python读取与写入tif图片的完整信息(过程详解)
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python读取与写入tif图片的完整信息
一、导入gdal包
读取if
写入tif
补充：用python读取tif格式图像，opencv读取
python读取与写入tif图片的完整信息 一、导入gdal包在anconda环境下：
conda install gdal
在其他环境下，去这个网站下载gdal包，直接使用pip install gdal是不行的
注意：
对于liunx用户，建议使用conda安装，对于win用户两者都可以。
使用方式一：from osgeo import gdal
使用方式二: import gdal
读取if#Tif文件读取
def ReadTifImg(filename):
'''功能：用于读取TIF格式的遥感图像，
返回值：im_proj : 地图投影信息，一般在剪裁，拼合图像的时候不修改这部分信息
im_geotrans : 仿射矩阵,里面存放了地图绝对的地理信息位置
im_data：通道顺序位 [channel，width,height]'''
dataset = gdal.Open(filename) # 打开文件
im_width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数
im_height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数
im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() # 仿射矩阵
im_proj = dataset.GetProjection() # 地图投影信息
# GeoTransform[0] 横向 水平 [0,0.5,0,0,0,-0.5]
# GeoTransform[3] 左上角位置
# GeoTransform[1]是像元宽度 正值 相加
# GeoTransform[5]是像元高度 负值 相减
# 如果影像是指北的,GeoTransform[2]和GeoTransform[4]这两个参数的值为0。
im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height) # 将数据写成数组，对应栅格矩阵
del dataset
return im_proj, im_geotrans, im_data
写入tif
#Tif文件写入
def WriteTifImg(filename, im_proj, im_geotrans, im_data, datatype=None):
'''功能：用于写TIF格式的遥感图像，同时兼容一个通道 和 三个通道
返回值：im_proj : 地图投影信息，保持与输入图像相同
im_geotrans : 仿射矩阵,计算当前图像块的仿射信息
im_data：通道顺序位 [channel,height,width]， 当前图像块的像素矩阵，
datatype：指定当前图像数据的数据类型，默认和输入的im_data类型相同'''
# gdal数据类型包括
# gdal.GDT_Byte,
# gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
# gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64
# 判断栅格数据的数据类型
if datatype is None: # im_data.dtype.name数据格式
if 'int8' in im_data.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_Byte
elif 'int16' in im_data.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_UInt16
else:
datatype = gdal.GDT_Float32
# 判读数组维数
if len(im_data.shape) == 3:
im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
else:
im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape
# 创建文件
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") # 数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间
dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数
dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影
if im_bands == 1:
dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data) # 写入数组数据
else:
for i in range(im_bands): # 按波段写入
dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
del dataset
补充：用python读取tif格式图像，opencv读取
import cv2
img = cv2.imread("11.tif",1)
#第二个参数是通道数和位深的参数，
#IMREAD_UNCHANGED = -1#不进行转化，比如保存为了16位的图片，读取出来仍然为16位。
#IMREAD_GRAYSCALE = 0#进行转化为灰度图，比如保存为了16位的图片，读取出来为8位，类型为CV_8UC1。
#IMREAD_COLOR = 1#进行转化为RGB三通道图像，图像深度转为8位
#IMREAD_ANYDEPTH = 2#保持图像深度不变，进行转化为灰度图。
#IMREAD_ANYCOLOR = 4#若图像通道数小于等于3，则保持原通道数不变；若通道数大于3则只取取前三个通道。图像深度转为8位
print (img)
print (img.shape)
print (img.dtype)
print (img.min())
print (img.max())
#创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()
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