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python读取与写入tif图片的完整信息(过程详解)

2023-05-18 11:34

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python读取与写入tif图片的完整信息

一、导入gdal包

在anconda环境下:

conda install gdal

在其他环境下,去这个网站下载gdal包,直接使用pip install gdal是不行的

 注意:

对于liunx用户,建议使用conda安装,对于win用户两者都可以。

使用方式一:from osgeo import gdal

使用方式二: import gdal 

读取if

#Tif文件读取
def ReadTifImg(filename):
    '''功能:用于读取TIF格式的遥感图像,
       返回值:im_proj : 地图投影信息,一般在剪裁,拼合图像的时候不修改这部分信息
             im_geotrans : 仿射矩阵,里面存放了地图绝对的地理信息位置
             im_data:通道顺序位 [channel,width,height]'''
    dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
    im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数
    im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数
    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵
    im_proj = dataset.GetProjection()  # 地图投影信息
    # GeoTransform[0]  横向 水平 [0,0.5,0,0,0,-0.5]
    # GeoTransform[3]  左上角位置
    # GeoTransform[1]是像元宽度 正值 相加
    # GeoTransform[5]是像元高度 负值 相减
    # 如果影像是指北的,GeoTransform[2]和GeoTransform[4]这两个参数的值为0。
    im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height)  # 将数据写成数组,对应栅格矩阵
    del dataset
    return im_proj, im_geotrans, im_data

写入tif

 
#Tif文件写入
def WriteTifImg(filename, im_proj, im_geotrans, im_data, datatype=None):
    '''功能:用于写TIF格式的遥感图像,同时兼容一个通道 和 三个通道
       返回值:im_proj : 地图投影信息,保持与输入图像相同
             im_geotrans : 仿射矩阵,计算当前图像块的仿射信息
             im_data:通道顺序位 [channel,height,width], 当前图像块的像素矩阵,
             datatype:指定当前图像数据的数据类型,默认和输入的im_data类型相同'''
    # gdal数据类型包括
    # gdal.GDT_Byte,
    # gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
    # gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64
    # 判断栅格数据的数据类型
    if datatype is None:  # im_data.dtype.name数据格式
        if 'int8' in im_data.dtype.name:
            datatype = gdal.GDT_Byte
        elif 'int16' in im_data.dtype.name:
            datatype = gdal.GDT_UInt16
        else:
            datatype = gdal.GDT_Float32
    # 判读数组维数
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    else:
        im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape
        # 创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")  # 数据类型必须有,因为要计算需要多大内存空间
    dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
    dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
    if im_bands == 1:
        dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据
    else:
        for i in range(im_bands):  # 按波段写入
            dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset

补充:用python读取tif格式图像,opencv读取

import cv2
img = cv2.imread("11.tif",1)
#第二个参数是通道数和位深的参数,
#IMREAD_UNCHANGED = -1#不进行转化,比如保存为了16位的图片,读取出来仍然为16位。
#IMREAD_GRAYSCALE = 0#进行转化为灰度图,比如保存为了16位的图片,读取出来为8位,类型为CV_8UC1。
#IMREAD_COLOR = 1#进行转化为RGB三通道图像,图像深度转为8位
#IMREAD_ANYDEPTH = 2#保持图像深度不变,进行转化为灰度图。
#IMREAD_ANYCOLOR = 4#若图像通道数小于等于3,则保持原通道数不变;若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位
print (img)
print (img.shape)
print (img.dtype)
print (img.min())
print (img.max())
#创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

到此这篇关于python读取与写入tif图片的完整信息的文章就介绍到这了,更多相关python读取与写入tif内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

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