Bilddaten öffnen

Die erste Wahl für das Öffnen von Bilddaten ist die scikit-image Bibliothek. Sie bietet zwei Funktionen, imread und imshow, zum Lesen und Visualisieren von Bilddaten. Sie verarbeitet verschiedene Dateiformate wie .tif. Wenn sie Ihre Bilddaten nicht richtig öffnen kann, müssen Sie nach angepassten Lösungen suchen.

from skimage.io import imread, imshow
import numpy as np

image = imread('../../data/blobs.tif')
image.shape

(254, 256)

imshow(image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x196702bc280>

Metadaten lesen

Bei der Verarbeitung von Mikroskopie-Bilddaten ist es sehr wichtig, die Voxelgröße der Bilddaten zu berücksichtigen. Insbesondere wenn Volumina in Kubikmikrometern berechnet werden sollen, ist es entscheidend zu wissen, wie groß ein Voxel in X, Y und Z ist.

filename = "../../data/EM_C_6_c0.tif"

image_3d = imread(filename)
image_3d.shape

(256, 256, 256)

Die folgende Hilfsfunktion wurde für ImageJ-Tif-Bilder geschrieben. Sie ermöglicht es uns, die Voxelgröße aus den Metadaten der TIF-Datei zu lesen. Quelle.

def get_voxel_size_from_imagej_tiff(filename):
    """ Opens the metadata of a tiff file and returns the voxels size as (z,y,x)"""
    from PIL import Image
    from PIL.ExifTags import TAGS

    # format the meta data so that we can read it easily
    with Image.open(filename) as img:
        meta_dict = {}
        for key in img.tag.keys():
            if key in TAGS.keys():
                meta_dict[TAGS[key]] = img.tag[key]
                
    # read out voxel size from meta data
    z = [w[8:] for w in meta_dict['ImageDescription'][0].split("\n") if w.startswith('spacing')]
    x = 1/ (meta_dict["XResolution"][0][0]/meta_dict["XResolution"][0][1])
    y = 1/ (meta_dict["YResolution"][0][0]/meta_dict["YResolution"][0][1])

    return float(z[0]), float("%.4f" % y), float("%.4f" % x)

get_voxel_size_from_imagej_tiff(filename)

(0.16784672897196262, 0.1678, 0.1678)