作为一名图像处理方面的工程师,在面对大数据量的遥感影像时,往往会利用到强大的GDAL库,但是GDAL库却没有方面的算法函数进一步进行处理;同时我们看到Opencv库能提供强大的算法支持,却对大数据影像没有办法,因此两者的结合就显得十分有必要。

以本篇博客为开头,首先利用GDAL进行影像的读取,实现转换成OpenCV库中的Mat格式。

cv::Mat GDAL2Mat(string strName)
{
GDALAllRegister(); // 注册。。。
GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(strName.c_str(),GA_ReadOnly); //GDAL读取栅格影像
int nCols = poDataset->GetRasterXSize();
int nRows = poDataset->GetRasterYSize();
int nBandSize = poDataset->GetRasterCount(); double *padfGeoTransform = new double[];
poDataset->GetGeoTransform(padfGeoTransform); QVector <cv::Mat> imgMat; // 每个波段
float *pafScan = new float[nCols*nRows]; // 存储数据 for(int i = ;i< nBandSize;i++) //按波段转换存储
{
GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+);
//pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];
pBand->RasterIO(GF_Read,,,tmpCols,tmpRows,pafScan,
tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,,);
cv::Mat img = cv::Mat(nRows,nCols,CV_32FC1,pafScan);
imgMat.push_back(img.clone());
}
delete []pafScan;
pafScan = NULL; cv::Mat imgDst;
imgDst.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(nBandSize));
cv::merge(imgMat.toStdVector(),imgDst);
imgMat.clear();
GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
return imgDst;
}

参考代码:http://www.cnblogs.com/zyore2013/p/4657702.html  机器学习猪

待扩充....

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