[python 画像処理]opencvとPILで出てくるデータが違う

Question

pythonの画像処理libのopencvとPILを試しに使っています。

しかし、表示される画像は同じなのに、
2つのデータが違う値で出てくるのです。

データを見るにPILの方が正しい。
上がopencvを、下がPILを使ったコードになります。

お詳しい方いらっしゃいましたら、ご教授頂ければと思います。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('data.tif',-1)

plt.imshow(img)

#######データを確認##############
img[0][0]
#9.25e-43

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
%matplotlib inline

im = Image.open('data.tif')
#im.show()
imarr = np.array(im)

plt.imshow(imarr)

#######データを確認##############
imarr[0][0]
#660

###追記(1),(2),(3),(3.1),(4)あります

###追記(1)
Yhaya様のアドバイスを受けてopencvで読み込んでRGBに変換した後、描写することを試みました。
調べて見ると
CV_img_RGB = CV_im[:, :, ::-1].copy()
を挿入し、RGBにするとのことでしたが、エラーが出てしましました。
どこかおかしなところがありますでしょうか。(追記(2)で一応対処済み)

%matplotlib inline
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

CV_im =cv2.imread('data.tiff',-1)

#BGRからRGBへ変換
CV_img_RGB = CV_im[:, :, ::-1].copy()

#変換
CV2PIL_normalize=Image.fromarray(CV_im_RGB)

#描画
plt.imshow(CV2PIL_normalize)

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-108-5afa93a697bc> in <module>()
      8 
      9 #BGRからRGBへ変換
---> 10 CV_img_RGB = CV_im[:, :, ::-1].copy()
     11 
     12 #変換

IndexError: too many indices for array

###追記(2)2018/10/26

------追記(1)より

CV_img_RGB = CV_im[:, :, ::-1].copy()
を挿入し、RGBにするとのことでしたが、エラーが出てしましました。

これは
CV_img_RGB = CV_im[:, ::-1].copy()
に変えることで、正常に動くようになりました。
[:, :, ::-1]この中の次元をCV_imと合わせる必要があったようです。

これによって表示された画像は、変換前から変化がありました。
ただ、imarrの(PILで読み込んだ正しい)データと比べると
CV_img_RGBの(openCVで読み込んでRGB変換した)データは違う。
(しかも見当違いに違う、e-43も違うとは...)

print(imarr[0][0])
#660

print(CV_im_RGB[0][0])
#6.32e-43

###追記(3)2018/10/26
取り扱うtifデータは1ピクセルにカウント数の入ったデータなのでグレースケール相当のものです。カウント数の範囲は、-2から177880です。
ですので、opencvもPILも配列に変換した後は高さ×幅の2次元になります。

RGBのように3つあるわけではないので、opencvやPILを使うべきデータではないということなのでしょうか。そもそも一般的なtifファイルではない(グレースケールの場合0~255)ので取扱いも違うのでしょうか。

最終的に作りたいプログラムは、カウント数の範囲(-2から177880)のデータを画像として表示させる為に(グレースケールの場合)256に分割して表示したいということです。
その為、minmumとmaximumを調整するプログラムを作りたいと思いました。

minmumは最小値で固定して、maximumを200000にしたり100000にしたりと変更させ、それを256で区別して、表示させる。という感じです。

###追記(3.1)2018/10/26
上の追記(3)でも書いたように元データのtifが1色(カウント数)相当だったため、
質問当初に書いたように読み込みを行った場合を考えた。
・PILの場合
imarr[0][0] = 660　あってる

・opencvの場合
img[0][0] = 9.25e-43 良くわからない

そこでopencvのデータに(img[0][0]のデータが660になる)
660(imarr[0][0])/9.25e-43(img[0][0])
を全配列に掛けてみた。
img * 660/9.25e-43

すると、PILのと同じ値に変換できた。
どうやら定数が掛けているよう。

###追記(4)2018/10/19
そもそもtifファイルがtifに準拠したフォーマットになっているか確認する。
tifをバイナリエディタで開き中にあるタグの情報を確認する。
その後フリーのtif解析ソフトを使って確認してみる。(自信なかったので...)

以下、その結果を貼ります。

Comments

[tiitoi]

読み込みしようとしている画像を質問欄を編集して貼ることはできますか。

[yamatail]

申し訳ございません。都合上、画像は載せることが出来ません。。。画像の情報をできるだけ追記(3)に記載させていただきます。

[tiitoi]

回答にも書きましたが、tiff という拡張子がついているだけでなく、そもそも画像が tiff フォーマットなのでしょうか？画像ビューアーとかで開けますか？

[yamatail]

遅くなり申し訳ございません。一応開けます。真っ黒ですけど。

Answer 1

取り扱うtifデータは1ピクセルにカウント数の入ったデータなのでグレースケール相当のものです。カウント数の範囲は、-2から177880です。

そもそも読み込もうとしているファイルが tiff フォーマットに準拠したデータなのでしょうか？フォーマットに準拠していないのであれば、読み込んだ結果がおかしくなるということも考えられるので、その点を確認する必要があります。
ヘッダーを調べて、ビット深度など画像の情報を調べてみてはどうでしょうか。

tiff フォーマット

---

ネット上にあった tiff 画像で試したところ、どちらで読み込んでも値が一致することが確認できました。
OpenCV では (H, W, C) の配列を返すのに対して、PIL では (H, W, C, A) のアルファチャンネル付きの配列を返しました。また OpenCV の場合はチャンネルの順序が BGR である違いはあります。ただ、それを考慮に入れると値自体は一致しました。

試したtiffファイル

import cv2
from PIL import Image

img1 = cv2.imread('test.tiff', -1)
img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
print('img1.shape', img1.shape)  # img1.shape (38, 174, 3)

img2 = np.array(Image.open('test.tiff'))
print('img2.shape', img2.shape)  # img2.shape (38, 174, 4)

print(np.allclose(img1, img2[:, :, :3]))  # True

Comments

[yamatail]

tiff フォーマットに準拠したデータかどうかは調べる必要があるかもしれません。確認してみます。

[yamatail]

tifファイルをバイナリエディタで開いていろいろ確認しました。
一応、「Tiff Analyzer」というフリーのソフトも通してみました。追記しておきます。おそらく問題ないのだと思うのですが。どうでしょうか

[tiitoi]

追加調査の結果を貼っていただきありがとうございます。読み込もうとしている画像は 32bit シングルチャンネルの画像ですか。OpenCV は 32bit 深度画像の扱いは問題が多く、実際にダミーの 32bit チャンネル画像を作り読み込んでみたところ、OpenCV では正しく読み込めていなかったので対応していないのではないでしょうか。

[tiitoi]

OpenCV は対応してないようなので、PIL で正しく読み込めているのであれば、それで良いと思いますが、そうでない場合は他のライブラリを探す必要がありそうです。
tifffile というモジュールも見つけましたが、どうでしょうか。
https://pypi.org/project/tifffile/ (pip install tifffile)
img = tifffile.imread(filepath) で読み込めます。

[yamatail]

いろいろご教授頂きありがとうございました。tiffファイルとopenCVの互換性が良くないみたいですね。tifffileでも正しく読み込めました。
tifファイルから丁寧に教えて頂き、ただただ感謝です。では,データ読み込みは、PILかtifffileで行うことにしようかと思います。

Answer 2

２つのライブラリの色情報の扱い方の差からきているのだと思います。PILでは普通にRGBで色を持ちますが、OpenCVではなぜかBGRで色を持ちます。その結果、2つのライブラリで値が対応しなくなり、有名なものだとPILからOpenCVへ変換すると画像が青くなるという現象が起きます。
https://qiita.com/yusukeasari/items/3eaddfbb3a25f37d8e08

[追記]
こちらでいろいろやってみた結果のリンクを張っておきます。
https://gist.github.com/Hayashi-Yudai/9bd527c69cd6e9265de45d4a637dc121

こちらにtiffファイルがなかったのでjpegでやったのですが、rbgの値はcv2とPILで若干違いますね。あとimg[0][0]はRGBそれぞれの値が格納されているはずなので長さ3のリストが返ってくると思うのですが、そちらの出力を見ると数字1つが返ってきているようです。これはどこかがおかしいと思うのですがどうでしょう？

Comments

[yamatail]

表示される画像の色も同じなのですが、
それでもデータだけ違うこともあり得るということなのでしょうか?

[yamatail]

アドバイスありがとうございます。RGBに変換して描写するようにしましたが、別のところでつまづいております。経緯を本文に追記しております。貴重な情報ありがとうございました。

[Yhaya]

表示される画像の色も同じということだと、色指定の問題ではないかもしれませんね。もう少し調べてみます。ちなみに、BGRからRGBへの変換はcv2を使うと簡単です。

CV_im_rgb = cv2.cvtColor(CV_im, cv2.COLOR_BGR2RGB)

[yamatail]

お返事遅くなり申し訳ありません。
CV_im_rgb = cv2.cvtColor(CV_im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
でもエラーが出てダメでした・
error: OpenCV(3.4.1) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1533128839831\work\modules\imgproc\src\color.cpp:11115: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor

ただ、
CV_im_RGB = CV_im[:, ::-1].copy()
とすると画像が表示されるようになりました。が、データはまだへんてこなままです。

[yamatail]

重要な情報が一つわかりました。このtifファイルのデータは、グレースケールのデータです。(もともと、1ピクセルに入っている情報が、カウント数なので)
なので変換とかそれ以前の問題だったかもしれません。
確認せず申し訳ありませんでした。

[Yhaya]

そうなんですね、ピクセルに入っているデータがカウント数というのは珍しいですね（イメージングとかですか？）。このようなケースは遭遇したことないのでもう少し調べてみます。

[yamatail]

あっそうですイメージングです.(察しがよろしいですね^^;)今は、imageJとか使っているのですが、データ扱うのには少々不憫なので、Pythonの方を勉強してます。