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juupyter notebook でtiff画像表示の速度を速くしたい

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yamatail

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 前提・実現したいこと

jupyter notebookでtiffファイルの表示を速くしたい
インタラクティブなパッケージipywidgetsを用いたtiffファイルの動的表示方法を改善したい。

基本的に動かす環境は、jupyternotebookに限ります。
ipwidgetsというパッケージがjupyter用?からかもしれません。(jupyterLabは無理でした)

何か良い方法や、コードの不格好な点等をお教えいただけると大変助かります。

 発生している問題

思い通りの動きはできているが、表示の更新時間が秒単位でかかってしまう

 該当のソースコード

コードの説明を行います。

基本的にはtifファイルをグレースケールで表示させ、任意に明暗を変更するものです。

tifファイルをPILで読み込みグレースケールになおします。(カラーの階層:0~255)
表示させるときにコントラストを変更させたいのipywidgetsを用いてインタラクティブに変更できるスライダーを設置しました。
変更する値は、スケールの最大値(max_value)です。
0~255に割り振りされているデータをそのまま表示する分には問題ないのですが、
0~255のうち0~100の所を強調したい場合、全ての値を100で割って255かける
I = np.round(im_arr / max_value * 255)
様な事をしております。※change_max(max_value)

ですので、max_valueを変更するごとに表示が変わることになります。

スライダーは、2つ用意してあります。
SourceとTargetです。
Targetの値が、スケールの最大値になります。
そのため、Targetの値を変えるごとに表示が更新されていきます。

今回、表示速度を速くしたいのは、この更新時間のことです。

%matplotlib inline

from ipywidgets import interact, IntSlider, widgets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

path = '4.2.05.tiff'#tiffファイルは下のサイトの4.2.05.tiffを用いています。
# http://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc
im_in = Image.open(path) #読み込み(Pillow)
gray_im = im_in.convert("L")

im = gray_im
im_arr = np.array(im) #Numpy に変換
im_arr_max = max([max(i) for i in im_arr]) #データ内カウントの最大値

def change_max(max_value):
    I = np.round(im_arr / max_value * 255)
    I = np.array(I, dtype = np.int64)
    # 255以上は255、0以下は0にする。
    buf2 = np.array([[j if j >= 0 else 0 for j in i] for i in I])
    buf1 = np.array([[j if j <= 255 else 255 for j in i] for i in buf2])
    image = buf1
    return image


#sourceスライダーの設定 (初期値 & 範囲minを-2にしているのは実際表示させるtiffファイルに-2まであるから。実際表示させる場合は0としている)
Source_Range = IntSlider(value = im_arr_max/10, min = -2, max = im_arr_max,\
                                 description = "Range:", step = 1, continuous_update=False)
#Targetスライダーの設定 (初期値 & 範囲)
Target_Range = IntSlider(min = -2,\
                                 description = "Target:", step = 1,  continuous_update=False)
widgets.jsdlink((Source_Range, "value"), (Target_Range, "max"))
@interact(Source_Range = Source_Range, Target_Range = Target_Range)
def ShowImage(Source_Range, Target_Range):
    image = change_max(Target_Range)
    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    # --------- figureの軸を非表示-------
    ax1.tick_params(labelbottom = False, bottom = False) # x軸の削除
    ax1.tick_params(labelleft = False, left = False) # y軸の削除
    ax1.set_xticklabels([]) 
    #--------- figureの枠線を非表示------
    ax1.spines['right'].set_visible(False)
    ax1.spines['left'].set_visible(False)
    ax1.spines['top'].set_visible(False)
    ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
    # -----------------------------------

    ax1.imshow(image, "gray", vmax = Target_Range)
    return plt.show()


実行後の画像
イメージ説明

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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  • can110

    2018/11/24 14:04

    change_maxの動作の説明、実際の動作時の画像を提示されると回答得られやすくなると思います。ちなみに当方環境では真っ黒しか描画されませんでした

    キャンセル

  • yamatail

    2018/11/24 14:19

    ご指摘ありがとうございます。確かに、かなり説明不足かもしれません。少し編集いたします。

    キャンセル

  • yamatail

    2018/11/24 14:59

    編集いたしました。絵の上にスライダー2つ出てきましたでしょうか?sourceを最大値にしてからtargetの値を最大値にしてみてください。お願い致します。

    キャンセル

  • can110

    2018/11/24 15:26

    編集ありがとうございます。スライダー動作にて画像が表示更新されることを確認できました。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

リスト内包表記を使っているとはいえ2重ループなのが気になります。
意味合い的には以下でよいと思います。
ただ、あまり速度は改善しないようですね。

def change_max(max_value):
    I = np.round(im_arr / max_value * 255)
    I = np.array(I, dtype = np.int64)
    # 255以上は255、0以下は0にする。
    #buf2 = np.array([[j if j >= 0 else 0 for j in i] for i in I])
    #buf1 = np.array([[j if j <= 255 else 255 for j in i] for i in buf2])
    #image = buf1
    #return image
    I[I > 255] = 255
    I[I < 0] = 0
    return I

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  • 2018/11/24 16:18

    そんな使い方あるのですね!かなりスマートです。
    表示速度はほかの所がネックになってるという感じでしょうかね。
    スライダーの引数にcontinuous_update=Falseというのがあると思うのですが、スライドさせるごとに表示するかを決めるものです。これも、ほんとはTrueにして、それでも負荷なく動くようになるのが理想なのです。
    ともかく、上のような書き方を教え頂いてありがとうございます。勉強になります!

    キャンセル

  • 2018/11/24 16:31

    スライダーの仕組みや使い方を理解できていませんが
    change_max()内の処理をほぼ空っぽにしても画像は更新され時間もそれほど短縮されないようですね。
    スライダー処理動作自体に時間がかかっているのかも。

    キャンセル

  • 2018/11/24 16:54

    なるほど。計算ではなくグラフの再描写の方が原因ということですね。matplotの再描写の仕方もちょっと考えてみます。

    キャンセル

  • 2018/11/24 17:03

    インターネットを調べていると以下の様な情報が公開されていました。
    https://qiita.com/SatoshiTerasaki/items/f7aa659cfb880fa3c180

    ちょっとBokehというのも試してみようとおもいます。

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