在 Python 中处理 TIFF 图像，最常用且推荐的库是 Pillow（PIL 的现代分支），虽然你提到了 libtiff，但通常我们不会直接调用底层的 C 库 libtiff，而是通过 Python 封装好的库来使用它。
以下是几种常见方式：
✅ 1. 使用 Pillow（推荐）
安装
pip install Pillow
基本用法
读取 TIFF 图像
from PIL import Image
img = Image.open("example.tif")
img.show() # 显示图像
print(img.format, img.size, img.mode)
保存为 TIFF
img.save("output.tif", format="TIFF")
处理多页 TIFF（如扫描文档）
from PIL import Image
# 打开多页 TIFF
img = Image.open("multipage.tif")
# 遍历每一页
page = 0
while True:
try:
img.seek(page)
img.save(f"page_{page}.tif")
print(f"Saved page {page}")
page += 1
except EOFError:
break
✅ 2. 使用 tifffile 库（适合科学计算/大数据）
tifffile 是专门用于处理大型 TIFF 文件的库，支持 NumPy 数组，性能更好。
安装
pip install tifffile
基本用法
读取 TIFF 为 NumPy 数组
import tifffile
import numpy as np
# 读取 TIFF 文件
data = tifffile.imread("example.tif")
print(data.shape, data.dtype)
保存 NumPy 数组为 TIFF
tifffile.imwrite("output.tif", data)
读取多页 TIFF
with tifffile.TiffFile("multipage.tif") as tif: for i, page in enumerate(tif.pages): print(f"Page {i}: shape={page.shape}, dtype={page.dtype}") # 可选：读取为数组 # array = page.asarray()
✅ 3. 使用 libtiff 直接绑定（较少用）
如果你需要更底层的控制,可以使用 libtiff 的 Python 绑定：
安装
pip install libtiff
基本用法
from libtiff import TIFF
# 读取
with TIFF.open("example.tif", mode="r") as tif:
data = tif.read_image()
print(data.shape)
# 写入
with TIFF.open("output.tif", mode="w") as tif:
tif.write_image(data)
⚠️ 注意：
libtiff包在 Windows 上可能安装困难，需要预编译的二进制文件。
| 特性 | Pillow | tifffile | libtiff |
|---|---|---|---|
| 易用性 | |||
| 性能（大文件） | |||
| 多页支持 | |||
| NumPy 集成 | ✅（需转换） | ✅（原生） | |
| 安装难度 | 低 | 低 | 中/高 |
| 适用场景 | 通用图像处理 | 科学计算/大数据 | 底层控制 |
💡 建议
- 日常使用：用
Pillow - 科学计算/大数据：用
tifffile - 需要底层控制：用
libtiff
如果你有具体的使用场景（如读取、写入、转换格式等），可以告诉我，我可以提供更详细的代码示例！
首发原创文章，作者：世雄 - 原生数据库架构专家，如若转载，请注明出处：https://idctop.com/article/477528.html
