gdal.Open和cv2.imread的区别
时间: 2023-10-14 17:04:40 浏览: 64
gdal.Open和cv2.imread是两种不同的图像读取方法。
gdal.Open是GDAL库中用于读取和处理地理空间数据的函数。它可以读取各种栅格数据格式,如TIFF、JPEG、PNG等,以及矢量数据格式如Shapefile、GeoJSON等。gdal.Open返回一个GDAL数据集对象,可以对其进行进一步的空间操作和分析。
而cv2.imread是OpenCV库中用于读取图像文件的函数。它主要用于读取常见的图像格式,如BMP、JPEG、PNG等,并返回一个代表图像的NumPy数组。cv2.imread读取的图像是常规图像,没有地理空间信息。
因此,gdal.Open适用于读取和处理地理空间数据,而cv2.imread适用于读取普通图像数据。选择使用哪个方法取决于您想要处理的数据类型和目标。
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def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) return shadow_mask image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) output_path = 'C:\yingxiang\mask.png'这段代码为什么运行后不能将掩膜结果保存
这可能是由于在保存 PNG 文件之前,尝试在代码中访问 `output_path` 变量,而此时该变量尚未定义。您可以将 `output_path` 变量的定义移动到函数之前,以确保在访问变量之前它已经存在。例如:
```
output_path = 'C:\yingxiang\mask.png'
def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius):
shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool)
for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing):
for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing):
if not np.any(shadow_mask[i, j]):
center = (i, j)
ground_height = dsm[i, j]
for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing):
if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]:
continue
if np.any(shadow_mask[x, y:]):
continue
height = dsm[x, y]
if height > ground_height:
shadow_mask[x, y] = True
elif height == ground_height:
if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \
np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)):
shadow_mask[x, y] = True
cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255)
return shadow_mask
image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG')
dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif'
dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path)
# 调用函数
extract_building_shadow(image, dsm_dataset.ReadAsArray(), 10, 10)
```
请注意,此代码还将 `dsm` 数据集转换为数组,并将其传递给函数。
def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True return shadow_mask image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.1, fy=0.1) dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path)在这段代码中如何保存掩膜结果
在这段代码中,可以使用 `cv2.imwrite` 方法将掩膜结果保存为一个新的图像文件。具体来说,可以在 `extract_building_shadow` 函数中添加以下代码,以将掩膜结果保存为一个图像文件:
```python
# 保存掩膜结果为一个图像文件
result = np.zeros_like(image)
result[shadow_mask] = 255
cv2.imwrite("shadow_mask.png", result)
```
通过上述代码,将掩膜结果保存为一个图像文件 `shadow_mask.png`,其中阴影部分的像素值为 255,其余部分为 0。
需要注意的是,保存的图像文件格式可以根据需要进行修改,如 `.jpg`、`.bmp` 等。同时,也可以根据需要调整阴影部分的像素值和文件名称等参数。