Python与16位PGM

我有16位PGM图像，我正在尝试用Python阅读。似乎（？）PIL不支持这种格式

import Image
im = Image.open('test.pgm')
im.show()

大致显示了图像，但不正确。整个过程中都有暗带，据报告img有

mode=L

。我想这与我之前的一个问题有关。16位是不是很少见，PIL就是不支持它？有什么建议可以让我使用PIL或其他标准库，或者自己编写的代码，在Python中读取16位PGM文件吗？

您需要

“L；16”

模式；但是，在加载PGM时，PIL的模式似乎是硬编码到File.c中的

“L”

。如果你想阅读16位PGM，你就必须这样做

但是，16位图像支持似乎仍然很脆弱：

>>> im = Image.fromstring('I;16', (16, 16), '\xCA\xFE' * 256, 'raw', 'I;16') 
>>> im.getcolors()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python2.6/dist-packages/PIL/Image.py", line 866, in getcolors
    return self.im.getcolors(maxcolors)
ValueError: image has wrong mode

im=Image.fromstring（'I；16'，（16,16），'\xCA\xFE'*256，'raw'，'I；16'） >>>im.getcolors（） 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“”，第1行，在 文件“/usr/lib/python2.6/dist packages/PIL/Image.py”，第866行，格式为GetColor 返回self.im.getcolors（maxcolors） ValueError:图像的模式错误 我认为PIL能够读取16位的图像，但实际上存储和操作它们仍然是实验性的

>>> im = Image.fromstring('L', (16, 16), '\xCA\xFE' * 256, 'raw', 'L;16') 
>>> im
<Image.Image image mode=L size=16x16 at 0x27B4440>
>>> im.getcolors()
[(256, 254)]

im=Image.fromstring（'L'，（16,16），'\xCA\xFE'*256，'raw'，'L；16'） >>>即时通讯 >>>im.getcolors（） [(256, 254)] 请参阅，它只是将

0xCAFE

值解释为

0xFE

，这并不完全正确。

这里有一个基于的通用/读取器和中的一个未记录函数

def read_pnm（文件名，endian='>'）：
fd=打开（文件名为'rb'）
格式、宽度、高度、样本，maxval=png.read_pnm_头（fd）
pixels=numpy.fromfile（如果maxval<256 else endian+'u2'，则fd，dtype='u1'）
返回像素。重塑（高度、宽度、样本）

---

当然，编写此图像格式通常不需要库的帮助…

以下内容仅取决于加载图像，图像可以是8位或16位原始PGM/PPM。我还展示了查看图像的几种不同方式。使用PIL（

导入图像

）的程序要求首先将数据转换为8位

#!/usr/bin/python2 -u

from __future__ import print_function
import sys, numpy

def read_pnm_from_stream( fd ):
   pnm = type('pnm',(object,),{}) ## create an empty container
   pnm.header = fd.readline()
   pnm.magic = pnm.header.split()[0]
   pnm.maxsample = 1 if ( pnm.magic == 'P4' ) else 0
   while ( len(pnm.header.split()) < 3+(1,0)[pnm.maxsample] ): s = fd.readline() ; pnm.header += s if ( len(s) and s[0] != '#' ) else ''
   pnm.width, pnm.height = [int(item) for item in pnm.header.split()[1:3]]
   pnm.samples = 3 if ( pnm.magic == 'P6' ) else 1
   if ( pnm.maxsample == 0 ): pnm.maxsample = int(pnm.header.split()[3])
   pnm.pixels = numpy.fromfile( fd, count=pnm.width*pnm.height*pnm.samples, dtype='u1' if pnm.maxsample < 256 else '>u2' )
   pnm.pixels = pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width) if pnm.samples==1 else pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width,pnm.samples)
   return pnm

if __name__ == '__main__':

## read image
 # src = read_pnm_from_stream( open(filename) )
   src = read_pnm_from_stream( sys.stdin )
 # print("src.header="+src.header.strip(), file=sys.stderr )
 # print("src.pixels="+repr(src.pixels), file=sys.stderr )

## write image
   dst=src
   dst.pixels = numpy.array([ dst.maxsample-i for i in src.pixels ],dtype=dst.pixels.dtype) ## example image processing
 # print("dst shape: "+str(dst.pixels.shape), file=sys.stderr )
   sys.stdout.write(("P5" if dst.samples==1 else "P6")+"\n"+str(dst.width)+" "+str(dst.height)+"\n"+str(dst.maxsample)+"\n");
   dst.pixels.tofile( sys.stdout ) ## seems to work, I'm not sure how it decides about endianness

## view using Image
   import Image
   viewable = dst.pixels if dst.pixels.dtype == numpy.dtype('u1') else numpy.array([ x>>8 for x in dst.pixels],dtype='u1')
   Image.fromarray(viewable).show()

## view using scipy
   import scipy.misc
   scipy.misc.toimage(dst.pixels).show()

#/usr/bin/python2-u
来自未来导入打印功能
导入系统，numpy
def从_流（fd）读取_pnm_：
pnm=type（'pnm'，（object，），{}）##创建一个空容器
pnm.header=fd.readline（）
pnm.magic=pnm.header.split（）[0]
如果（pnm.magic=='P4'）其他值为0，则pnm.maxsample=1
而（len（pnm.header.split（））<3+（1,0）[pnm.maxsample]）：s=fd.readline（）；pnm.header+=s if（len（s）和s[0]！='#'）else''
pnm.width，pnm.height=[pnm.header.split（）[1:3]]中项目的int（项目）
pnm.samples=3如果（pnm.magic=='P6'）其他1
if（pnm.maxsample==0）：pnm.maxsample=int（pnm.header.split（）[3]）
pnm.pixels=numpy.fromfile（fd，count=pnm.width*pnm.height*pnm.samples，如果pnm.maxsample<256 else'>u2'，则dtype='u1'）
如果pnm.samples==1，则pnm.pixels=pnm.pixels.reformate（pnm.height，pnm.width），否则pnm.pixels.reformate（pnm.height，pnm.width，pnm.samples）
返回pnm
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
##读取图像
#src=从\u流读取\u pnm\u（打开（文件名））
src=从\u流（sys.stdin）读取\u pnm\u
#打印（“src.header=“+src.header.strip（），file=sys.stderr”）
#打印（“src.pixels=“+repr（src.pixels），file=sys.stderr）
##书写图像
dst=src
dst.pixels=numpy.array（[dst.maxsample-i代表src.pixels中的i]，dtype=dst.pixels.dtype）##图像处理示例
#打印（“dst形状：”+str（dst.pixels.shape），file=sys.stderr）
sys.stdout.write（（“P5”如果dst.samples==1，则为“P6”）+“\n”+str（dst.width）+“+str（dst.height）+”“\n”+str（dst.maxsample）+”\n”）；
dst.pixels.tofile（sys.stdout）###似乎有效，我不确定它如何决定endianness
##使用图像查看
导入图像
如果dst.pixels.dtype==numpy.dtype（'u1'），则viewable=dst.pixels，否则为numpy.array（[x>>8，表示x在dst.pixels中），dtype='u1'）
Image.fromarray（可视）.show（）
##使用scipy查看
导入scipy.misc
scipy.misc.toimage（dst.pixels.show（））

---

使用说明

• 我最终弄明白了“它是如何决定endian的”——它实际上是将图像作为big endian（而不是本机）存储在内存中。这个方案可能会减慢任何非平凡的图像处理速度——尽管Python的其他性能问题可能会使这个问题变得微不足道（见下文）

• 我问了一个关于endianness的问题。我还遇到了一些与endianness相关的有趣的混淆，因为我是通过使用

  pnmdepth 65535

  对图像进行预处理来进行测试的，这对于测试endianness来说（本身）是不好的，因为低字节和高字节可能最终是相同的（我没有立即注意到，因为

  打印（数组）

  输出十进制）。我也应该应用

  pnmgamma

  来避免一些困惑

• 由于Python速度非常慢，

  numpy

  试图对它如何应用某些操作保持谨慎（请参阅）。使用

  numpy

  提高效率的第一条经验法则是让numpy为您处理迭代（或者换一种方式）。上面代码中有趣的一点是，在执行“示例图像处理”时，它仅部分遵循此规则，因此该行的性能与

  重塑

  的参数有极大的依赖性

• 下一个大的

  numpy

  endianness之谜：当返回

  dtype

  时，为什么

  newbyteorder（）

  看起来会这样。如果要使用

  dst.pixels=dst.pixels.byteswap（True）.newbyteorder（）

  将其转换为本机endian，则这与此相关

• 关于移植到Python 3的提示：

---

我很乐意阅读它们。如果我需要写，我会使用PNG。我也可以将它们作为numpy中的数据处理，而不是作为PIL中的图像处理。你的帖子很有帮助，但是你能详细说明我如何正确读取数据吗？你是说写一个解码器吗

#!/usr/bin/python2 -u

from __future__ import print_function
import sys, numpy

def read_pnm_from_stream( fd ):
   pnm = type('pnm',(object,),{}) ## create an empty container
   pnm.header = fd.readline()
   pnm.magic = pnm.header.split()[0]
   pnm.maxsample = 1 if ( pnm.magic == 'P4' ) else 0
   while ( len(pnm.header.split()) < 3+(1,0)[pnm.maxsample] ): s = fd.readline() ; pnm.header += s if ( len(s) and s[0] != '#' ) else ''
   pnm.width, pnm.height = [int(item) for item in pnm.header.split()[1:3]]
   pnm.samples = 3 if ( pnm.magic == 'P6' ) else 1
   if ( pnm.maxsample == 0 ): pnm.maxsample = int(pnm.header.split()[3])
   pnm.pixels = numpy.fromfile( fd, count=pnm.width*pnm.height*pnm.samples, dtype='u1' if pnm.maxsample < 256 else '>u2' )
   pnm.pixels = pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width) if pnm.samples==1 else pnm.pixels.reshape(pnm.height,pnm.width,pnm.samples)
   return pnm

if __name__ == '__main__':

## read image
 # src = read_pnm_from_stream( open(filename) )
   src = read_pnm_from_stream( sys.stdin )
 # print("src.header="+src.header.strip(), file=sys.stderr )
 # print("src.pixels="+repr(src.pixels), file=sys.stderr )

## write image
   dst=src
   dst.pixels = numpy.array([ dst.maxsample-i for i in src.pixels ],dtype=dst.pixels.dtype) ## example image processing
 # print("dst shape: "+str(dst.pixels.shape), file=sys.stderr )
   sys.stdout.write(("P5" if dst.samples==1 else "P6")+"\n"+str(dst.width)+" "+str(dst.height)+"\n"+str(dst.maxsample)+"\n");
   dst.pixels.tofile( sys.stdout ) ## seems to work, I'm not sure how it decides about endianness

## view using Image
   import Image
   viewable = dst.pixels if dst.pixels.dtype == numpy.dtype('u1') else numpy.array([ x>>8 for x in dst.pixels],dtype='u1')
   Image.fromarray(viewable).show()

## view using scipy
   import scipy.misc
   scipy.misc.toimage(dst.pixels).show()