49 Import multi-layer tiff images and convert them for visualization

[robertkrasniqi]

resolves #49

Ich habe das Ticket gelöst, in dem abgefragt wird ob ein tif/tiff image geladen wird. Falls ja, gehen wir in die Funktion "process_tiff_image" welche über jedes layer iteriert und mit diesem jeweils die Funktion "convert_grayscale_to_opacity" aufruft. Dort werden die Frames dann wie gefragt konvertiert. Die Hauptfunktionalität ist in keiner Weise beeinflusst.

Im Commit gibt es keine Debug-Anzeigen o.Ä.. Falls ihr die Funktionalität testen wollt, könnt ihr den Code verändern wie unten zu sehen ist. Dabei werden die einzelnen konvertierten Layer geöffnet und angezeigt.

In _load_image:

if filename and (filename.endswith('.tif') or filename.endswith('.tiff')):
        processed_images = process_tiff_image(filename)
        for i, img in enumerate(processed_images):
            img.show(title=f"Processed Image {i}")
        parent.processed_images = processed_images

[JoshuaSchlucke]

Konnte leider nicht nachschauen aber gibt es einen besseren weg es direkt in 8bit zu konvertieren?

[robertkrasniqi]

Done :)
danke für die Hilfe

[ShalinGhe]

Der hinzugefügte Code zur Verarbeitung von 2D-Multi-Layer-Grayscale-TIFF-Bildern ist sehr gut gelungen. Die Implementierung erfüllt die Anforderungen des Tickets in vollem Umfang. Alle Ebenen eines mehrschichtigen TIFF-Bildes werden korrekt importiert und die Graustufenwerte werden in Alphawerte umgewandelt, was für die spätere Visualisierung optimal ist. Die Trennung der Logik in die Funktionen process_tiff_image und convert_grayscale_to_opacity ist klar und sinnvoll strukturiert. Dies erleichtert das Verständnis des Codes, und auch die Weiterverwendung und Wartung des Codes werden gut ermöglicht.

Die Funktionen sind klar und verständlich benannt (Self-documented Code), und der Code selbst ist sauber und gut organisiert. Die gewünschten Kommentare erleichtern das Verständnis mit In- und Outputs nochmal extra.

Ich habe den Code auf einem Mac mit TIFF-Bildern unterschiedlicher Ebenenanzahl (1, 5 und 7 Layer) getestet. In allen Fällen wurden die Bilder korrekt geladen und die Ebenen wie erwartet konvertiert und ausgegeben.

Für zukünftige Projekte könnte es sinnvoll sein, Performance-Optimierungen in Betracht zu ziehen. Vor allem wenn es um sehr große Bilder oder eine große Anzahl von Ebenen geht. Das könnte durch parallele Verarbeitung oder den Einsatz effizienterer Bildverarbeitungsmethoden erreicht werden. Der aktuelle Code ist für unser Ziel und unsere Rahmenbedienungen aber absolut robust und leistungsfähig genug für den vorgesehenen Anwendungsfall.

Die Testfunktion, die die konvertierten Schichten anzeigt, war super hilfreich. So konnte ich schnell überprüfen, ob alles wie gewünscht funktioniert, und es alles problemlos geklappt. Gute Arbeit!