优化HDF5大型4D数组至5D数组的高效转换策略

import h5py
import numpy as np

# 假设HDF5文件路径
file_path = 'your_huge_image.h5'

with h5py.File(file_path, 'r') as hf:
    # 访问顶层数据集或组
    # 例如，如果'DataSet'是一个Group
    dataset_group = hf.get('DataSet') 
    # 或者直接通过路径访问
    # dataset_group = hf['DataSet']

    # 遍历其下的ResolutionLevel 0
    res_level_0_group = dataset_group.get('ResolutionLevel 0')
    # res_level_0_group = hf['DataSet/ResolutionLevel 0']

    # 获取时间点和通道的数量
    # 这需要根据实际HDF5结构推断或硬编码
    # 假设TimePoint 0, TimePoint 1, ...
    # 假设Channel 0, Channel 1, ...

    # 示例：获取所有时间点和通道的名称
    time_points_keys = [k for k in res_level_0_group.keys() if k.startswith('TimePoint')]
    num_time_points = len(time_points_keys)

    # 假设每个TimePoint下都有Channel 0和Channel 1，并且它们是数据集
    # 并且每个Channel下都有一个名为'Data'的数据集

    # 示例：从第一个时间点的第一个通道获取一个数据样本以确定Z,Y,X维度和数据类型
    # 确保路径是正确的
    sample_data_path = f'DataSet/ResolutionLevel 0/{time_points_keys[0]}/Channel 0/Data'
    sample_dataset = hf[sample_data_path]

    # 获取单张3D图像的维度 (Z, Y, X)
    z_dim, y_dim, x_dim = sample_dataset.shape

    # 获取通道数量 (根据原始代码，假设是2个通道，或者从实际结构推断)
    # 原始代码中 `stack1` 和 `stack2` 都来自 `Channel 0`，这可能是个笔误
    # 假设实际有多个通道，例如 Channel 0, Channel 1, ...
    # 这里我们假设有 C 个通道，需要根据实际文件结构来确定
    num_channels = 2 # 假设C=2，根据原始问题描述

    # 预分配目标5D NumPy数组
    # 最终形状为 (T, C, Z, Y, X)
    target_image_shape = (num_time_points, num_channels, z_dim, y_dim, x_dim)
    # 使用与HDF5数据集相同的数据类型以避免转换开销
    target_image_dtype = sample_dataset.dtype 

    image_5d = np.empty(target_image_shape, dtype=target_image_dtype)

    # 遍历时间点和通道，直接加载数据
    for t_idx, time_key in enumerate(sorted(time_points_keys, key=lambda x: int(x.split(' ')[1]))):
        for c_idx in range(num_channels): # 假设通道从0开始
            # 构建到实际数据块的路径
            data_path = f'DataSet/ResolutionLevel 0/{time_key}/Channel {c_idx}/Data'

            # 直接将数据切片读取到预分配数组的相应位置
            # hf[data_path][:] 会读取整个数据集
            # 假设每个Channel/Data都是一个3D (Z,Y,X) 数组
            image_5d[t_idx, c_idx, :, :, :] = hf[data_path][:] 

            # 如果HDF5数据集本身支持切片，也可以只读取部分
            # 例如：image_5d[t_idx, c_idx, :, :, :] = hf[data_path][slice_z, slice_y, slice_x]

print(f"转换完成，最终5D数组形状: {image_5d.shape}")
print(f"数据类型: {image_5d.dtype}")