。 PIL只是不支持它的16位是罕见的吗？有关如何使用PIL或其他标准库或本土代码读取Python中的16位PGM文件的任何建议吗？

Answer 1

您需要"L;16"的模式;但是，当加载PGM时，PIL看起来像"L"模式已经硬编码到File.c中。如果您希望能够读取16位PGM，则必须write your own decoder。

然而，16位图像支持似乎仍然不稳定：

>>> im = Image.fromstring('I;16', (16, 16), '\xCA\xFE' * 256, 'raw', 'I;16') 
>>> im.getcolors()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/Image.py", line 866, in getcolors
    return self.im.getcolors(maxcolors)
ValueError: image has wrong mode

我认为PIL能够以16位读取图像，但实际存储和操作它们仍然是实验性的。

>>> im = Image.fromstring('L', (16, 16), '\xCA\xFE' * 256, 'raw', 'L;16') 
>>> im
<Image.Image image mode=L size=16x16 at 0x27B4440>
>>> im.getcolors()
[(256, 254)]

请参阅，它只是将0xCAFE值解释为0xFE，这不完全正确。

Answer 2

以下是基于PNM的通用PAM / NumPy阅读器和PyPNG中未记录的函数。

def read_pnm( filename, endian='>' ):
   fd = open(filename,'rb')
   format, width, height, samples, maxval = png.read_pnm_header( fd )
   pixels = numpy.fromfile( fd, dtype='u1' if maxval < 256 else endian+'u2' )
   return pixels.reshape(height,width,samples)

当然写这种图像格式通常不需要图书馆的协助......

Answer 3

以下仅依赖于numpy来加载图像，该图像可以是8位或16位原始PGM / PPM。我还展示了几种不同的方式来查看图像。使用PIL（import Image）的那个要求首先将数据转换为8位。

#!/usr/bin/python2 -u

from __future__ import print_function
import sys, numpy

def read_pnm_from_stream( fd ):
   pnm = type('pnm',(object,),{}) ## create an empty container
   pnm.header = fd.readline()
   pnm.magic = pnm.header.split()[0]
   pnm.maxsample = 1 if ( pnm.magic == 'P4' ) else 0
   while ( len(pnm.header.split()) < 3+(1,0)[pnm.maxsample] ): s = fd.readline() ; pnm.header += s if ( len(s) and s[0] != '#' ) else ''
   pnm.width, pnm.height = [int(item) for item in pnm.header.split()[1:3]]
   pnm.samples = 3 if ( pnm.magic == 'P6' ) else 1
   if ( pnm.maxsample == 0 ): pnm.maxsample = int(pnm.header.split()[3])
   pnm.pixels = numpy.fromfile( fd, count=pnm.width*pnm.height*pnm.samples, dtype='u1' if pnm.maxsample < 256 else '>u2' )
   pnm.pixels = pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width) if pnm.samples==1 else pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width,pnm.samples)
   return pnm

if __name__ == '__main__':

## read image
 # src = read_pnm_from_stream( open(filename) )
   src = read_pnm_from_stream( sys.stdin )
 # print("src.header="+src.header.strip(), file=sys.stderr )
 # print("src.pixels="+repr(src.pixels), file=sys.stderr )

## write image
   dst=src
   dst.pixels = numpy.array([ dst.maxsample-i for i in src.pixels ],dtype=dst.pixels.dtype) ## example image processing
 # print("dst shape: "+str(dst.pixels.shape), file=sys.stderr )
   sys.stdout.write(("P5" if dst.samples==1 else "P6")+"\n"+str(dst.width)+" "+str(dst.height)+"\n"+str(dst.maxsample)+"\n");
   dst.pixels.tofile( sys.stdout ) ## seems to work, I'm not sure how it decides about endianness

## view using Image
   import Image
   viewable = dst.pixels if dst.pixels.dtype == numpy.dtype('u1') else numpy.array([ x>>8 for x in dst.pixels],dtype='u1')
   Image.fromarray(viewable).show()

## view using scipy
   import scipy.misc
   scipy.misc.toimage(dst.pixels).show()

使用说明

我最终弄明白＆＃34;它是如何决定字节顺序的？＃34; - 它实际上将图像作为big-endian（而不是native）存储在内存中。这种方案可能会减慢任何非平凡的图像处理速度 - 尽管Python的其他性能问题可能会将这种担忧降级为微不足道（见下文）。
我问了一个与字符串关注here有关的问题。我也遇到了一些与endianness相关的有趣混乱因为我正在测试时使用pnmdepth 65535预处理图像，这对于测试字节顺序并不好（单独），因为低字节和高字节可能最终相同（我没有立即注意到因为print(array)输出十进制）。我应该也应用pnmgamma来节省一些困惑。
因为Python太慢了，numpy试图巧妙地~~偷偷摸摸~~如何应用某些操作（参见broadcasting）。使用numpy提高效率的第一个经验法则是让numpy句柄迭代为你（或换句话说don't write your own for loops）。上面代码中有趣的是，在执行＆＃34;示例图像处理＆＃34;时，它只是部分遵循此规则，因此该行的性能极大地依赖于给{{1 }}
下一个重大的reshape字节序谜：为什么numpy似乎return an array，当它documented返回newbyteorder()时}。如果要使用dtype转换为本机端，这是相关的。
关于移植到Python 3的提示：binary input with an ASCII text header, read from stdin

Python和16位PGM

3 个答案:

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