背景介绍
在许多机器学习的任务中，大多数图像类型的训练数据集会以tif的格式储存，在这种情况下，如何读取tif格式的数据就至关重要
tif格式
TIF（Tagged Image File Format）格式，也被称为TIFF，是一种灵活的位图格式，主要用于存储包括照片和艺术图像在内的各种类型的图片。TIF格式最早在1986年由Aldus公司为高分辨率打印机进行开发。现在它的所有权属于Adobe。 下面是一些关于TIF格式的关键特性：
- Lossless Compression：TIF文件可以使用无损压缩，这意味着在压缩和解压缩过程中，图像的质量不会因此受损。
- High Quality：由于TIF支持无损压缩，因此它可以保存高质量的图像数据，这使其成为专业级或商业级图像的理想选择。
- Color Depth：TIF格式支持多种颜色深度，包括黑白（1bit）、灰度（8bit）、真彩色（24bit）、甚至是48bit或更高。
- Large File Size：由于TIF格式关注图像质量，所以在使用无损压缩或者没有压缩的情况下，TIF文件通常会有较大的文件大小。
- Metadata：TIF格式支持丰富的元数据，包含但不限于日期、时间、作者、版权、摄影设备信息等。
- Multiple Pages：TIF格式文件支持存储多页图像，这使得一些扫描软件喜欢使用此格式储存多页扫描结果。 在实际使用中，TIF格式被广泛应用于各种需要高质量图片的领域，例如出版、摄影、打印和设计等。
tif格式文件的读取
这里使用python的PTL库对tif格式的文件进行读取
环境依赖的库
from PIL import Image # 读取tif格式文件
import numpy as np # 将PIL.Image转换为numpy类型
import matplotlib.pyplot as plt # 对图像进行可视化我们这里读取的是进行视网膜血管分隔的训练数据集，图像以tif格式储存
data_path = r"你的tif格式文件路径"
data = Image.open(data_path)
print(data)输出结果
<PIL.TiffImagePlugin.TiffImageFile image mode=RGB size=565x584 at 0x1FA40F099D0>这样不太直观，我们把数据转换成numpy类型打印出tif格式图像的形状
data_np = np.array(data)
print(data_np.shape)结果输出
(584, 565, 3)可以直观地看到读取的tif是一个像素的三通道图像
可视化
我们对读取的数据进行显示看看
plt.imshow(data)
plt.show()
注意这里plt.imshow可以直接显示PIL.Image格式的数据，同样可以传入转换为numpy格式的数据进行可视化
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