У нас есть изображение 2000 x 2000 пикселей, а размер пикселя - 10 x 10 метров. Значения пикселей также являются номерами плавающих чисел от 0,00 до 10,00. Это изображение A.Агрегация соседних пикселей Python/GDAL и Numpy без интерполяции
Я хотел бы изменить размер изображения A до четверти его размеров (т.е. 1000 x 1000 пикселей) с размером пикселя 20 x 20 метров (изображение B) путем пространственного объединения четырех соседних пикселей в не- перекрывающиеся блоки, начиная с верхнего левого угла изображения, тогда как значение для каждого пикселя в изображении B будет являться результатом их среднего арифметического.
Я написал следующий код, используя несколько источников из stackoverflow; однако по какой-то причине я не понимаю, что получившееся изображение (изображение B) не всегда написано правильно, и оно не может быть прочитано каким-либо программным обеспечением, которое я хочу обработать дальше (т. е. ArcGIS, ENVI, ERDAS и т. д.).
Я был бы признателен за любую помощь
С наилучшими пожеланиями Димитрис
import time
import glob
import os
import gdal
import osr
import numpy as np
start_time_script = time.clock()
path_ras='C:/rasters/'
for rasterfile in glob.glob(os.path.join(path_ras,'*.tif')):
rasterfile_name=str(rasterfile[rasterfile.find('IMG'):rasterfile.find('.tif')])
print 'Processing:'+ ' ' + str(rasterfile_name)
ds = gdal.Open(rasterfile,gdal.GA_ReadOnly)
ds_xform = ds.GetGeoTransform()
print ds_xform
ds_driver = gdal.GetDriverByName('Gtiff')
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(26716)
ds_array = ds.ReadAsArray()
sz = ds_array.itemsize
print 'This is the size of the neighbourhood:' + ' ' + str(sz)
h,w = ds_array.shape
print 'This is the size of the Array:' + ' ' + str(h) + ' ' + str(w)
bh, bw = 2,2
shape = (h/bh, w/bw, bh, bw)
print 'This is the new shape of the Array:' + ' ' + str(shape)
strides = sz*np.array([w*bh,bw,w,1])
blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(ds_array,shape=shape,strides=strides)
resized_array = ds_driver.Create(rasterfile_name + '_resized_to_52m.tif',shape[1],shape[0],1,gdal.GDT_Float32)
resized_array.SetGeoTransform((ds_xform[0],ds_xform[1]*2,ds_xform[2],ds_xform[3],ds_xform[4],ds_xform[5]*2))
resized_array.SetProjection(srs.ExportToWkt())
band = resized_array.GetRasterBand(1)
zero_array = np.zeros([shape[0],shape[1]],dtype=np.float32)
print 'I start calculations using neighbourhood'
start_time_blocks = time.clock()
for i in xrange(len(blocks)):
for j in xrange(len(blocks[i])):
zero_array[i][j] = np.mean(blocks[i][j])
print 'I finished calculations and I am going to write the new array'
band.WriteArray(zero_array)
end_time_blocks = time.clock() - start_time_blocks
print 'Image Processed for:' + ' ' + str(end_time_blocks) + 'seconds' + '\n'
end_time = time.clock() - start_time_script
print 'Program ran for: ' + str(end_time) + 'seconds'
OK. Что-то происходит, что я не совсем понимаю. Рассматривая результирующее изображение B сегодня, в нем хранятся данные, которые можно считывать с использованием программного обеспечения для обработки изображений и изображений. Почему он не работает вчера, и он работает сегодня? Есть идеи? – Dimitris
Решено. Код правильный. Я не разрушал наборы данных в конце процесса. Это не позволяет записывать данные на изображении B. – Dimitris
Привет @Dimitris, если вы решили свою проблему, вы должны написать решение в качестве ответа (вы можете ответить на свой вопрос) и отметить его как принятый ответ. – askewchan