一、前言

GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便。那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤。接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水。。。只是记录下自己学的,和大家交流下)

二、GDAL数据到openCV的MAT格式

关于GDAL数据到openCV的格式转化,网上已有部分资源,但是大多是针对单或者三通道的数据而言,对多通道图像(遥感的多光谱和高光谱影像)的转化不多,话不多说,先上代码:

  1. 1 cv::Mat GDAL2Mat(const QString fileName)
  2. 2 {
  3. 3 GDALAllRegister(); // 注册。。。
  4. 4 GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(fileName.toStdString().c_str(),GA_ReadOnly);
  5. 5 int tmpCols = poDataset->GetRasterXSize();
  6. 6 int tmpRows = poDataset->GetRasterYSize();
  7. 7 int tmpBandSize = poDataset->GetRasterCount();
  8. 8 double *tmpadfGeoTransform = new double[6];
  9. 9 poDataset->GetGeoTransform(tmpadfGeoTransform);
  10. 10
  11. 11 QVector <cv::Mat> imgMat; // 每个波段
  12. 12 float *pafScan = new float[tmpCols*tmpRows]; // 存储数据
  13. 13
  14. 14 for(int i = 0;i< tmpBandSize;i++)
  15. 15 {
  16. 16 GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+1);
  17. 17 //pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];
  18. 18 pBand->RasterIO(GF_Read,0,0,tmpCols,tmpRows,pafScan,
  19. 19 tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,0,0);
  20. 20 cv::Mat tmpMat = cv::Mat(tmpRows,tmpCols,CV_32FC1,pafScan);
  21. 21 imgMat.push_back(tmpMat.clone());
  22. 22 }
  23. 23 delete []pafScan;
  24. 24 pafScan = NULL;
  25. 25
  26. 26 cv::Mat img;
  27. 27 img.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(tmpBandSize));
  28. 28 cv::merge(imgMat.toStdVector(),img);
  29. 29 imgMat.clear();
  30. 30 GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
  31. 31 return img;
  32. 32 }

思路就是:根据文件名获得其GDALDataset数据集,然后分波段(波段相当于通道)存储在格式为Vector<cv::Mat>的容器内,最后利用MAT的Merge函数,对通道数据进行组合。以上方法适合任意波段数据,对多通道影像,如遥感影像中多光谱和高光谱数据比较实用。但,存在一个问题:代码中红色部分,目的为释放poDataset的内存,但总会报错,注释后就没有问题了,不知道为啥,哪位大侠如果知道原因并且也恰巧路过此地,请给予帮助,谢谢!(问题解决了,GDALDataset数据集前不能释放其每个波段的指针,否则报错,代码已修改,下同)

三、MAT格式数据转化为GDAL数据集格式后并保存合适文件

思路是上面第二部分的逆过程。首先创建一个数据集和文件驱动,根据相关参数创建文件,并将多通道MAT数据通过CV::split函数进行通道分离,最后将通道数据与GDAL数据集的波段数据对应,一一写入数据集中。代码如下:

  1. 1 bool Mat2File(cv::Mat img, const QString fileName)
  2. 2 {
  3. 3 if(img.empty()) // 判断是否为空
  4. 4 return 0;
  5. 5
  6. 6 const int nBandCount=img.channels();
  7. 7 const int nImgSizeX=img.cols;
  8. 8 const int nImgSizeY=img.rows;
  9. 9
  10. 10 // 将通道分开
  11. 11 // imgMat每个通道数据连续
  12. 12 std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
  13. 13 cv::split(img,imgMat);
  14. 14
  15. 15 // 分波段写入文件
  16. 16 GDALAllRegister();
  17. 17 GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集
  18. 18 GDALDriver *poDriver; //驱动,用于创建新的文件
  19. 19 poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI");
  20. 20
  21. 21 if(poDriver == NULL)
  22. 22 return 0;
  23. 23 poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,
  24. 24 GDT_Float32,NULL);
  25. 25 // 循环写入文件
  26. 26 GDALRasterBand *pBand = NULL;
  27. 27 float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];
  28. 28 cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1);
  29. 29
  30. 30 int n1 = nImgSizeY;
  31. 31 int nc = nImgSizeX;
  32. 32
  33. 33 for(int i = 1;i<=nBandCount;i++)
  34. 34 {
  35. 35 pBand = poDataset->GetRasterBand(i);
  36. 36 tmpMat = imgMat.at(i-1);
  37. 37 if(tmpMat.isContinuous())
  38. 38 {
  39. 39 nc = n1*nc;
  40. 40 n1 = 1;
  41. 41 }
  42. 42 for(int r = 0;r<n1;r++)
  43. 43 {
  44. 44 int tmpI = r*nImgSizeX;
  45. 45 float *p = tmpMat.ptr<float>(r);
  46. 46 for(int c = 0;c<nc;c++)
  47. 47 {
  48. 48 ppafScan[tmpI+c] = p[c];
  49. 49 }
  50. 50 }
  51. 51 pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,
  52. 52 nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0);
  53. 53 }
  54. 54 delete []ppafScan;
  55. 55 ppafScan = NULL;
  56. 56 GDALClose(poDataset);
  57. 57 return 1;
  58. 58 }
  1. 60 bool ChooseSample::Mat2File(std::vector<cv::Mat> imgMat, const QString fileName)
  2. 61 {
  3. 62 if(imgMat.empty()) // 判断是否为空
  4. 63 {
  5. 64 QMessageBox::information(this,"Message Error","Data NULL!");
  6. 65 return 0;
  7. 66 }
  8. 67
  9. 68 const int nBandCount=imgMat.size();
  10. 69 const int nImgSizeX=imgMat[0].cols;
  11. 70 const int nImgSizeY=imgMat[0].rows;
  12. 71
  13. 72 // 分波段写入文件
  14. 73 GDALAllRegister();
  15. 74 GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集
  16. 75 GDALDriver *poDriver; //驱动,用于创建新的文件
  17. 76 poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI");
  18. 77
  19. 78 if(poDriver == NULL)
  20. 79 return 0;
  21. 80 poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,
  22. 81 GDT_Float32,NULL);
  23. 82 // 循环写入文件
  24. 83 GDALRasterBand *pBand = NULL;
  25. 84 float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];
  26. 85 cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1);
  27. 86
  28. 87 int n1 = nImgSizeY;
  29. 88 int nc = nImgSizeX;
  30. 89
  31. 90 for(int i = 1;i<=nBandCount;i++)
  32. 91 {
  33. 92 pBand = poDataset->GetRasterBand(i);
  34. 93 tmpMat = imgMat.at(i-1);
  35. 94 if(tmpMat.isContinuous())
  36. 95 {
  37. 96 nc = n1*nc;
  38. 97 n1 = 1;
  39. 98 }
  40. 99 for(int r = 0;r<n1;r++)
  41. 100 {
  42. 101 int tmpI = r*nImgSizeX;
  43. 102 float *p = tmpMat.ptr<float>(r);
  44. 103 for(int c = 0;c<nc;c++)
  45. 104 {
  46. 105 ppafScan[tmpI+c] = p[c];
  47. 106 }
  48. 107 }
  49. 108 pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,
  50. 109 nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0);
  51. 110 }
  52. 111 delete []ppafScan;
  53. 112 ppafScan = NULL;
  54. 113 GDALClose(poDataset);
  55. 114 return 1;
  56. 115 }

同样有如上的困扰,每当释放内存就会报错(代码中红色字体处)。此外,关于cv::split函数有一个小的细节问题,如下:

  1. 1 // 将通道分开
  2. 2 // imgMat每个通道数据连续
  3. 3 std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
  4. 4 cv::split(img,imgMat);
  5. 5
  6. 6 // imgMat每个通道数据不连续
  7. 7 QVector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
  8. 8 cv::split(img,imgMat.toStdVector());

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