Analyse d'images sous python

Bonjour,

je cherche à faire une moyenne d'une centaine d'images qui sont sous tiff.
Pour l'instant j'ai le programme :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

import os, numpy, PIL from PIL import Image     os.chdir("D://AMELIE//ESSAI_1//" ) print "Current working dir : %s" % os.getcwd()   allfiles=os.listdir(os.getcwd()) imlist=[filename for filename in allfiles if filename[-5:] in [".tiff",".tiff"]]       w,h=Image.open(imlist[0]).size N=len(imlist)     arr=numpy.zeros((h,w,1),numpy.float)     for im in imlist: imarr=numpy.array(Image.open(im),dtype=numpy.float) arr+=imarr/N N=float(N)       arr=numpy.array(numpy.round(arr),dtype=numpy.uint8)     out=Image.fromarray(arr,mode="F") out.save("Average.tiff") out.show()

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Mais j'ai comme message d'erreur : operands could not be broadcast together with shapes (1200,1920,1) (1200,1920) (1200,1920,1)

Je n'arrive pas à identifier l'erreur, merci de votre aide :)

Bonsoir,

Tu donnes une dimension supplémentaire à ton tableau qui représente l'image finale:

Code:

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arr = numpy.zeros((h, w, 1), numpy.float)

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Alors que les tableaux de la boucle sont en 2d:

Code:

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imarr = numpy.array(Image.open(im), dtype=numpy.float)

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D'où l'erreur de concaténation.

Ceci a fonctionné pour moi:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

import os, numpy, PIL from PIL import Image   os.chdir("/home/..." ) #ton chemin   dir_files = os.listdir(os.getcwd()) tiff_files = [filename for filename in dir_files if filename[-5:] == ".tiff"]   width, height = Image.open(tiff_files[0]).size image_amount = len(tiff_files)   average = numpy.zeros((height, width), dtype=numpy.float)   for file in tiff_files: image = numpy.array(Image.open(file), dtype=numpy.float) average += image / image_amount   average = numpy.array(numpy.round(average), dtype=numpy.uint8)   out = Image.fromarray(average) out.save("Average.tiff") out.show()

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Il est aussi possible d'utiliser la fonction mean() de numpy. C'est certes plus compact mais au bout d'un seuil le temps d'exécution n'est plus compétitif face à la boucle (car on effectue des opérations sur des tableaux volumineux qui prennent beaucoup de mémoire):

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

import os, numpy, scipy import matplotlib.pyplot as plt   os.chdir("/home/..." ) #ton chemin dir_files = os.listdir(os.getcwd()) tiff_files = [filename for filename in dir_files if filename[-5:] == ".tiff"]   images = numpy.array([numpy.array(scipy.misc.imread(file), dtype=numpy.float) for file in tiff_files]) average = numpy.array(numpy.round(numpy.mean(images, axis=0)), dtype=numpy.uint8)   plt.imshow(average, cmap=plt.cm.gray) plt.show()

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