Как указать цветовую карту при сохранении TIFF стека
Я использую tifffile в Python, чтобы сохранить 3-канальные TIFF стеки, которые я затем хочу прочитать в ImageJ или FIJI. Эти стеки TIFF открываются как композиты в ImageJ, и каждому каналу назначается (предположительно по умолчанию) цветовая карта /LUT. Однако назначенные цвета - это не те цвета, которые имеют смысл для моих изображений. Моя проблема в том, что я не могу понять, как указать цветовую карту для каждого канала при сохранении изображения с помощью tifffile ,
Например, я хотел бы иметь следующие назначения цветовой карты:
- канал 0: серый
- канал 1: зеленый
- канал 2: красный
Вот код, который я использую для сохранения файлов:
# save hyperstack
with tifffile.TiffWriter(filename, bigtiff=False, imagej=True) as tif:
for i in range(t_stack.shape[0]):
tif.save(t_stack[i], metadata={'Composite mode': 'composite'})
Должны быть метаданные, которые сохраняются в формате tiff, в котором хранится информация о цветовой карте канала, потому что я могу вручную отредактировать назначение цвета в ImageJ, а затем сохранить его, закрыть его, а затем, когда я снова открываю файл, оно сохраняет мои ручные назначения цветовой карты. Поэтому я предполагаю, что должен быть тег метаданных (может быть, colormap?), Который можно использовать для указания цветов канала, но я не могу найти какую-либо информацию о том, какой тег или синтаксис использовать.
2 ответа
Создать частный IJMetadata (50839) и IJMetadataByteCounts (50838) Добавляйте теги TIFF самостоятельно и передавайте их в tifffile.imsave в качестве дополнительных тегов. IJMetadata содержит внутренние метаданные приложения в двоичном формате. Информация о цвете находится в luts метаданные:
import struct
import numpy
import tifffile
def imagej_metadata_tags(metadata, byteorder):
"""Return IJMetadata and IJMetadataByteCounts tags from metadata dict.
The tags can be passed to the TiffWriter.save function as extratags.
"""
header = [{'>': b'IJIJ', '<': b'JIJI'}[byteorder]]
bytecounts = [0]
body = []
def writestring(data, byteorder):
return data.encode('utf-16' + {'>': 'be', '<': 'le'}[byteorder])
def writedoubles(data, byteorder):
return struct.pack(byteorder+('d' * len(data)), *data)
def writebytes(data, byteorder):
return data.tobytes()
metadata_types = (
('Info', b'info', 1, writestring),
('Labels', b'labl', None, writestring),
('Ranges', b'rang', 1, writedoubles),
('LUTs', b'luts', None, writebytes),
('Plot', b'plot', 1, writebytes),
('ROI', b'roi ', 1, writebytes),
('Overlays', b'over', None, writebytes))
for key, mtype, count, func in metadata_types:
if key not in metadata:
continue
if byteorder == '<':
mtype = mtype[::-1]
values = metadata[key]
if count is None:
count = len(values)
else:
values = [values]
header.append(mtype + struct.pack(byteorder+'I', count))
for value in values:
data = func(value, byteorder)
body.append(data)
bytecounts.append(len(data))
body = b''.join(body)
header = b''.join(header)
data = header + body
bytecounts[0] = len(header)
bytecounts = struct.pack(byteorder+('I' * len(bytecounts)), *bytecounts)
return ((50839, 'B', len(data), data, True),
(50838, 'I', len(bytecounts)//4, bytecounts, True))
filename = 'FluorescentCells.tif'
image = tifffile.imread(filename)
grays = numpy.tile(numpy.arange(256, dtype='uint8'), (3, 1))
red = numpy.zeros((3, 256), dtype='uint8')
red[0] = numpy.arange(256, dtype='uint8')
green = numpy.zeros((3, 256), dtype='uint8')
green[1] = numpy.arange(256, dtype='uint8')
ijtags = imagej_metadata_tags({'LUTs': [grays, green, red]}, '>')
tifffile.imsave('test_ijmetadata.tif', image, byteorder='>', imagej=True,
metadata={'mode': 'composite'}, extratags=ijtags)
Вы можете передать ряд аргументов ключевого слова в функцию imsave tifffile. Это не очень хорошо документировано, так что я нашел наиболее полезным прочитать строку документации для функции сохранения в классе TiffWriter:
https://github.com/blink1073/tifffile/blob/master/tifffile/tifffile.py
Для спецификаций метаданных ImageJ TiffWriter.save затем ссылается на imagej_metadata_tags, где вы можете увидеть, какие типы данных вы можете хранить в переменной metadata_types (строка 7749):
https://github.com/blink1073/tifffile/blob/master/tifffile/tifffile.py
metadata_types = (
('Info', b'info', 1, _string),
('Labels', b'labl', None, _string),
('Ranges', b'rang', 1, _doubles),
('LUTs', b'luts', None, _ndarray),
('Plot', b'plot', 1, _bytes),
('ROI', b'roi ', 1, _bytes),
('Overlays', b'over', None, _bytes))
Вы можете создавать LUT для визуализации ваших данных, используя разные цветовые карты. Предположительно ваши данные - uint8, тогда LUT, которые вам понадобятся, будут иметь форму (3, 256) для 3 цветовых каналов и 256 значений интенсивности. Так что для серого, зеленого и красного LUT вам понадобится что-то вроде:
import numpy as np
import tifffile
# Create a random test image
im_3frame = np.random.randint(0, 255, size=(3, 150, 250), dtype=np.uint8)
# Intensity value range
val_range = np.arange(256, dtype=np.uint8)
# Gray LUT
lut_gray = np.stack([val_range, val_range, val_range])
# Red LUT
lut_red = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_red[0, :] = val_range
# Green LUT
lut_green = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_green[1, :] = val_range
# Create ijmetadata kwarg
ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green]}
# Save image
tifffile.imsave(
save_name,
im_rgb,
imagej=True,
metadata={'mode': 'composite'},
ijmetadata=ijmeta,
)
Недавно я наткнулся на эту тему, когда искал решение для сохранения файлов TIFF с метаданными ImageJ для более чем 3 цветовых каналов в дополнение к серому каналу. Решения, описанные выше, были очень полезны, и я расширил пример для дополнительных каналов.
В ImageJ можно использовать до 7 различных цветовых каналов в комбинированном режиме на основе цветовой схемы RGB - три основных цвета: красный, зеленый и синий, смеси двух основных цветов, в результате чего получаются желтый, пурпурный и голубой, а также серый канал.
Чтобы добавить LUT синего цвета, вы просто должны определить ndarray, как показано в примере выше, для красного или зеленого LUT, но назначить значения интенсивности в диапазоне от 0 до 255 третьему массиву, в то время как два других массива (красный и зеленый) заполнены нули.
lut_blue = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_blue[2, :] = val_range
Путем "смешивания", например, основных цветов красного и зеленого, теперь можно получить желтое LUT.
lut_yellow= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_yellow[[0,1],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
Приведенный ниже пример приведет к генерации файла TIFF с 7 каналами. Назначение цвета изображениям в стеке tiff определяется следующим образом:
ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green, lut_blue, lut_yellow, lut_magenta, lut_cyan]}
и может быть скорректирована по мере необходимости. Полный код, основанный на примере Дженни Фолкессон, выглядит следующим образом:
import numpy as np
from tifffile import imread, imsave
# Create a random test image
im_3frame = np.random.randint(0, 255, size=(7, 150, 250), dtype=np.uint8)
# Intensity value range
val_range = np.arange(256, dtype=np.uint8)
# Gray LUT
lut_gray = np.stack([val_range, val_range, val_range])
# Red LUT
lut_red = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_red[0, :] = val_range
# Green LUT
lut_green = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_green[1, :] = val_range
# Blue LUT
lut_blue = np.zeros((3, 256), dtype=np.uint8)
lut_blue[2, :] = val_range
# Yellow LUT
lut_yellow= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_yellow[[0,1],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
# Magenta LUT
lut_magenta= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_magenta[[0,2],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
# Cyan LUT
lut_cyan= np.zeros((3, 256), dtype='uint8')
lut_cyan[[1,2],:] = np.arange(256, dtype='uint8')
# Create ijmetadata kwarg
ijmeta = {'LUTs': [lut_gray, lut_red, lut_green, lut_blue, lut_yellow, lut_magenta, lut_cyan]}
# Save image
imsave(
'test.tif',
im_3frame,
imagej=True,
metadata={'mode': 'composite'},
ijmetadata=ijmeta,
)