Comment lire une image raw à l'aide de PIL?

J'ai un raw image où chaque pixel correspond à un 16 bits entier non signé. Je suis en train de lire à l'aide de l'Image de PIL.fromstring() comme dans le code suivant:

if __name__ == "__main__":
    if (len(sys.argv) != 4):
        print 'Error: missing input argument'
        sys.exit()

    file = open(sys.argv[1], 'rb')
    rawData = file.read()
    file.close()

    imgSize = (int(sys.argv[2]), int(sys.argv[3]))

    # Use the PIL raw decoder to read the data.
    #   - the 'F;16' informs the raw decoder that we are reading a little endian, unsigned integer 16 bit data.
    img = Image.fromstring('L', imgSize, rawData, 'raw', 'F;16')

    im.save('out.png')

Le PIL documentation informe que le premier argument de la fromstring() la fonction est "mode". Cependant, en regardant la documentation et de recherches sur google je n'étais pas capable de trouver des détails sur ce que cet argument signifie vraiment (je crois que c'est lié à l'espace de couleur ou quelque chose comme ça). Est-ce quelqu'un sait où je peux trouver plus détaillée de référence sur la fromstring() et la fonction de ce que l'argument mode de moyens?

InformationsquelleAutor Alceu Costa | 2010-08-03

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La documentation spécifique est à http://effbot.org/imagingbook/concepts.htm:
Mode

Le mode d'une image définit le type
et la profondeur d'un pixel dans l'image. L'
version actuelle prend en charge les éléments suivants
modes standard:
- 1 (1 bit pixels, noir et blanc, stockées avec un pixel par octet)
- L (8 bits pixels, noir et blanc)
- P (8 bits pixels, associé à tout autre mode de transport à l'aide d'une palette de couleur)
- RGB (3x8 bits pixels, couleur vraie)
- RGBA (4x8 bits pixels, la vraie couleur avec masque de transparence)
- CMJN (4x8 bits pixels, séparation des couleurs)
- YCbCr (3x8 bits pixels, la couleur format vidéo)
- I (entier signé 32 bits pixels)
- F (32 bits à virgule flottante pixels)
PIL fournit également un soutien limité pour
quelques modes spéciaux, y compris LA (L
avec alpha), RGBX (la vraie couleur avec
rembourrage) et RGBa (la vraie couleur avec
prémultiplié alpha).
InformationsquelleAutor Katriel
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Image.frombuffer(mode, la taille des données) => image

(Nouveau dans la PIL 1.1.4). Crée une image de la mémoire de données de pixels dans une chaîne de caractères ou un tampon d'objet, à l'aide de la norme "raw" décodeur. Pour certains modes, l'image mémoire de partager de la mémoire avec le tampon d'origine (ce qui signifie que les modifications apportées à l'origine de la mémoire tampon de l'objet sont reflétées dans l'image). Pas tous les modes peuvent partager de la mémoire; modes pris en charge comprennent les "L", "RGBX", "RGBA", et "CMJN". Pour les autres modes, cette fonction se comporte comme un appel correspondant à la fromstring fonction.

Je ne suis pas sûr de ce que "L" représente, mais "RGBA" signifie Rouge-Vert-Bleu-Alpha, donc je présume RGBX est équivalent à RGB (edit: après essai, ce n'est pas le cas)? CMJN Cyan-Magenta-Jaune-Kelvin, qui est un autre type de palette. Bien sûr, je suppose que si vous savez à propos de PIL, vous savez aussi sur les espaces de couleurs. Si non, Wikipédia a un excellent article.

Que pour ce qu'il signifie vraiment (si ce n'est pas assez): les valeurs des pixels seront encodés différemment pour chaque couleur. Régulièrement RVB vous avez 3 octets par pixel - 0û254, 0û254, 0û254. Pour l'Alpha, vous ajoutez un autre octet pour chaque pixel. Si vous décoder une image RVB comme RGBA, vous aurez la fin de la lecture de la R pixel vers la droite de la première pixel comme votre alpha, ce qui signifie que vous aurez les G pixel comme votre R valeur. Ce sera agrandie selon la taille de votre image, mais il va vraiment faire de votre couleurs vont bancale. De même, en essayant de lire un CMJN codé de l'image RVB (ou RGB) feront de votre image de beaucoup, non pas comme il est censé le faire. Par exemple, essayez avec une image:
```
i = Image.open('image.png')
imgSize = i.size
rawData = i.tostring()
img = Image.fromstring('L', imgSize, rawData)
img.save('lmode.png')
img = Image.fromstring('RGB', imgSize, rawData)
img.save('rgbmode.png')
img = Image.fromstring('RGBX', imgSize, rawData)
img.save('rgbxmode.jfif')
img = Image.fromstring('RGBA', imgSize, rawData)
img.save('rgbamode.png')
img = Image.fromstring('CMYK', imgSize, rawData)
img.save('rgbamode.tiff')
```
Et vous allez voir ce que les différents modes de faire - essayer avec une variété d'images: png avec alpha, png sans alpha, bmp, gif et jpeg. C'est un peu une expérience amusante, en fait.
- Je crois que le "L" représente la Luminance, comme dans une échelle de gris de l'image. CMJN signifie Cyan-Magenta-Jaune-Clé, où la Clé est noir (voir ce article de Wikipédia).
- Je ne suis pas totalement sûr, mais de ce que j'ai testé, lors de la 'L' la mode est utilisé l'image est enregistrée comme une image binaire (noir et blanc), où chaque pixel occupe un octet, au lieu de 1 bit comme dans le " 1 " en mode.
- 8-bit RGB(A/X) et CMJN composantes généralement vont de 0 à 255 ou 0x00-0xFF, pas 0û254.
InformationsquelleAutor Wayne Werner
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Si tout le reste échoue, vous pouvez toujours lire le code source. Pour la LIP, les téléchargements sont ici.

Vous n'avez jamais dit exactement ce que le format des données de pixels en 16 bits entiers non signés était en cours, mais je suppose que c'est quelque chose comme RRRRRGGGGGGBBBBBB, (5 bits de Rouge, de 6 bits Vert, 5-bits Bleu), ou RRRRRGGGGGBBBBBA (5 bits de Rouge, de 5-bits Vert, 5-bits Bleu, 1 bit d'Alpha ou de Transparence). Je n'ai pas vu de support pour ces formats, après un très rapide coup d'oeil à quelques-uns des sources moi-même, mais ne peut pas le dire d'une façon ou de l'autre pour vous.

Sur la même page web où le PIL téléchargements sont, ils mentionnent que l'on peut envoyer des questions à l'Python Image SIG liste de diffusion et de fournir un lien pour cela. Que pourrait être une meilleure source que de demander ici.

Espère que cette aide.
- L'image que je lisais était en niveaux de gris. Ainsi, chaque pixel est représenté sur 16 bits entier non signé valeur. La documentation katrielalex trouvé était utile. Cependant, PIL soutien pour sauver ceux de 16 bits en niveaux de gris de l'image est très limitée dans la LIP. Je pense que je vais avoir à coller avec matlab pour cette tâche...
- Depuis le 16 bits est plus de nuances de gris que l'œil peut distinguer, vous pourriez être en mesure de rapidement convertir à la volée (en Python) pour plus de 8 bits en niveaux de gris d'une image sans perte de la vue.
InformationsquelleAutor martineau
4

C'est une vieille question, mais cela peut aider quelqu'un dans le futur. L'un des problèmes avec l'original de l'extrait de code, c'est que dans Image.fromstring('L', imgSize, rawData, 'raw', 'F;16'), le F;16 partie des œuvres pour 'F' mode.

Cela fonctionne pour moi:
```
image = Image.fromstring('F', imgSize, rawData, 'raw', 'F;16')
image.convert('L').save('out.png')
```
InformationsquelleAutor matiasg

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Mode