tiffeditor 0.4.0

メモリ効率の良い巨大TIFF画像の部分編集ライブラリ

TiffEditor

🚀 新しいリポジトリ: より良い名前とクリーンな構造を持つ新しいホームへようこそ！

メモリ効率の良い巨大 TIFF ファイルの部分編集を可能にする Python ライブラリです。

✨ 主な特徴

• 🚀 メモリ効率: メモリに乗らない巨大な TIFF ファイルでも部分的な読み書きが可能
• 🔧 タイル構造: TIFF のタイル機能を活用した高速アクセス
• 🎯 スライス記法: NumPy ライクなスライス記法でのデータアクセス
• 📊 データ整合性: 読み書きの整合性チェック機能内蔵
• 💾 部分更新: 既存ファイルの一部のみを効率的に更新可能
• 🎨 BGR 形式統一: OpenCV（cv2）との完全互換
• ⚡ ScalableTiffEditor: 仮想的な大画像操作でプロトタイプ開発を効率化

📦 インストール

PyPI からインストール（推奨）

pip install tiffeditor

GitHub から直接インストール

pip install git+https://github.com/vitroid/tiffeditor.git

開発環境セットアップ

# プロジェクトをクローン
git clone https://github.com/vitroid/tiffeditor.git
cd tiffeditor

# 依存関係をインストール（開発用）
make install-dev
# または
poetry install

# 仮想環境をアクティブ化
poetry shell

🚀 基本的な使用方法

通常の TIFF 編集

from tiffeditor import TiffEditor
import numpy as np

# 新しいTIFFファイルを作成
with TiffEditor(
    filepath="large_image.tiff",
    mode="w",
    shape=(10000, 10000, 3),  # 高さ×幅×チャンネル
    dtype=np.uint8,
    create_if_not_exists=True,
) as editor:
    # 部分的にデータを書き込み（BGR形式）
    test_data = np.random.randint(0, 255, (1000, 1000, 3), dtype=np.uint8)
    editor[1000:2000, 2000:3000] = test_data

    print(f"ファイル情報: {editor.get_info()}")

仮想的な大画像操作 (ScalableTiffEditor)

from tiffeditor import ScalableTiffEditor
import numpy as np

# 仮想的に8000x6000の画像だが、実際は800x600で保存
with ScalableTiffEditor(
    filepath="virtual_large.tiff",
    virtual_shape=(6000, 8000, 3),  # 仮想的なサイズ
    scale_factor=0.1,                # 実際のサイズ = 仮想サイズ × 0.1
    mode="w",
    dtype=np.uint8,
    create_if_not_exists=True,
) as editor:
    # ユーザーは大きな座標で操作
    test_data = np.zeros((1000, 1000, 3), dtype=np.uint8)
    test_data[:, :, 2] = 255  # BGR形式で赤色

    # 仮想座標で書き込み（実際には100x100にリサイズされて保存）
    editor[1000:2000, 1500:2500] = test_data

    # 仮想座標で読み込み（実際のデータが1000x1000にリサイズされて返される）
    read_data = editor[1000:2000, 1500:2500]
    print(f"読み込んだデータの形状: {read_data.shape}")  # (1000, 1000, 3)

🎯 主要クラス

TiffEditor

メインクラス。BGR 形式で TIFF ファイルの読み書きを担当。OpenCV（cv2）との完全互換。

ScalableTiffEditor

仮想的に大きな画像を扱いながら、実際には縮小されたファイルで操作を行う拡張クラス。

主要な特徴:

• 仮想座標系での操作
• 自動的なスケーリング（拡大・縮小）
• メモリ効率の大幅改善
• 透明な座標変換

🔧 テストと開発

クイックテスト

# 使用例を実行
python example_usage.py

# 基本的なエディタテスト
python tiffeditor.py test_editor

# ScalableTiffEditorのテスト
python tiffeditor.py test_scalable

# メモリ効率テスト（大容量ファイル）
python tiffeditor.py large_test

開発者向け Make コマンド

# ヘルプを表示
make help

# 全チェック実行（フォーマット + lint + 型チェック + テスト）
make all-checks

# コミット前チェック
make pre-commit

# パッケージビルド
make build

# TestPyPIにアップロード
make upload-test

# 本番PyPIにアップロード
make upload

📈 パフォーマンス

メモリに乗らないサイズ（6.47GB）のファイルを、わずか 1.31GB のメモリで処理！

INFO: 利用可能メモリ: 4.24 GB
INFO: 作成予定サイズ: 47717x47717x3
INFO: 予想ファイルサイズ: 6.36 GB
INFO: 実際のファイルサイズ: 6.47 GB
INFO: メモリ使用量変化: 52.8MB -> 1311.8MB
INFO: ✅ 大きなTIFFファイルの作成・整合性チェックが成功しました！

🏗️ 技術仕様

• 依存関係: numpy, rasterio, tifffile, opencv-python
• 対応形式: タイル化 TIFF（Tiled TIFF）
• データ型: uint8, uint16, float32 など（NumPy 対応型）
• 色形式: BGR（OpenCV 互換）
• 最大ファイルサイズ: システムディスク容量に依存

🔄 移行ガイド

既存の rasterio_tiff からの移行

# 旧: rasterio_tiff
from rasterio_tiff import TiffEditor

# 新: tiffeditor
from tiffeditor import TiffEditor

# API は 100% 互換！追加コードは必要ありません

📄 ライセンス

MIT License

🤝 コントリビューション

Issue や Pull Request を歓迎します！

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注意: BGR 形式での統一により、OpenCV（cv2）との混在利用が完全に安全になりました。