Ouverture des fichiers CZI#
Lorsqu’on travaille avec des données d’images microscopiques, de nombreux formats de fichiers circulent, tels que le format Carl Zeiss Image (CZI). Dans ce notebook, nous allons ouvrir un fichier .czi en utilisant la bibliothèque czifile.
Remarque : Il est recommandé d’utiliser AICSImageIO pour lire les fichiers CZI comme montré dans ce notebook.
Voir aussi
import czifile
from pathlib import Path
from skimage.io import imshow
import numpy as np
Nous pouvons généralement ouvrir une image en fournissant son chemin à une fonction imread. Dans ce qui suit, nous utilisons une image montrant une aile de drosophile au stade pupal, aimablement fournie par Romina Piscitello-Gómez (MPI CBG).
image = czifile.imread(Path("../../data/PupalWing.czi"))
Une première bonne étape consiste à examiner la dimensionnalité de l’image.
image.shape
(1, 1, 1, 80, 520, 692, 1)
Ces formats ont généralement des dimensions supplémentaires pour s’adapter à de nombreuses formes de données différentes. Voici leur ordre habituel lorsqu’on travaille avec des fichiers CZI :
‘X’ : ‘Largeur’
‘Y’ : ‘Hauteur’
‘C’ : ‘Canal’
‘Z’ : ‘Tranche’ (profondeur)
‘T’ : ‘Temps’
‘R’ : ‘Rotation’
‘S’ : ‘Scène’ / régions d’intérêt contiguës dans une image en mosaïque
Nous savons que notre image avait trois dimensions lorsque nous l’avons acquise. Une astuce pour se débarrasser des dimensions supplémentaires inutiles est la fonction np.squeeze.
image_squeezed = np.squeeze(image)
image_squeezed.shape
(80, 520, 692)
L’image est un tableau numpy et donc, nous pouvons travailler avec normalement.
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>
