image - 如何使用 PIL 保存大图像？

Question

我想组合 8 张 9450x75600 像素的图像(即 75600x75600 像素)

import sys
import PIL
from PIL import Image
    
PIL.Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 9331200000
ListeImage=['test1.tif','test2.tif','test3.tif','test4.tif','test5.tif','test6.tif','test7.tif','test8.tif']
images = [Image.open(x) for x in ListeImage]
widths, heights = zip(*(i.size for i in images))
    
total_width = sum(widths)
max_height = max(heights)
    
new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))
    
y_offset = 0
for im in images:
      new_im.paste(im, (0,y_offset))
      y_offset += im.size[0]
      new_im.save('TOTAL'+str(y_offset)+'.tif')

但是我遇到了这个错误...

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python27\MergeImages.py", line 21, in <module>
    new_im.save('test'+str(bande[0])+'.tif')
  (...)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\PIL\TiffImagePlugin.py", line 626, in _pack
    return struct.pack(self._endian + fmt, *values)
error: integer out of range for 'L' format code

我认为是内存问题。如何解决？

Answer 1

您遇到异常是因为您超出了 4GB Tiff 格式限制。

参见:What is the maximum size of TIFF metadata? .

您可以使用 BigTIFF格式。
您可以尝试使用 Tifffile用于编写 BigTIFF 图像文件。

我更喜欢使用 JPEG 2000 图像格式。
我找到了 this关于用枕头保存 JPEG 2000 的帖子。

我知道的方法是使用 OpenCV 保存 JPEG 2000。
OpenCV 以无损格式保存 JP2 图像(与 Tiff 无损格式相同)。

使用 OpenCV 保存问题:

• 我们需要将枕头图像转换为 NumPy 数组。
• 我们需要将 RGB 颜色格式转换为 BGR 颜色格式。

这是使用 OpenCV 保存 JP2 的代码的修改版本:

import sys
import PIL
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
    
PIL.Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 9331200000
ListeImage=['test1.tif','test2.tif','test3.tif','test4.tif','test5.tif','test6.tif','test7.tif','test8.tif']
images = [Image.open(x) for x in ListeImage]
widths, heights = zip(*(i.size for i in images))
    
#total_width = sum(widths)
#max_height = max(heights)
    
#new_im = Image.new('RGB', (total_width, max_height))
new_im = Image.new('RGB', (max(widths), sum(heights)))
    
y_offset = 0
for im in images:
    new_im.paste(im, (0,y_offset))
    y_offset += im.size[1] #im.size[0]
    # new_im.save('TOTAL'+str(y_offset)+'.tif')
    cv2.imwrite('TOTAL'+str(y_offset)+'.jp2', cv2.cvtColor(np.array(new_im), cv2.COLOR_RGB2BGR))

---

注意事项:

• 看起来您混合了宽度和高度 - 我已尝试修复它。
• 我的系统中没有足够的 RAM 来测试带有如此大图像的代码 - 我用较小的图像测试了它。
• 我使用 Python 3.6 测试了代码，但我不知道它是否适用于 Python 2.7
• 我实现了没有中间变量的代码，希望它消耗更少的 RAM。

---

更新:

上述解决方案消耗太多内存(超过 100GB)。
使用大页面文件(磁盘空间作为虚拟内存)可行，但速度太慢。
该解决方案(另存为 JPEG 2000)对于大多数系统来说并不实用。

下面的解决方案使用 BigTIFF 格式。
该实现在 RAM 方面也更高效:

import sys
import PIL
from PIL import Image
import tifffile
import numpy as np
import gc
    
PIL.Image.MAX_IMAGE_PIXELS = 9331200000
ListeImage=['test1.tif','test2.tif','test3.tif','test4.tif','test5.tif','test6.tif','test7.tif','test8.tif']
images = [Image.open(x) for x in ListeImage]
widths, heights = zip(*(i.size for i in images))

# Free memory - release memory of all images.
del images
gc.collect()  # Explicitly invoke the Garbage Collector https://stackoverflow.com/questions/1316767/how-can-i-explicitly-free-memory-in-python

    
#new_im = Image.new('RGB', (max(widths), sum(heights)))
new_im = np.zeros((sum(heights), max(widths), 3), np.uint8)  # Use NumPy array instead of pillow image.
    
y_offset = 0
for x in ListeImage:
    im = Image.open(x)  # Read one input image at a time (for saving RAM).
    #new_im.paste(im, (0,y_offset))
    new_im[y_offset:y_offset+im.size[1], :, :] = np.array(im)  # Copy im to NumPy array (instead of pasting to pillow image - saves RAM).
    y_offset += im.size[1]
    tifffile.imwrite('TOTAL'+str(y_offset)+'.tif', new_im, bigtiff=True)  # Write new_im as BigTIFF.

    del im
    gc.collect()  # Explicitly invoke the Garbage Collector