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DSM裁剪成与像片大小范围一致

在Python中，可以使用OpenCV库来裁剪DSM，以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取DSM和像片
dsm = cv2.imread('dsm.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image = cv2.imread('image.tif')

# 获取像片的大小
height, width, _ = image.shape

# 裁剪DSM
cropped_dsm = dsm[0:height, 0:width]

# 保存裁剪后的DSM
cv2.imwrite('cropped_dsm.tif', cropped_dsm)

在上面的代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取DSM和像片。然后，使用`image.shape`获取像片的大小，将其高度和宽度分别存储在`height`和`width`变量中。接下来，使用切片操作`dsm[0:height, 0:width]`将DSM裁剪为与像片大小相同的范围。最后，使用`cv2.imwrite()`函数将裁剪后的DSM保存到文件中。