将 16 位 Tiff 图像转换为 8 位 RGB

Question

我正在处理一些由 16 位.tiff图像组成的卫星图像。颜色编码为每通道 16 位。我想知道如何将这些图像转换为普通的 8 位 RGB 以进行进一步的 CNN 处理。

我试过 OpenCV( cv2.read('file',-1)) 和 PIL( read('file'))，但这两个包无法识别和读取 16 位 tiff 图像。

Answer 1

通常，当您想在 Python 中读取或写入任何位深度和​​格式的图像时，最好使用ImageIO。顾名思义，它的唯一目标是输入/输出图像。唯一警告：它可能会忽略图像的元数据。也就是说：它可能无法正确处理定义标准sRGB以外的颜色空间的图像，或者它可能无法保留图像的预期方向。

你会在图像中读到，说example.tif，像这样：

import imageio
image = imageio.imread('example.tif')

至于转换，那只是基本的数学运算。您将在其中接收像素数据的数据结构是一个NumPy数组。自省image.shape和image.dtype。你应该期望你的图像有一个shapeof (y, x, 3)，其中y是垂直x和水平方向的像素数，3代表三个颜色通道：红色、绿色、蓝色。它的dtype（数据类型）应该是uint16，意思是无符号的 16 位整数。

旁注：由于有三个颜色通道，每个通道都以 16 位分辨率采样，因此图像的颜色深度通常被描述为“48 位”（每像素）。

16 位整数范围介于 0 和 65535 (= 2 ¹⁶ ?1) 之间。它们需要被强制为 8 位范围：0 到 255 (= 2 ⁸ ?1)。所以除以 256 (= 2 ⁸ )：

image = image / 256

这将产生一个浮点像素值数组。它的数据类型必须显式转换为 8 位整数才能删除任何分数。

image = image.astype('uint8')

同样，更有效的是，您还可以将 16 位值向右移位8 位：

image = (image >> 8).astype('uint8')

这使得转换速度更快（在现代硬件上大约是 2 倍），因为它跳过了浮点运算。

然后，要么使用最终image数组进行进一步处理，要么将其保存到一个新文件中：

imageio.imwrite('example.png', image)

Answer 2

如果您只想将.tiff文件的色彩空间转换为RGB. 然后尝试：-

from PIL import Image

img = Image.open(r"Path_to_tiff_image")
img = img.convert("RGB")
img.save(r"path_of_destination_image")

上面的代码，首先打开一个.tiff图像，然后将其颜色模式更改为RGB. 然后将其保存到目标位置。