
本文档介绍了如何使用 tifffile 库将显微镜图像保存为多层 TIFF 文件,并为每一层添加不同的元数据。重点在于如何利用 OME-TIFF 格式存储图像数据,并包含各层切片的 Z 轴位置等信息,方便后续图像分析和处理。
在使用显微镜进行图像采集时,经常需要将不同高度(Z轴)的图像保存为一个 TIFF 堆栈,并且希望每张切片都包含特定的元数据,例如 Z 轴位置。 tifffile 库是一个强大的 Python 库,可以方便地读写 TIFF 文件。下面介绍如何使用它来保存带有不同元数据的 TIFF 堆栈。
对于显微镜图像,推荐使用 OME-TIFF 格式。 OME-TIFF 是一种专门为生物图像设计的 TIFF 变体,可以存储丰富的元数据,包括图像的物理尺寸、单位、通道信息、Z 轴位置等。
以下代码示例展示了如何使用 tifffile 库创建一个 OME-TIFF 文件,其中包含一个 Z 轴堆栈,并且每张切片都有自己的 Z 轴位置信息。
家政服务平台系统包含家用电器安装清洗、搬家、家电维修、管道疏通、月嫂保姆、育儿陪护、上门开锁等多种服务项目,用户可以直接通过家政小程序咨询,在线预约服务类型,同时还设置有知识科普,给用户科普一些清洁保养小技巧,让用户能够足不出户就可以直接预约服务,方便又快捷。本项目使用微信小程序平台进行开发。使用腾讯专门的小程序云开发技术,云资源包含云函数,数据库,带宽,存储空间,定时器等,资源配额价格低廉,无需
0
import numpy
from tifffile import TiffWriter
# 模拟显微镜图像数据
data = numpy.random.randint(0, 1023, (8, 256, 256), 'uint16')
pixelsize = 0.29 # 像素大小,单位:微米
zpositions = [0.0, 1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7] # Z轴位置
# 构建元数据
metadata = {
'axes': 'ZYX',
'SignificantBits': 10,
'PhysicalSizeX': pixelsize,
'PhysicalSizeXUnit': 'µm',
'PhysicalSizeY': pixelsize,
'PhysicalSizeYUnit': 'µm',
'Plane': {
'PositionZ': zpositions,
'PositionZUnit': ['µm'] * data.shape[0],
'PositionY': [7.5] * data.shape[1],
'PositionYUnit': ['µm'] * data.shape[1],
'PositionX': [10.5] * data.shape[2],
'PositionXUnit': ['µm'] * data.shape[2],
},
}
# 写入 OME-TIFF 文件
with TiffWriter('temp.ome.tif', bigtiff=False, ome=True) as tif:
tif.write(
data,
photometric='minisblack',
# tile=(128, 128), # 可以设置分块大小,提高读取效率
# compression='adobe_deflate', # 可以设置压缩方式,减小文件大小
resolutionunit='CENTIMETER',
resolution=(1e4 / pixelsize, 1e4 / pixelsize),
metadata=metadata,
)代码解释:
通过使用 tifffile 库和 OME-TIFF 格式,可以方便地将显微镜图像保存为多层 TIFF 文件,并为每张切片添加不同的元数据。这对于后续的图像分析和处理非常有用。 请根据实际情况修改代码,以满足您的具体需求。例如,您可以添加更多的元数据,例如通道信息、时间戳等。
以上就是使用 Tifffile 库保存带有不同元数据的 TIFF 堆栈的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号