对Python3+gdal读取tiff格式数据的实例讲解_将栅格的值赋值到点上+python - CSDN文库

129 浏览量更新于2023-03-03 评论 1 收藏 43KB PDF 举报

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对对Python3+gdal 读取读取tiff格式数据的实例讲解格式数据的实例讲解

今天小编就为大家分享一篇对Python3+gdal 读取tiff格式数据的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有

所帮助。一起跟随小编过来看看吧

1、遇到的问题：、遇到的问题：numpy版本版本

im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height)#获取数据这句报错

升级numpy：pip install -U numpy 但是提示已经是最新版本

解决：卸载numpy 重新安装

2.直接从压缩包中读取直接从压缩包中读取tiff图像图像

参考：http://gdal.org/gdal_virtual_file_systems.html#gdal_virtual_file_systems_vsizip

当前情况是2层压缩： /'/vsitar/C:/Users/summer/Desktop/a_PAN1.tiff'

3.读读tiff

def readTif(fileName):

merge_img = 0

driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')

driver.Register()

dataset = gdal.Open(fileName)

if dataset == None:

print(fileName+ "掩膜失败，文件无法打开")

return

im_width = dataset.RasterXSize #栅格矩阵的列数

print('im_width:', im_width)

im_height = dataset.RasterYSize #栅格矩阵的行数

print('im_height:', im_height)

im_bands = dataset.RasterCount #波段数

im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()#获取仿射矩阵信息

im_proj = dataset.GetProjection()#获取投影信息

if im_bands == 1:

band = dataset.GetRasterBand(1)

im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height) #获取数据

cdata = im_data.astype(np.uint8)

merge_img = cv2.merge([cdata,cdata,cdata])

cv2.imwrite('C:/Users/summer/Desktop/a.jpg', merge_img)

#

elif im_bands == 4:

# # im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height)#获取数据

# # im_blueBand = im_data[0,0:im_width,0:im_height] #获取蓝波段

# # im_greenBand = im_data[1,0:im_width,0:im_height] #获取绿波段

# # im_redBand = im_data[2,0:im_width,0:im_height] #获取红波段

# # # im_nirBand = im_data[3,0:im_width,0:im_height] #获取近红外波段

# # merge_img=cv2.merge([im_redBand,im_greenBand,im_blueBand])

# # zeros = np.zeros([im_height,im_width],dtype = "uint8")

# # data1 = im_redBand.ReadAsArray

# band1=dataset.GetRasterBand(1)

# band2=dataset.GetRasterBand(2)

# band3=dataset.GetRasterBand(3)

# band4=dataset.GetRasterBand(4)

data1=band1.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height).astype(np.uint16) #r #获取数据

data2=band2.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height).astype(np.uint16) #g #获取数据

data3=band3.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height).astype(np.uint16) #b #获取数据

data4=band4.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height).astype(np.uint16) #R #获取数据

# print(data1[1][45])

# output1= cv2.convertScaleAbs(data1, alpha=(255.0/65535.0))

# print(output1[1][45])

# output2= cv2.convertScaleAbs(data2, alpha=(255.0/65535.0))

# output3= cv2.convertScaleAbs(data3, alpha=(255.0/65535.0))

merge_img1 = cv2.merge([output3,output2,output1]) #B G R

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