GDAL与OpenGL结合读取和显示TIFF图像技术

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0 下载量 41 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 792B RAR 举报
资源摘要信息: "本资源是一个关于如何同时利用GDAL库和OpenGL技术来读取和显示TIFF图像文件的教程或者示例代码包。GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个用于读取和写入地理空间数据的开源库,广泛应用于遥感图像处理、GIS等领域。OpenGL(Open Graphics Library)是一个跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API),主要用于渲染2D和3D矢量图形。TIFF(Tagged Image File Format)是一种常用于存储图像数据的文件格式。本资源可能包含一个C语言源文件(a.c),该文件展示了如何集成GDAL库和OpenGL来处理和显示TIFF格式的图像数据。" 知识点详细说明: 1. GDAL库基础 GDAL库是一个强大的开源地理信息系统(GIS)库,它可以用来访问大量的栅格和矢量数据格式。作为一个应用程序开发者,使用GDAL可以避免直接处理底层数据格式的复杂性。GDAL提供了一系列的API,让开发者能够高效地读取、写入和处理地理空间数据。其中GDAL的栅格数据处理能力尤其强大,包括对TIFF文件格式的支持。 2. OpenGL技术介绍 OpenGL是一个成熟而稳定的跨语言、跨平台的图形API。它允许开发者在多种计算机平台上开发出高性能的2D和3D图形处理应用程序。OpenGL提供了一组功能强大的函数,可以用于图像渲染、纹理映射、光照计算等图形处理任务。在本资源中,OpenGL被用来显示GDAL读取的图像数据。 3. TIFF文件格式 TIFF是一种灵活的图像文件格式,支持多种颜色模式和分辨率,广泛用于存储图像数据。TIFF格式支持无损压缩和有损压缩,使其能够保持图像质量的同时优化存储空间。由于其强大的功能和灵活性,TIFF格式被广泛应用于专业图像处理领域,如遥感图像、卫星图像等。 4. GDAL读取TIFF图像 在本资源中,GDAL库将被用于读取TIFF图像文件。GDAL通过一系列的函数和类来操作TIFF图像,例如打开文件、读取元数据、获取像素数据等。开发者可以利用GDAL提供的功能,轻松读取TIFF图像中的数据,并将其转换为可以在内存中处理的格式。 5. OpenGL显示图像 将GDAL读取的图像数据转换为OpenGL能够处理的格式后,就可以使用OpenGL的渲染函数将其显示在屏幕上。在本资源中,可能会涉及如何创建OpenGL上下文,如何配置纹理以及如何在窗口中渲染纹理映射的图像。 6. 综合应用实例 本资源提供的a.c文件可能包含了一个具体的编程实例,该实例将演示如何整合GDAL的图像读取功能和OpenGL的图形显示功能。程序员可以通过阅读和理解这个实例,学习如何在自己的应用程序中实现相同的功能。这可能包括初始化GDAL和OpenGL环境、处理图像数据、设置OpenGL渲染管线以及将数据发送到显卡进行显示的步骤。 7. 编程语言C的使用 由于资源中提到的文件名是a.c,我们可以推测本资源主要是使用C语言进行编程。C语言因其执行效率高、对硬件的控制能力强而被广泛应用于系统编程和图形处理领域。使用C语言结合GDAL和OpenGL,程序员可以编写出高效且接近硬件层面的图像处理和显示程序。 以上就是关于"gdal_opengl.rar_gdal gpu_gdal_opengl_gdal读取图像_opengl 图像_tiff gda"的知识点详解。通过学习这些内容,开发者可以掌握如何结合GDAL和OpenGL技术来处理和显示TIFF图像数据。

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

2023-05-30 上传