Python读取hdf文件并转化为tiff格式输出

下面是Python读取hdf文件并转化为tiff格式输出的完整攻略：

一、安装相关库

在转化hdf文件为tiff文件的过程中，我们会用到两个第三方库，分别是 h5py 和 tifffile。可以通过pip安装：

pip install h5py tifffile

二、读取hdf文件

我们假设有一个名为test.hdf的hdf文件，它包含了一个名为data的dataset，我们希望读取这个dataset，可以使用h5py库：

import h5py

with h5py.File('test.hdf', 'r') as f:
    data = f['data'][:]

这里使用了with语句，来避免手动关闭文件，以及避免发生意外时的资源泄露。代码中，'r'表示以只读模式打开文件，[:]用于读取整个dataset。

三、将数据转化为tiff格式

一般地，我们会将hdf文件中的每一个dataset转化为一个tiff文件。我们可以使用tifffile库实现这个功能。首先，我们需要将二维数据（即高度和宽度）转化为三维数据（高度、宽度和通道），因为tiff文件需要有通道信息。

这里提供两种将数据转化为tiff的方式：

方式一：使用tifffile.imsave()

import tifffile

# 将数据转化为三维格式
data = data.reshape((1, data.shape[0], data.shape[1]))

# 将数据保存为tiff文件
tifffile.imsave('test.tiff', data)

上面的代码中，imsave()函数可以将numpy类型的数据保存为tiff文件。其中，数据的维度（高度、宽度和通道）需要在数组中指定，这里我们使用reshape()方法将二维数据转化为三维数据。保存文件时，直接指定文件名，函数会将数组保存为tiff格式。

方式二：使用Pillow

Pillow是Python图像处理库，也可以用来将数据保存为tiff格式。需要先将numpy数组转化为Image对象：

from PIL import Image

# 将数据转化为三维格式
data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1], 1))

# 将数据保存为tiff格式
im = Image.fromarray(data.astype('uint16'))
im.save('test.tiff')

这里，通过fromarray()函数创建图像对象，然后通过save()函数保存为tiff文件。注意，这里需要将数据类型转化为uint16类型。

四、完整代码示例

下面是完整的代码示例，包括读取hdf文件和将数据保存为tiff文件两个步骤：

import h5py
import tifffile

# 读取hdf文件中的data dataset
with h5py.File('test.hdf', 'r') as f:
    data = f['data'][:]

# 将数据转化为三维格式
data = data.reshape((1, data.shape[0], data.shape[1]))

# 将数据保存为tiff文件
tifffile.imsave('test.tiff', data)

以上就是将hdf文件转化为tiff文件的完整攻略。