Discussion :

[jean-pat]

Bonjour à tous,
J'essaie de construire une image RVB à partir de trois images monochromes (des tableaux numpy.array):

• R, G, B

. J'ai suivi les indications de l'auteur de astrobetter.Le code est censé produire un tableau "rgb".
Dans mon code cela donne:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#Reconstitute original image size
#should be a red image of size =shape
R=c3_r.reshape(shape)
G=c3_g.reshape(shape)
B=c3_b.reshape(shape)
#Try to build a rgb image
rgb = np.zeros((shape[0],shape[1],3),dtype=float)
print rgb.shape
mxr=np.max(R)
mxg=np.max(G)
mxb=np.max(B)
#normalize to 0-255 uint8
Rnorm=np.uint8((255*(R/mxr)))
Gnorm=np.uint8((255*(R/mxg)))
Bnorm=np.uint8((255*(R/mxb)))
#copy each RGB component in an RGB array
rgb[:,:,0]=Rnorm
rgb[:,:,1]=Gnorm
rgb[:,:,2]=Bnorm

Quand j'essaie d'afficher cette image avec:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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pylab.gray()
pylab.subplot(224,frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(rgb)
pylab.show()

Je ne vois pas une image rvb mais une image en niveaux de gris avec un fond blanc (au lieu de noir) et je n'arrive pas à la sauver en png.

Pour raconter toute l'histoire, j'ai au départ cinq images correspondant une scène vue à différentes longueur d'ondes (du bleu au proche infra rouge). Je souhaite combiner ces cinq images en trois pour les visualiser simultannement. On peut faire cela en quelques clic avec imagej et le plugins image5D.
J'essaie de refaire la même chose en python+numpy+pylab. J'aurais également des questions sur la construction de la matrice m.Voila le code complet:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import readmagick
import os
import pylab
user=os.path.expanduser("~")
workdir=os.path.join(user,"Applications","ImagesTest","MFISH")
blue="Aqua.tif"
green="Green.tif"
gold="Gold.tif"
red="Red.tif"
frd="FarRed.tif"
complete_path=os.path.join(workdir,blue)
i1=readmagick.readimg(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,green)
i2=readmagick.readimg(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,gold)
i3=readmagick.readimg(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,red)
i4=readmagick.readimg(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,frd)
i5=readmagick.readimg(complete_path)
#
shape=i5.shape
 
b=i1.flatten()
g=i2.flatten()
y=i3.flatten()
r=i4.flatten()
f=i5.flatten()
#make a 2D array
#each line is a pixel, column=channel
channel5=np.vstack((f,r,y,g,b))
c5=channel5.T
#print c5.shape
#try some coef
m=np.array([[0.80, 0.10, 0.01],
            [0.10, 0.80, 0.04],
            [0.10, 0.05, 0.10],
            [0.00, 0.03, 0.15],
            [0.00, 0.02, 0.70]])
print m.shape
 
#produce  a flat rgb image
#combine linearly the five channels into three RGB channels
c3=np.dot(c5,m)
 
#isolate R,G,B component
c3_r=c3[:,0]
c3_g=c3[:,1]
c3_b=c3[:,2]
#Reconstitute original image size
#should be a red image of size =shape
R=c3_r.reshape(shape)
G=c3_g.reshape(shape)
B=c3_b.reshape(shape)
#Try to build a rgb image
rgb = np.zeros((shape[0],shape[1],3),dtype=float)
print rgb.shape
mxr=np.max(R)
mxg=np.max(G)
mxb=np.max(B)
#normalize to 0-255 uint8
Rnorm=np.uint8((255*(R/mxr)))
Gnorm=np.uint8((255*(R/mxg)))
Bnorm=np.uint8((255*(R/mxb)))
#copy each RGB component in an RGB array
rgb[:,:,0]=Rnorm
rgb[:,:,1]=Gnorm
rgb[:,:,2]=Bnorm
#complete_path=os.path.join(workdir,"R.png")
#readmagick.writeimg(R,complete_path)
pylab.gray()
#
pylab.subplot(221,frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(Rnorm)
#complete_path=os.path.join(workdir,"R.png")
#readmagick.writeimg(Rnorm,complete_path)
#
pylab.subplot(222,frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(Gnorm)
#complete_path=os.path.join(workdir,"G.png")
#readmagick.writeimg(Gnorm,complete_path)
#
pylab.subplot(223,frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(Bnorm)
#complete_path=os.path.join(workdir,"B.png")
#readmagick.writeimg(Bnorm,complete_path)
#pylab.clf()
pylab.subplot(224, aspect='equal',frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(rgb)
pylab.show()

[jean-pat]

J'ai simplifié mon code vite fait mal fait sans algèbre lineaire.

Le résultat n'est surrement pas optimal

[Alexis.M]

Bonjour,

je pars du principe que tu as récupéré tes images dans i1,i2,...,i5:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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multi_spectr = np.dstack([i1,i2,i3,i4,i5])
conv_matrix = np.array([
...
])
 
shape = multi_spectr.shape
multi_spectr = multi_spectr.reshape(shape[0]*shape[1],shape[2])
rgb = np.dot(multi_spectr,conv_matrix.T).reshape(shape[:2]+(3,))

[jean-pat]

merci, je vais essayer cela.

edit:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 23 14:07:40 2011
 
@author: jean-pat
"""
 
import numpy as np
import os
import pylab
#from scipy import linalg as la
#from scipy import ndimage as nd
import scipy as sp
user=os.path.expanduser("~")
workdir=os.path.join(user,"Applications","ImagesTest","MFISH")
blue="Aqua.tif"
green="Green.tif"
gold="Gold.tif"
red="Red.tif"
frd="FarRed.tif"
complete_path=os.path.join(workdir,blue)
i1=sp.misc.imread(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,green)
i2=sp.misc.imread(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,gold)
i3=sp.misc.imread(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,red)
i4=sp.misc.imread(complete_path)
#
complete_path=os.path.join(workdir,frd)
i5=sp.misc.imread(complete_path)
######################
multi_spectr = np.dstack([i1,i2,i3,i4,i5])
conv_matrix = np.array([
[0.8,0.15,0.05,0,0],
[0,0.05,0.05,0.8,0.1],
[0,0,0.05,0.15,0.8]
])
 
shape = multi_spectr.shape
multi_spectr = multi_spectr.reshape(shape[0]*shape[1],shape[2])
rgb = np.dot(multi_spectr,conv_matrix.T).reshape(shape[:2]+(3,))
rgb8=np.uint8(rgb)
########################
#R=0.8*i5+0.15*i4+0.05*i3+0.00*i2+0.00*i1
#V=0.00*i5+0.05*i4+0.05*i3+0.80*i2+0.10*i1
#B=0.00*i5+0.00*i4+0.05*i3+0.15*i2+0.80*i1
#shape=i5.shape
#rgb = np.zeros((shape[0],shape[1],3),dtype=np.uint8)
#rgb[:,:,0]=np.copy(R)
#rgb[:,:,1]=np.copy(V)
#rgb[:,:,2]=np.copy(B)
pylab.subplot(111,frameon=False, xticks=[], yticks=[])
pylab.imshow(rgb8)
pylab.show()

Il faut convertir en 8 bits pour voir l'image avec pylab.

merci

[jean-pat]

Au passage, existe t-il de "meilleures" matrices conv_matrix que d'autres?
A mon sens une bonne matrice est une matrice qui permet au mieux de séparer les couleurs.
On peut imaginer qu'il en existe une bonne qui donne une image RVB, cette image peut ensuite être convertie en HSI. Par rotation de la composante hue on peut d'une image à une autre. Il devrait donc y avoir "beaucoup" de matrices "équivalentes" parce qu'il est possible de passer d'une image RGB à l'autre en modifiant la composante Hue.

Initialement, les cinqs images de départ codent pour 24 couleurs différentes. Peut pratiquement faire une ACP (SVD...) pour construire cette image RVB?

merci

Jean-Patrick

[Alexis.M]

Effectivement une ACP aurait l'avantage d'être optimale pour tes données, tu peux imaginer prendre une ou plusieurs photos pour calculer la matrice de conversion une fois pour toute.

[jean-pat]

Bonjour,

je pars du principe que tu as récupéré tes images dans i1,i2,...,i5:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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multi_spectr = np.dstack([i1,i2,i3,i4,i5])
conv_matrix = np.array([
...
])
 
shape = multi_spectr.shape
multi_spectr = multi_spectr.reshape(shape[0]*shape[1],shape[2])
rgb = np.dot(multi_spectr,conv_matrix.T).reshape(shape[:2]+(3,))

Avec la même matrice le résultat est différent, ce qui était bleu devient rouge

[Alexis.M]

C'est parce que dans ton code original tu utilises les images dans l'ordre inverse [i5,i4,i3,i2,i1]

[jean-pat]

merci encore