PythonMagick 数据提取 JPEG2000

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提问于 2025-04-17 04:37

我正在开发一个应用程序，其中需要读取卫星图像（每张图像只有一个波段）并处理像素数据。

图像的格式是JPEG-2000，因此我不能使用PIL库（这个库能让事情变得简单很多）。我找到了一种叫PythonMagick的库，能够很好地读取图像并提取像素的值。不过，我只能提取一个像素的值！

im=PythonMagick.Image(dirimage)      # (This is very slow....)
a=im.pixelColor(j-1,i-1).intensity() # the value intensity is extracted for one pixel
a=a/int(XML_var[37][2])              # the reflectance values are normalised to the range [0,1]

所以，我需要用一个循环来获取所有的像素值（因为图像非常大）。我尝试使用Blob函数来获取数据，但程序崩溃了。

有没有更好的方法？我该如何快速获取JPEG2000图像的像素数据并保存到一个数组中呢？

数据提取图像处理像素值卫星图像 PythonMagick JPEG2000 Blob函数

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我下载了Kakadu（这是一个用于非商业目的的免费软件），我在使用kdu_expand这个模块。

我用的命令是：os.system('kdu_expand -i image.jp2 -o temp_image.tif')

这里有个稍微偏题的评论，给那些在运行Kakadu（KDU）演示的人。如果你像上面那样运行kdu_expand：os.system('kdu_expand -i image.jp2 -o temp_image.tif')，如果出现错误：

dyld: Library not loaded: /usr/local/lib/libkdu_v78R.dylib
  Referenced from: /usr/local/bin/kdu_expand
  Reason: no suitable image found.  Did find:
    /usr/local/lib/libkdu_v78R.dylib: open() failed with errno=13
    /usr/local/lib/libkdu_v78R.dylib: open() failed with errno=13
Trace/BPT trap: 5

请检查libkdu_v78R.dylib的权限，并将其更改为644或666，或者其他具有读/写权限的设置。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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你给我的答案很好，完美提取了像素信息（把uint8改成uint16）。不过，我得到的数值比实际值要高，有一个偏差。因为JPEG2000使用的是有损压缩，所以数值上会有1或2的小误差。

我不太喜欢使用外部调用，但在这种情况下，我发现这个方法更好也更快：

我下载了Kakadu（非商业用途可以免费使用），并使用了kdu_expand这个模块。

我用这个命令：os.system('kdu_expand -i image.jp2 -o temp_image.tif')

然后用PIL库打开生成的文件：im=PIL.Image.open('temp_image.tif')

接着，我把图像的数据提取出来，像这样：pixels=array(im.getdata()).reshape((im.size[0], im.size[1]))

我把JPEG2000格式的图像转换成了TIF格式，这个过程很快，而且现在的电脑在静态内存方面通常没有太大限制。然后，PIL库能很好地提取数据。

注意：我尝试过直接用PythonMagick进行转换，但结果和之前一样有偏差。

注意2：我还发现了OpenCV这个有趣的库，但结果不正确。

我用这个命令读取图像：pixels_cv2=cv2.imread('image.jp2',0)

注意3：我使用的图像是用12位编码的卫星图像。可能在其他类型的数据上，PythonMagick的表现会更好。

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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使用 Blob 应该可以正常工作：

import numpy
from PythonMagick import Image, Blob

i = Image('http://www.microimages.com/gallery/jp2/potholes2.jp2')
b = Blob()
i.write(b, 'GRAY')
a = numpy.fromstring(b.data, 'uint8').reshape((i.rows(), i.columns()))

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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