SVS文件是什么？

最开始拿到SVS文件一脸懵逼的，这货长这样(在windows下可以用Aperio ImageScope这个开源软件打开)：

我现在接触的这种图片的大小一般在60M-1.5G之间，可以将图片放大到20倍左右，上面的这张图片来自于网站https://openslide.org/demo/，支持网页在线查看，有兴趣小伙伴可以去这个网站看看。当图片放大到最大分辨率时，可以看到组织里面的每一个细胞，可以说真的非常高清了。

SVS文件如何转存成通用格式（保持高分辨率）？这里以上面链接里面的 CMU-1-JP2K-33005.svs 文件为例，文件大小为：132.6M

我首先想到了opencv，因为图片处理这一块opencv比较方便。但是令我想不到的是，opencv竟然读取的时候就出错了“ cv2.error: OpenCV(3.4.2) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:74: error: (-215:Assertion failed) pixels <= (1<<30) in function 'validateInputImageSize' ”，说明svs文件大小超出范围，于是我只能换其他方法。

然后我google了很多方法（注：以下很多网站都得FQ...）：

1. OpenSlide(openslide-python):https://openslide.org/

OpenSlide这是一个开源C库，有python的接口，很好用。具体的openslide的使用，大家可以自行百度，这里有一个不错的链接：https://blog.csdn.net/weixin_41787032/article/details/79817926

不得不说，openslide对于病理图片的切片处理还是很不错的，但是要想把保存整张高分辨率图片，我很惊讶地发现，图片的大小以倍数增加（使用tiff格式存储，大概扩大了十倍，但是如果以jpg格式的话，图片确实会很小，但是是属于有损压缩，这里并没有选择。话说png也是个不错的选择），因为我取的是 level=0下的dimensions，这样可以保持图片的最大分辨率，但是与此同时，如果图片再大一点或者电脑的性能略低的话，电脑就有可能卡死，或者报MemoryError的错误，于是我放弃了继续使用openslide。下面是我的代码，很简单：

import openslide
import numpy as np
import scipy.misc
test = openslide.open_slide('test.svs')
img = np.array(test.read_region((0, 0), 0, test.dimensions))
scipy.misc.imsave('test.tif', img)

2. libvips(pyvips): http://jcupitt.github.io/libvips/API/current/Examples.md.html

libvips也是一个C库，但是也有python接口，叫pyvips，使用方法请查看官方文档：https://libvips.github.io/pyvips/。

这个方法有点无脑了，直接读取然后存储，一点儿都不拖泥带水。但是问题是，存储后的图片大小变得特别大，但是不会出现存储不了的情况，也就是不会出现内存错误之类的现象而导致存储失败。下面是我的代码：

import pyvips
img = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential')
img.write_to_file('test.tif')

3. reaConverter（windows软件，支持命令行批量操作）

这是一款windos下的软件，可以支持多种格式的图片自动转换，这是链接：https://www.reaconverter.com/convert/svs_to_tiff.html。问题是，转换过后的图片大小依然非常大，而且转换时间很长，每一样都是我所不能接受的。而且，软件也是付费的，伤不起。。。（软件长这个样子）

其实，对于svs文件的高分辨率存储，我现在也还是没有太好的解决办法。我现在所能存储的结果都是，文件变得特别大，这样对于存储以及后续的处理都非常麻烦，所以我们研究了一下，还是决定对svs文件进行切片处理，然后进行识别等一系列操作，存储这一环节就被省略掉了。如果大家有什么好的建议不妨探讨一下；

SVS文件的显示

这里我就直接说方法了，也就是很牛掰的Deep Zoom。微软有一个软件叫做DeepZoomComposer，原理和这个一样，可以实现将一张高清大图分成好几个分辨率下的小图，并且小图是由一张张小的切片组成的，下面是这种图片的效果（左边是缩略图，右边是最大分辨率下眼睛部位的图片）：

既然这么牛掰的技术，python肯定也会有相应的api的。有很多库都支持deep zoom，像：openslide，py_wsi，pyvips等等，不过这里我还是要用pyvips，不为什么，只是因为简单无脑。。。下面是将svs文件转换成dzi文件格式保存：

import pyvips
img = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential')
img.dzsave('test')

执行以上代码后，会生成两份文件，分别是：test.dzi，test_files，前者是单个文件，后者是一个文件夹，里面存储了svs文件不同分辨率下的切片，test.dzi里面的文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Image xmlns="http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008"
Format="jpeg"
Overlap="1"
TileSize="254"
>
<Size
Height="32893"
Width="46000"
/>
</Image>

要想将dzi文件展示出来，有一个java库叫做OpenSeaDragon（https://openseadragon.github.io/examples/tilesource-dzi/），将OpenSeaDragon下载下来并解压放在任何一个你喜欢的本地文件夹中，重命名为：openseadragon。此外还需要一个html文件（源自：https://blog.csdn.net/qianqianyixiao1/article/details/50420398），这里起名为test.html，内容如下：

<!DOCTYPE html>
<html lang='en'>
<head>
<meta charset='UTF-8'>
<title>OpenSeadragon_Demo0</title>
<script src='../openseadragon.min.js'></script>
</head>
<body>
<div id='openSeadragon1' style='width:1850px; height:960px;'></div>
</body>
<script type='text/javascript'>
OpenSeadragon({
id: 'openSeadragon1',
prefixUrl: '../images/',
tileSources: {
Image: {
xmlns: 'http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008',
Url: './test_files/',
Overlap: '1',
TileSize: '254',
Format: 'jpeg',
Size: {
Height: '32893',
Width: '46000'
}
}
}
});
</script>
</html>

记得将里面的数据替换成dzi文件里面的数据，然后就可以将test.dzi文件删除了。然后将test.html和test_files文件夹置于同一目录（这里我的目录起名为：zoomFiles）下，然后放入到openseadragon文件夹中（下图所示），然后你就可以点击test.html文件，在网页里就能得到显示对应的结果了（如下图所示，最后一张为文件存放规则）。

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