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这篇文章主要介绍“python怎么读取与写入tif图片的完整信息”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“python怎么读取与写入tif图片的完整信息”文章能帮助大家解决问题。
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
#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
#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
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()
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