如何仅将 TIFF 图像堆栈中的选定帧加载到内存中，而不必加载所有内容

问：

我正在处理大型 TIFF 图像堆栈，这些堆栈相当于 的 NumPy 数组。我有兴趣编写一个函数，该函数允许我从数组中快速选择选定的切片进行绘图和比较，以查看图像的演变情况。但是，我所知道的大多数方法都涉及必须首先将整个内容加载到内存中，而我的桌面无法处理。(300, 2048, 2048)n

您能否建议我如何优化我的代码，以便快速识别图像堆栈中要加载和绘制的数组切片，而无需先将整个堆栈加载到内存中？

工作尝试：
下面@Malcolm提供的建议非常有效，使我能够加载图像堆栈元数据和单个切片，而无需将整个堆栈加载到内存中。参数 in 允许加载图像堆栈的各个切片，而 class（？） 允许在不加载实际数组的情况下加载文件元数据。key=io.imread()TiffFile()

# Import relevant modules
import matplotlib.pyplot as plt
from tifffile import TiffFile
from skimage import io


# Load file
file = "example.tiff"  # Array of dimensions (300, 2048, 2048)
stk = TiffFile(file)  # Load file metadata

# Check number of figures to plot in subplot
frm_sep = 10  # Frames between images
num_frm = 6

# Create figure and subplots
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=num_frm, sharey=True)
for i in range(num_frm):
    # Load image reference image to adjust intensities
    if i == 0:
        img_ref = io.imread(fft, key=0)
        v_max=np.percentile(np.ravel(img_ref), 99)
    else: pass
    
    # Plot subplot
    ax = axs[i]
    ax.imshow(
        io.imread(fft, key=(i * frm_sep)),
        vmin=0,
        vmax=v_max
    )
    ax.set_title(f"Frame {i * frm_sep}")

我最初的尝试：

# Import relevant modules
from skimage import io
import dask.array as da
import matplotlib.pyplot as plt

# Load file
file = "example.tiff"  # Array dimensions of (300,2048, 2048)
img_stk = da.from_array(io.imread(file), chunks=(1, 512, 512)  # Tried using dask array for lazy loading

# Load image stack to array
frm_sep = 10  # Frames separating images
num_frm = 6  # Number of frames to show

# Create figure to plot these chosen frames
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=num_frm, sharey=True)
for i in range(num_frm):
    # Display on subplot
    axs[i].imshow(img_stk[i * frm_sep],
                  vmin=0,
                  vmax=np.percentile(np.ravel(img_stk[0]), 99)
                  )
    # Set subplot title
    axs[i].set_title(f"Frame {i * frm_sep}")

代码有效，但每次加载图像堆栈需要几分钟，这对我来说表明我正在加载整个堆栈而不是我选择的切片。