Python中如何根据配准后的像片和DSM,将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见
时间: 2024-05-01 18:17:00 浏览: 18
根据配准后的像片和DSM,可以使用以下代码将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见:
```python
import numpy as np
# 假设img为配准后的像片,dsm为DSM矩阵
# 假设img和dsm的大小相同
# 将img转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将dsm中高度为0的像素点标记为不可见
dsm[dsm == 0] = np.nan
# 根据灰度图像将dsm中可见的像素点标记为1,不可见的像素点标记为nan
dsm[img_gray > 0] = 1
dsm[img_gray == 0] = np.nan
```
以上代码将img转换为灰度图像,并将dsm中高度为0的像素点标记为不可见(使用np.nan表示)。然后根据灰度图像将dsm中可见的像素点标记为1,不可见的像素点标记为nan。这样就可以将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见。
相关问题
Python中根据配准后的像片和DSM,将DSM矩阵中对应像素点标记为可见或不可见
可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
# 读取配准后的像片和DSM
image = np.load('registered_image.npy')
dsm = np.load('registered_dsm.npy')
# 获取像片和DSM的尺寸
height, width, _ = image.shape
dsm_height, dsm_width = dsm.shape
# 创建一个与DSM尺寸相同的矩阵,用于标记像素点的可见性
visibility = np.zeros((dsm_height, dsm_width))
# 遍历像片中的每个像素点
for row in range(height):
for col in range(width):
# 获取像片中当前像素点的坐标
x, y, _ = image[row, col]
# 将像片坐标转换为DSM坐标系下的坐标
dsm_x, dsm_y = int(x), int(y)
# 如果DSM坐标在范围内,则将对应的像素点标记为可见
if dsm_x >= 0 and dsm_x < dsm_width and dsm_y >= 0 and dsm_y < dsm_height:
visibility[dsm_y, dsm_x] = 1
```
在上述代码中,我们首先读取了配准后的像片和DSM,并获取了它们的尺寸。然后,我们创建了一个与DSM尺寸相同的矩阵,用于标记像素点的可见性。
接下来,我们遍历像片中的每个像素点,并将其坐标转换为DSM坐标系下的坐标。如果DSM坐标在范围内,则将对应的像素点标记为可见。
最终,我们得到了一个标记了每个像素点可见性的矩阵。可以根据需要对其进一步处理。
Python中如何将影像与DSM坐标系配准同时建立一个与DSM大小相同的矩阵
使用Python中的GDAL库可以实现影像与DSM坐标系配准,并创建一个与DSM大小相同的矩阵。以下是基本的代码示例:
```python
from osgeo import gdal
# 打开影像和DSM文件
image_file = 'path/to/image.tif'
dsm_file = 'path/to/dsm.tif'
image_dataset = gdal.Open(image_file)
dsm_dataset = gdal.Open(dsm_file)
# 获取影像和DSM的投影和地理变换信息
image_proj = image_dataset.GetProjection()
image_geo_trans = image_dataset.GetGeoTransform()
dsm_proj = dsm_dataset.GetProjection()
dsm_geo_trans = dsm_dataset.GetGeoTransform()
# 将影像和DSM地理变换信息调整为相同
if image_proj != dsm_proj or image_geo_trans != dsm_geo_trans:
gdal.Warp('temp.tif', image_dataset, format='GTiff', outputBounds=dsm_geo_trans, outputBoundsSRS=dsm_proj)
image_dataset = gdal.Open('temp.tif')
# 创建与DSM大小相同的矩阵
cols = dsm_dataset.RasterXSize
rows = dsm_dataset.RasterYSize
band_count = image_dataset.RasterCount
data_type = image_dataset.GetRasterBand(1).DataType
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
output_file = 'path/to/output.tif'
output_dataset = driver.Create(output_file, cols, rows, band_count, data_type)
# 将影像数据写入新的矩阵中
output_dataset.SetProjection(dsm_proj)
output_dataset.SetGeoTransform(dsm_geo_trans)
for i in range(1, band_count + 1):
band = image_dataset.GetRasterBand(i)
band_data = band.ReadAsArray()
output_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(band_data)
# 关闭文件
image_dataset = None
dsm_dataset = None
output_dataset = None
```
该代码假设影像和DSM数据已经具有相同的像素分辨率和空间分辨率。如果影像和DSM的投影和地理变换信息不同,则需要使用GDAL的Warp函数将它们调整为相同。在创建新的矩阵时,该代码使用与影像相同的数据类型和波段数,并将其投影和地理变换信息设置为DSM的投影和地理变换信息。最后,使用循环将影像数据写入新的矩阵中。