在jupyter笔记本vie ipywidget中显示tif文件

Question

我正在尝试使用jupyter笔记本中的ipywidget来显示.tif图像。下面的代码适用于.png和.jpg文件

from ipywidgets import Image
png_image_path = r"C:\Users\xxxxxxxx\Work\Exercises\images\000000000.png"
file = open(png_image_path, "rb")
im = file.read()

Image(
    value=im,
    width=300,
    height=400,
)

type(im) # <class 'bytes'>

上面代码中的ipywidget呈现所需的图像。对于读取tif文件，我使用gdal。

img = gdal.Open(tif_img_path).ReadAsArray()
print(img.shape) # (3, 1024, 1024)
print(img.transpose(1,2, 0).shape) # (1024, 1024, 3)

type(img.transpose(1,2,0).tobytes()) # <class 'bytes'>

Image(
    value=img.transpose(1,2,0).tobytes(),
    width=300,
    height=400,
)

我得到以下输出，图像在ipywidget中没有正确显示

​

​

Answer 1

事实上，您只是在PNG图像上做file.read()，这意味着木星小部件需要一个PNG或JPEG编码的图像，其中包含头部和压缩的像素数据。

如果使用GDAL打开TIFF，您将有一个Numpy数组，因此在传递到木星小部件之前，需要将其编码到“内存中”PNG或JPEG中。您可以使用OpenCV这样做：

import cv2

# Open TIFF image into Numpy array
img = gdal.Open(tif_img_path).ReadAsArray()

# Encode into in-memory PNG for Jupyter
_, PNG = cv2.imencode('.png', img)

正如您在评论中正确指出的那样，OpenCV使用BGR排序，因此您需要用以下方式反转颜色通道的顺序：

RGBimage =  cv2.cvtColor(BGRimage, cv2.COLOR_BGR2RGB)

作为引入OpenCV依赖项及其奇怪的信道排序的替代方法，您可以使用使用常规RGB排序的PIL/Pillow。在这种情况下，可以将从GDAL获得的Numpy数组转换为PNG，其中：

from io import BytesIO

im = ... read from GDAL ...

# Write Numpy array to in-memory PNG
membuf = BytesIO()
Image.fromarray(im).save(membuf, format="png") 

... you can now use membuf.getvalue()

另外，请注意，通常情况下，TIFFs可能包含不能用8位JPEG表示的浮点或float64值，因此您可能需要重新缩放数据以适应较小的范围。