`skimage.io`#

画像と動画の読み込みおよび保存。

`concatenate_images`	画像コレクション内のすべての画像を1つの配列に連結します。
`imread`	ファイルから画像をロードします。
`imread_collection`	画像のコレクションをロードします。
`imread_collection_wrapper`
`imsave`	画像をファイルに保存します。
`load_sift`	外部で生成されたファイルからSIFTまたはSURFの特徴を読み込みます。
`load_surf`	外部で生成されたファイルからSIFTまたはSURFの特徴を読み込みます。
`pop`	共有画像スタックから画像をポップします。
`push`	共有画像スタックに画像をプッシュします。
`ImageCollection`	画像ファイルのコレクションをロードして管理します。
`MultiImage`	マルチフレームTIFF画像からのすべてのフレームを含むクラス。

skimage.io.concatenate_images(ic)[ソース]#

画像コレクション内のすべての画像を1つの配列に連結します。

パラメータ:

ic画像の反復可能オブジェクト: 連結する画像。

戻り値:

array_catndarray: ic内の画像よりも1つ次元が多い配列。

例外:

ValueError: ic内の画像の形状が同一でない場合。

関連事項

ImageCollection.concatenate
MultiImage.concatenate

注釈

concatenate_imagesは、ImageCollectionやMultiImageを含む、画像を含む任意の反復可能オブジェクトを受け取り、NumPy配列を返します。

skimage.io.imread(fname, as_gray=False, plugin=<非推奨>, **plugin_args)[ソース]#

ファイルから画像をロードします。

パラメータ:

fnamestr または pathlib.Path: 画像ファイル名。例: test.jpg または URL。
as_graybool, optional: Trueの場合、カラー画像をグレースケール（64ビット浮動小数点数）に変換します。すでにグレースケール形式の画像は変換されません。

戻り値:

img_arrayndarray: 異なるカラーバンド/チャネルは3次元に格納されます。したがって、グレースケール画像はMxN、RGB画像はMxNx3、RGBA画像はMxNx4になります。

その他のパラメータ:

plugin_args非推奨: プラグインインフラストラクチャは非推奨です。
plugin非推奨: pluginは非推奨です。

バージョン0.25以降非推奨。

skimage.io.imread_collection(load_pattern, conserve_memory=True, plugin=<非推奨>, **plugin_args)[ソース]#

画像のコレクションをロードします。

パラメータ:

load_patternstr または list: ロードするオブジェクトのリスト。これらは通常ファイル名ですが、現在アクティブなプラグインによって異なる場合があります。このパラメーターのデフォルトの動作については、ImageCollectionを参照してください。
conserve_memorybool, optional: Trueの場合、特定の時間にメモリに複数保持しません。それ以外の場合、画像はロードされるとキャッシュされます。

戻り値:

icImageCollection: 画像のコレクション。

その他のパラメータ:

plugin_args非推奨: プラグインインフラストラクチャは非推奨です。
plugin非推奨: pluginは非推奨です。

バージョン0.25以降非推奨。

skimage.io.imread_collection_wrapper(imread)[ソース]#

skimage.io.imsave(fname, arr, plugin=<非推奨>, *, check_contrast=True, **plugin_args)[ソース]#

画像をファイルに保存します。

パラメータ:

fnamestr または pathlib.Path: ターゲットファイル名。
arr(M,N) または (M,N,3) または (M,N,4) の形状のndarray: 画像データ。
check_contrastbool, optional: コントラストが低いかどうかを確認して警告を出力します（デフォルト：True）。

その他のパラメータ:

plugin_args非推奨: プラグインインフラストラクチャは非推奨です。
plugin非推奨: pluginは非推奨です。

バージョン0.25以降非推奨。

skimage.io.load_sift(f)[ソース]#

外部で生成されたファイルからSIFTまたはSURFの特徴を読み込みます。

このルーチンは、http://people.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ および http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ のバイナリユーティリティによって生成されたSIFTまたはSURFファイルを読み取ります。

このルーチンは、画像からSIFT/SURF特徴を生成しません。これらのアルゴリズムは特許で保護されています。代わりにskimage.feature.CENSUREを使用してください。

パラメータ:

filelike文字列または開いているファイル: http://people.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ または http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ からの特徴検出器によって生成された入力ファイル。
mode{‘SIFT’, ‘SURF’}, optional: filelikeの生成に使用された記述子の種類。

戻り値:

data以下のフィールドを持つレコード配列

row: int
特徴の行位置
column: int
特徴の列位置
scale: float
特徴のスケール
orientation: float
特徴の向き
data: array
特徴値

skimage.io.load_surf(f)[ソース]#

外部で生成されたファイルからSIFTまたはSURFの特徴を読み込みます。

このルーチンは、http://people.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ および http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ のバイナリユーティリティによって生成されたSIFTまたはSURFファイルを読み取ります。

このルーチンは、画像からSIFT/SURF特徴を生成しません。これらのアルゴリズムは特許で保護されています。代わりにskimage.feature.CENSUREを使用してください。

パラメータ:

filelike文字列または開いているファイル: http://people.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/ または http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ からの特徴検出器によって生成された入力ファイル。
mode{‘SIFT’, ‘SURF’}, optional: filelikeの生成に使用された記述子の種類。

戻り値:

data以下のフィールドを持つレコード配列

row: int
特徴の行位置
column: int
特徴の列位置
scale: float
特徴のスケール
orientation: float
特徴の向き
data: array
特徴値

skimage.io.pop()[ソース]#

共有画像スタックから画像をポップします。

戻り値:

imgndarray: スタックからポップされた画像。

skimage.io.push(img)[ソース]#

共有画像スタックに画像をプッシュします。

パラメータ:

imgndarray: プッシュする画像。

class skimage.io.ImageCollection(load_pattern, conserve_memory=True, load_func=None, **load_func_kwargs)[ソース]#

ベース: object

画像ファイルのコレクションをロードして管理します。

パラメータ:

load_patternstr または str のリスト: ロードするパターン文字列または文字列のリスト。ファイル名パスは絶対パスまたは相対パスにすることができます。
conserve_memorybool, optional: Trueの場合、skimage.io.ImageCollectionは特定の時間にメモリに複数保持しません。それ以外の場合、画像はロードされるとキャッシュされます。

属性:

filesstr のリスト: パターン文字列がload_patternに指定されている場合、この属性は展開されたファイルリストを格納します。それ以外の場合は、load_patternと同じです。

その他のパラメータ:

load_funccallable: デフォルトではimread。以下の注釈を参照してください。
**load_func_kwargsdict: その他のキーワード引数はすべてload_funcに渡されます。

注釈

ファイルは常にアルファベット順で返されることに注意してください。また、スライスは新しいskimage.io.ImageCollectionを返し、データへのビューを返さないことに注意してください。

ImageCollection の画像読み込みは、load_func を通じてカスタマイズできます。ImageCollection ic において、ic[5] はその画像を読み込むために load_func(load_pattern[5]) を呼び出します。

例えば、提供された各ビデオについて、2フレームごとに読み込む ImageCollection は次のようになります。

import imageio.v3 as iio3
import itertools

def vidread_step(f, step):
    vid = iio3.imiter(f)
    return list(itertools.islice(vid, None, None, step)

video_file = 'no_time_for_that_tiny.gif'
ic = ImageCollection(video_file, load_func=vidread_step, step=2)

ic  # is an ImageCollection object of length 1 because 1 video is provided

x = ic[0]
x[5]  # the 10th frame of the first video

あるいは、load_func が提供され、load_pattern がシーケンスの場合、対応する長さの skimage.io.ImageCollection が作成され、個々の画像は load_func を load_pattern の対応する要素を最初の引数として呼び出すことで読み込まれます。この場合、シーケンスの要素は既存のファイル名（または文字列）である必要はありません。例えば、動画から500枚の画像を含む skimage.io.ImageCollection を作成するには、以下のようにします。

class FrameReader:
    def __init__ (self, f):
        self.f = f
    def __call__ (self, index):
        return iio3.imread(self.f, index=index)

ic = ImageCollection(range(500), load_func=FrameReader('movie.mp4'))

ic  # is an ImageCollection object of length 500

load_func の別の使用法として、すべての画像を uint8 に変換することが挙げられます。

def imread_convert(f):
    return imread(f).astype(np.uint8)

ic = ImageCollection('/tmp/*.png', load_func=imread_convert)

サンプル

>>> import imageio.v3 as iio3
>>> import skimage.io as io

# 画像の場所 >>> data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), ‘../data’)

>>> coll = io.ImageCollection(data_dir + '/chess*.png')
>>> len(coll)
2
>>> coll[0].shape
(200, 200)

>>> image_col = io.ImageCollection([f'{data_dir}/*.png', '{data_dir}/*.jpg'])

>>> class MultiReader:
...     def __init__ (self, f):
...         self.f = f
...     def __call__ (self, index):
...         return iio3.imread(self.f, index=index)
...
>>> filename = data_dir + '/no_time_for_that_tiny.gif'
>>> ic = io.ImageCollection(range(24), load_func=MultiReader(filename))
>>> len(image_col)
23
>>> isinstance(ic[0], np.ndarray)
True

__init__(load_pattern, conserve_memory=True, load_func=None, **load_func_kwargs)[ソース]#: 画像のコレクションをロードおよび管理します。

concatenate()[ソース]#

コレクション内のすべての画像を配列に連結します。

戻り値:

arnp.ndarray: self 内の画像よりも1つ多い次元を持つ配列。

例外:

ValueError: skimage.io.ImageCollection 内の画像が同一の形状を持たない場合。

skimage.io#

`skimage.io`#