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:0255)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、
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
0255のうち0100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。
python
1%matplotlib inline 2 3from ipywidgets import interact, IntSlider, widgets 4import matplotlib.pyplot as plt 5import numpy as np 6from PIL import Image 7 8path = '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。 9# http://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc 10im_in = Image.open(path) #読み込み(Pillow) 11gray_im = im_in.convert("L") 12 13im = gray_im 14im_arr = np.array(im) #Numpy に変換 15im_arr_max = max([max(i) for i in im_arr]) #データ内カウントの最大値 16 17def change_max(max_value): 18 I = np.round(im_arr / max_value * 255) 19 I = np.array(I, dtype = np.int64) 20 # 255以上は255、0以下は0にする。 21 buf2 = np.array([[j if j >= 0 else 0 for j in i] for i in I]) 22 buf1 = np.array([[j if j <= 255 else 255 for j in i] for i in buf2]) 23 image = buf1 24 return image 25 26 27#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) 28Source_Range = IntSlider(value = im_arr_max/10, min = -2, max = im_arr_max,\ 29 description = "Range:", step = 1, continuous_update=False) 30#Targetスライダーの設定 (初期値 & 範囲) 31Target_Range = IntSlider(min = -2,\ 32 description = "Target:", step = 1, continuous_update=False) 33widgets.jsdlink((Source_Range, "value"), (Target_Range, "max")) 34@interact(Source_Range = Source_Range, Target_Range = Target_Range) 35def ShowImage(Source_Range, Target_Range): 36 image = change_max(Target_Range) 37 fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 38 ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) 39 # --------- figureの軸を非表示------- 40 ax1.tick_params(labelbottom = False, bottom = False) # x軸の削除 41 ax1.tick_params(labelleft = False, left = False) # y軸の削除 42 ax1.set_xticklabels([]) 43 #--------- figureの枠線を非表示------ 44 ax1.spines['right'].set_visible(False) 45 ax1.spines['left'].set_visible(False) 46 ax1.spines['top'].set_visible(False) 47 ax1.spines['bottom'].set_visible(False) 48 # ----------------------------------- 49 50 ax1.imshow(image, "gray", vmax = Target_Range) 51 return plt.show()
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
anaconda3をインストール
Python3
jupyter notebook
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