Извлечение интересующей области из файла изображения без чтения всего изображения

libvips будет читать только ту часть, которая вам нужна, когда это возможно. Например, если вы обрежете 100 x 100 пикселей из верхнего левого угла большого PNG-файла, это будет быстро:

$ time vips crop wtc.png x.jpg 0 0 100 100
real    0m0.063s
user    0m0.041s
sys 0m0.023s

(четыре числа слева, сверху, ширина, высота области, которая будет обрезана из wtc.png и записана в x.jpg)

Но область 100x100 пикселей снизу довольно медленная, так как она должна считывать и распаковывать пиксели перед пикселями, которые вы хотите получить в нужной точке файла:

$ time vips crop wtc.png x.jpg 0 9000 100 100
real    0m3.063s
user    0m2.884s
sys 0m0.181s

JPG и форматированный TIFF работают одинаково, хотя это менее очевидно, поскольку они являются гораздо более быстрыми форматами.

Некоторые форматы поддерживают настоящее чтение с произвольным доступом. Например, тайловый TIFF работает быстро везде, так как libvips может использовать libtiff для чтения только нужных тайлов:

$ vips copy wtc.png wtc.tif[tile]
$ time vips crop wtc.tif x.jpg 0 0 100 100
real    0m0.033s
user    0m0.013s
sys 0m0.021s
$ time vips crop wtc.tif x.jpg 0 9000 100 100
real    0m0.037s
user    0m0.021s
sys 0m0.017s

OpenSlide, vips, тайловый OpenEXR, FITS, двоичный PPM/PGM/PBM, HDR, RAW, Analyze, Matlab и, возможно, некоторые другие поддерживают настоящий произвольный доступ, подобный этому.

Если вас интересуют подробности, в документации по API есть глава, описывающая, как libvips открывает файл:

http://libvips.github.io/libvips/API/current/How-it-opens-files.md.html

Вот обрезка и сохранение в Python с использованием pyvips:

import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file(input_filename, access='sequential')
tile = image.crop(left, top, width, height)
tile.write_to_file(output_filename)

access= — это флаг, который намекает libvips, что это нормально для потоковой передачи этого изображения, если базовый формат файла не поддерживает произвольный доступ. Вам не нужно это для форматов, которые поддерживают произвольный доступ, таких как мозаичный TIFF.

Вам не нужно писать в файл. Например, это создаст буферный объект, содержащий файл, закодированный как JPG:

buffer = tile.write_to_buffer('.jpg', Q=85)

Или это будет писать напрямую в stdout:

target = pyvips.Target.new_from_descriptor(0)
tile.write_to_target('.jpg', Q=85)

Q=85 — необязательный аргумент для установки Q-фактора JPG. Вы можете установить любой из параметров сохранения файла.

ITK может делать это с некоторыми форматами. Существует метод CanStreamRead, который возвращает true для форматов, поддерживающих потоковую передачу. , например MetaImageIO. Пример можно найти здесь. Вы можете задать более подробные вопросы на форуме ITK.

Если у вас есть контроль над форматом файла, я бы посоветовал вам использовать мозаичные файлы TIFF. Обычно они используются в изображениях целых слайдов цифровой патологии со средним размером 100kx30k пикселей или около того.

LibTiff упрощает чтение плиток, соответствующих выбранной области интереса. Тайлы можно сжимать, не снижая эффективности чтения небольшой области (нет необходимости декодировать целые строки сканирования).

Формат BMP (несжатый) достаточно прост, чтобы вы могли сами написать функцию.

TIFF немного сложнее, так как существует очень много подформатов. Но библиотека TIFF (TIFFlib) поддерживает режим ввода-вывода, ориентированный на тайлы. http://www.libtiff.org/libtiff.html#Tiles

Я не знаю такого библиотечного решения.
Низкоуровневый доступ для чтения файлов зависит от формата и, в частности, сопоставление файлов зависит от ОС.

Если у вас есть доступ к необработанным байтам, то при условии, что вы знаете ширину, высоту, глубину, количество каналов и т. Д., Тогда вычисление смещения файла тривиально, поэтому просто сверните свое собственное.

Если вы передаете извлеченные данные по сети, вы можете рассмотреть возможность сжатия извлеченной области интереса в памяти, если она относительно велика, перед отправкой по сети.