Öffnen von CZI-Dateien#
Bei der Arbeit mit Mikroskopie-Bilddaten sind viele Dateiformate im Umlauf, wie zum Beispiel das Carl Zeiss Image (CZI) Format. In diesem Notebook werden wir eine .czi-Datei mit Hilfe der czifile Bibliothek öffnen.
Hinweis: Es wird empfohlen, AICSImageIO zum Lesen von CZI-Dateien zu verwenden, wie in diesem Notebook gezeigt.
Siehe auch
import czifile
from pathlib import Path
from skimage.io import imshow
import numpy as np
Normalerweise können wir ein Bild öffnen, indem wir einer imread-Funktion einen Pfad dazu angeben. Im Folgenden verwenden wir ein Bild, das einen Drosophila-Flügel während des Puppenstadiums zeigt, freundlicherweise zur Verfügung gestellt von Romina Piscitello-Gómez (MPI CBG).
image = czifile.imread(Path("../../data/PupalWing.czi"))
Ein guter erster Schritt ist es, die Dimensionalität des Bildes zu überprüfen.
image.shape
(1, 1, 1, 80, 520, 692, 1)
Diese Formate haben normalerweise zusätzliche Dimensionen, um viele verschiedene Datenformen aufnehmen zu können. Dies ist ihre übliche Reihenfolge bei der Arbeit mit CZI-Dateien:
‘X’: ‘Breite’
‘Y’: ‘Höhe’
‘C’: ‘Kanal’
‘Z’: ‘Schicht’ (Tiefe)
‘T’: ‘Zeit’
‘R’: ‘Rotation’
‘S’: ‘Szene’ / zusammenhängende Interessenregionen in einem Mosaikbild
Wir wissen, dass unser Bild bei der Aufnahme drei Dimensionen hatte. Ein Trick, um die unnötigen zusätzlichen Dimensionen loszuwerden, ist die Funktion np.squeeze.
image_squeezed = np.squeeze(image)
image_squeezed.shape
(80, 520, 692)
Das Bild ist ein numpy-Array und wir können daher normal damit arbeiten.
type(image_squeezed)
numpy.ndarray
cropped_slice_image = image_squeezed[40, 200:400, 500:700]
imshow(cropped_slice_image)
C:\Users\haase\mambaforge\envs\bio39\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:150: UserWarning: Low image data range; displaying image with stretched contrast.
lo, hi, cmap = _get_display_range(image)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2347feaee50>
