我用imread读取了tiff文件，然后想要裁剪掉最后面21行如何处理呢？

可以使用numpy库对读取的图像数组进行裁剪操作。对于一个形状为(height, width, channels)的图像数组，如果要裁剪掉最后面21行，则可以通过以下代码来实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取tiff文件
img = cv2.imread('test.tiff', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 裁剪掉最后面21行
img = img[:-21, :, :]

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey()

在上述代码中，img[:-21, :, :]表示裁剪掉最后面21行，得到的新数组再赋值给img。注意，这里使用了numpy的切片操作，其中-21表示倒数第21个元素。最后，使用cv2.imshow函数显示结果。

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我想用C++实现把两个tif合并后裁剪到shp中的操作

在C++中，将TIFF图像文件合并并裁剪到Shapefile（.shp）通常涉及到图像处理库（如OpenCV）、地理空间数据处理库（如GDAL/OGR）以及文件I/O操作。以下是一个简化的步骤描述：

1. **安装必要的库**:
- OpenCV用于图像读取、操作和保存。
- GDAL/OGR用于地理空间数据处理和转换。

2. **读取TIFF文件**:
使用OpenCV的`imread()`函数加载两个TIFF文件作为Mat对象。

cv::Mat img1 = cv::imread("image1.tif", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img2 = cv::imread("image2.tif", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

3. **图像合并**:
如果需要简单地拼接，可以使用OpenCV的`hconcat()`或`vconcat()`函数。

4. **裁剪和定位Shapefile**:
首先，你需要获取Shapefile的几何信息和坐标系统。GDAL提供了一些工具（如ogrinfo、gdal_translate等）可以查询shapefile的信息。假设你已经有了裁剪区域的边界（例如，经纬度范围）。

5. **转换坐标系**:
如果TIFF和Shapefile的坐标系不一致，可能需要用GDAL进行坐标变换。

6. **裁剪到Shapefile**:
用GDAL的OGR库创建一个临时的GeoTIFF，并设置好投影，然后将裁剪后的图像写入其中。最后，使用OGR转换GeoTIFF到Shapefile。

7. **保存结果**:
通过GDAL的`OGRWriteVectorLayer()`函数将临时GeoTIFF内容写入.shp文件。

由于这涉及到多种库和复杂的数据交互，实际的代码会比这个描述更长且更复杂。以下是伪代码示例：

// ... (省略OpenCV和GDAL的头文件和初始化)

// 裁剪和定位Shapefile区域
// 假设bbox是裁剪区的边界
auto bbox = BoundingBoxFromShapefile("shapefile.shp");
img = CropAndResample(img, bbox);

// 创建GeoTIFF临时文件
std::string temp_tiff_path;
CreateGeoTiff(temp_tiff_path, img, bbox.proj4_string());

// 将GeoTIFF写入Shapefile
std::string output_shp_path = "output.shp";
OGRWriteToShapefile(output_shp_path, temp_tiff_path);

// 清理临时文件
remove(temp_tiff_path.c_str());

PIL.image.open 和 cv2.imread 读取方式有什么不同

PIL.Image.open和cv2.imread都是用于读取图像文件的函数，但是它们的实现方式和返回结果略有不同。

PIL库是Python Imaging Library的缩写，它是一种强大的图像处理库，可以用于处理各种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。PIL.Image.open函数可以读取图像文件，并返回一个PIL.Image对象。这个对象可以让您方便地进行各种图像处理操作，例如裁剪、旋转、缩放和滤镜等。

相反，cv2.imread是OpenCV库中的一个函数，可以读取各种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP、TIFF等。与PIL.Image.open不同，cv2.imread函数返回的是一个Numpy数组，其中包含了图像数据的所有信息。这个数组可以方便地进行各种数值计算和处理。

此外，PIL库和OpenCV库在读取图像文件时的默认颜色通道顺序也略有不同。PIL库默认使用RGB通道顺序，而OpenCV库默认使用BGR通道顺序。如果您使用了不同的通道顺序，可能会在处理图像时出现颜色偏差或错误。

综上所述，PIL.Image.open和cv2.imread都是非常有用的读取图像文件的函数，具有各自的优点和特点。您可以根据需要选择适合自己的函数来读取和处理图像。