Python中像 片大小和DSM大小不一致，如何对DSM进行切割，使其与像片大小范围一 致

如果DSM大小和像片大小不一致，可以使用Python中的裁剪函数来把DSM切割成像片大小的范围。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 假设DSM大小为500x500，像片大小为100x100
dsm = np.zeros((500, 500))
img_size = (100, 100)

# 计算需要切割的行数和列数
rows = dsm.shape[0] // img_size[0]
cols = dsm.shape[1] // img_size[1]

# 切割DSM
for r in range(rows):
    for c in range(cols):
        # 计算裁剪的起点和终点
        x1 = c * img_size[1]
        y1 = r * img_size[0]
        x2 = x1 + img_size[1]
        y2 = y1 + img_size[0]
        
        # 裁剪DSM
        img = dsm[y1:y2, x1:x2]
        
        # 处理裁剪后的DSM
        # ...

此代码将DSM分割成100x100的像片，每个像片都可以在内部进行处理。

相关问题

Python中像 片大小和DSM大小不一致，如何对DSM进行切割，使其与像片大小范围一 致，同时建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，以便存储DSM中各个格网点 的可见性。

针对这个问题，可以采取以下步骤来对DSM进行切割，并建立一个与DSM格网大小相同的矩阵：

1. 获取像片的大小范围，包括行数和列数。

2. 获取DSM的大小范围，包括行数和列数。

3. 计算出DSM中每个像素点的大小，即每个格网的大小。

4. 计算出需要切割的DSM的行数和列数，使得切割后的DSM的大小范围与像片大小范围相同。

5. 对DSM进行切割，将其切割为与像片大小范围相同的大小。

6. 建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，用于存储DSM中各个格网点的可见性。

7. 遍历切割后的DSM中的每个像素点，计算出该像素点所在的格网坐标。

8. 将该像素点的可见性存储到对应的格网点中。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 获取像片的大小范围
image_rows = 100
image_cols = 100

# 获取DSM的大小范围
dsm_rows = 200
dsm_cols = 200

# 计算出DSM中每个像素点的大小
dsm_pixel_size = 0.1

# 计算出需要切割的DSM的行数和列数
cut_rows = int(dsm_rows * dsm_pixel_size / image_rows)
cut_cols = int(dsm_cols * dsm_pixel_size / image_cols)

# 对DSM进行切割
dsm_cut = dsm[::cut_rows, ::cut_cols]

# 建立一个与DSM格网大小相同的矩阵
visibility_matrix = np.zeros_like(dsm_cut)

# 遍历切割后的DSM中的每个像素点
for row in range(dsm_cut.shape[0]):
    for col in range(dsm_cut.shape[1]):
        # 计算出该像素点所在的格网坐标
        grid_row = row // image_rows
        grid_col = col // image_cols
        # 将该像素点的可见性存储到对应的格网点中
        visibility_matrix[grid_row, grid_col] += is_visible(dsm_cut[row, col])

其中，`is_visible`是一个用于计算某个点是否可见的函数，需要根据具体场景进行实现。

Python中如何将像片与DSM的坐标系进行配准，使其在同一个坐标系下，如果像 片大小和DSM大小不一致，还应该对DSM进行切割，使其与像片大小范围一 致，同时建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，以便存储DSM中各个格网点 的可见性。

在Python中，可以使用GDAL库来进行像片与DSM的坐标系配准和切割。具体步骤如下：

1. 导入GDAL库

from osgeo import gdal
from osgeo import osr

2. 打开像片和DSM文件，获取其地理信息

# 打开像片文件
img_dataset = gdal.Open(img_path)
# 获取像片地理信息
img_geotransform = img_dataset.GetGeoTransform()
img_projection = img_dataset.GetProjection()
img_band = img_dataset.GetRasterBand(1)

# 打开DSM文件
dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path)
# 获取DSM地理信息
dsm_geotransform = dsm_dataset.GetGeoTransform()
dsm_projection = dsm_dataset.GetProjection()
dsm_band = dsm_dataset.GetRasterBand(1)

3. 将像片和DSM的坐标系进行配准

# 创建转换对象
img_srs = osr.SpatialReference()
img_srs.ImportFromWkt(img_projection)
dsm_srs = osr.SpatialReference()
dsm_srs.ImportFromWkt(dsm_projection)
transform = osr.CoordinateTransformation(img_srs, dsm_srs)

# 转换像片的地理坐标
ulx, uly = img_geotransform[0], img_geotransform[3]
lrx = ulx + img_geotransform[1] * img_dataset.RasterXSize
lry = uly + img_geotransform[5] * img_dataset.RasterYSize
ulx, uly, _ = transform.TransformPoint(ulx, uly)
lrx, lry, _ = transform.TransformPoint(lrx, lry)
img_extent = [ulx, lry, lrx, uly]

# 转换DSM的地理坐标
ulx, uly = dsm_geotransform[0], dsm_geotransform[3]
lrx = ulx + dsm_geotransform[1] * dsm_dataset.RasterXSize
lry = uly + dsm_geotransform[5] * dsm_dataset.RasterYSize
ulx, uly, _ = transform.TransformPoint(ulx, uly)
lrx, lry, _ = transform.TransformPoint(lrx, lry)
dsm_extent = [ulx, lry, lrx, uly]

4. 对DSM进行切割，使其与像片大小范围一致

# 计算DSM切割区域
dsm_left = max(dsm_extent[0], img_extent[0])
dsm_right = min(dsm_extent[2], img_extent[2])
dsm_bottom = max(dsm_extent[1], img_extent[1])
dsm_top = min(dsm_extent[3], img_extent[3])

# 计算切割后DSM的地理坐标和像素坐标
dsm_width = int((dsm_right - dsm_left) / dsm_geotransform[1])
dsm_height = int((dsm_top - dsm_bottom) / dsm_geotransform[5])
dsm_offset_x = int((dsm_left - dsm_geotransform[0]) / dsm_geotransform[1])
dsm_offset_y = int((dsm_top - dsm_geotransform[3]) / dsm_geotransform[5])
dsm_extent = [dsm_left, dsm_bottom, dsm_right, dsm_top]

5. 建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，以便存储DSM中各个格网点的可见性

# 创建一个和DSM大小相同的矩阵，用于存储DSM中各个格网点的可见性
visibility_matrix = np.zeros((dsm_height, dsm_width), dtype=np.uint8)

至此，像片与DSM的坐标系配准和切割以及可见性矩阵的建立已完成。