from tifffile import imread as tfread import numpy as np from Raserize import arr2raster from osgeo import gdal fcn = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\2\A重采样\xinmin_Resample.tif' # 加入高分分割后的重采样结果 fcn = tfread(fcn) obj = r'E:\姜璐\农作物提取\中期修改代码复现\F高分分割结果\有坐标\新民分割.tif' # 高分辨率的分割结果影像 obj = tfread(obj) num_bands = 8 # 分类数(需算上背景类0) num_obj = obj.max() + 1 # 分割对象数 v = np.zeros((num_obj, num_bands)) # 建一个行为264500,列为8的全0数组 res = np.zeros_like(fcn) # 建一个和fcn同样类型和形状的全0数组 h, w = obj.shape[0], obj.shape[1] # 获取高分分割的行为27674,列为43894 for obj_row, fcn_row in zip(obj, fcn): # 遍历二维数组 for obj_pix, fcn_pix in zip(obj_row, fcn_row): # v[obj_pix, fcn_pix] += 1 # 取obj和fcn的像素值 v = np.argmax(v[:, 1:], axis=-1) + 1 # axis=-1,返回每行的索引最大值,v[:, 1:]取v数组中,行的全部元素,列除第一列的全部元素 for i in range(h): for j in range(w): res[i, j] = v[obj[i, j]] im_path = r'E:\姜璐\再修改复现\轮种\G边缘约束\A重采样\xinmin_yueshu.tif' # 提供坐标投影信息,加入高分分割后的重采样结果 dataset = gdal.Open(im_path) prj = dataset.GetProjection() trans = dataset.GetGeoTransform() save_path = r'E:\姜璐\再修改复现\测试\xinmin_jieguo.tif' # 保存位置 arr2raster(res, save_path, is_label=True, prj=prj, trans=trans, color=True)每行代码意思
时间: 2023-06-01 08:06:42 浏览: 66
这段代码是在Python中使用tifffile库中的imread函数,将读取的图像导入为numpy的多维数组。然后使用Raserize库中的arr2raster函数将数组转换为光栅图像。最后使用gdal库中的函数读取tif文件。其中,变量fcn指向一个tif文件的路径。
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import pandas as pd import jieba.analyse from wordcloud import WordCloud import cv2中cv2是什么
根据提供的引用内容,import cv2是一个Python库,用于在计算机视觉中处理图像和视频。cv2是OpenCV库的Python接口,OpenCV是一个开源计算机视觉库,用于处理图像和视频。它可以用于许多任务,例如对象检测,人脸识别,图像处理等。在上述代码中,cv2库没有被使用到。
代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
# 等待按下任意按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
import cv2,os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
Sorry, as an AI language model, I am not able to display images or execute code. However, here is an example of how to read an image in OpenCV and display it using Matplotlib:
```
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# read image
img = cv2.imread('image.jpg')
# convert color space
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# display image
plt.imshow(img)
plt.show()
```
Keep in mind that you need to have the necessary libraries installed and the image file in the same directory as your Python script.