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Python gdal 裁剪
2024-10-25
【GIS】GDAL Python 影像裁剪
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M
python gdal安装与简单使用
原文链接:python gdal安装与简单使用 gdal安装方式一:在网址 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal 下载对应python版本的whl文件,在命令行中pip install whl文件完整路径安装(windows方式). 方式二:命令行conda/pip search gdal查看版本,选择合适的版本(我的2.2.4),如果没有,使用方式一.命令行conda/pip install gdal=版本号,注意加上版本号,否则可能
Python GDAL矢量转栅格详解
前言:挺久没有更新博客了,前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格,常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X,Y)转换到格网坐标(I,J),线栅格化方法主要有DDA算法.Bresenham算法等,根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等,面栅格化方法主要有种子点填充.扫面线算法.边界代数法等.详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础(五)矢量数据向栅格数据的转换(点,线算法实现)这两篇博客.GDAL为用户提供了矢栅转换的方法,但网络上相关资料比较少,官方
ArcGIS + Python 批量裁剪、添加X/Y坐标脚本
前言 前一段时间,同事拿来的数据范围太大,用不了那么多(只需要一个乡镇的,结果拿来区县的),太多了加载也是问题.所以就让我给处理下. 由于文件较多,手动裁剪的话,我一个一个用ArcGIS工具箱中的工具进行裁剪,总体下来用了3个小时左右.后面由于需要再次缩小范围,这次再一个一个手动的话那就太坑了.我想到可以用Python写脚本来批量处理. 正文 在安装ArcGIS软件的时候是默认安装了Python的环境的,并且安装了arcpy库.但是,这个Python是2.7的,我以前学习的是用Python3.X
python gdal 读取栅格数据
1.gdal包简介 gdal是空间数据处理的开源包,其支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式. 2.安装gdal包 (1)通过此链接查找并下载gdal包:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame(根据自己的系统及python版本选择对应的gd
python GDAL 读写shp文件
gdal包用于处理栅格数据,ogr用于处理矢量数据. 1 #!C:\Program Files\pythonxy\python\python.exe 2 #-*- coding:gb2312 -*- 3 4 from osgeo import ogr,osr,gdal 5 import os 6 7 """ 8 Understanding OGR Data Type: 9 Geometry - wkbPoint,wkbLineString,wkbPolygon,wkbMult
Python图片裁剪
我们使用的是Image中的crop(box)功能,它需要一个参数box,元组 类型,元组包括4个元素,如:(距离图片左边界距离x, 距离图片上边界距离y,距离图片左边界距离+裁剪框宽度x+w,距离图片上边界距离+裁剪框高度y+h) 如图:(x, y, x+w, y+h), x,y是裁剪框左上角的坐标, x+w,y+h是右下角的坐标 # -*-coding:utf-8-*- from PIL import Image im = Image.open("renren.jpeg") # 图片
【遥感影像】Python GDAL 像素与坐标对应
转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)
python gdal库安装
yum安装了postgis之后,会安装依赖gdal centos7.5的repo中gdal为1.11.4-3版本
python gdal 数组生成图片
cols = array.shape[1]rows = array.shape[0]originX = rasterOrigin[0]originY = rasterOrigin[1]driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')outRaster = driver.Create(newRasterfn, cols, rows, 0, gdal.GDT_Float32)outRaster.SetGeoTransform((originX, pixelWidth, 0
python gdal 矢量转栅格
data = gdal.Open(templateTifFileName, gdalconst.GA_ReadOnly)geo_transform = data.GetGeoTransform()x_min = geo_transform[0]y_min = geo_transform[3]x_res = data.RasterXSizey_res = data.RasterYSizemb_v = ogr.Open(shpFileName)mb_l = mb_v.GetLayer()pixel_
[Python]croppic 裁剪图片的Python后台实现
import cStringIO import io import base64 from PIL import Image, ImageTk def img_crop_to_file(request): #获取文件 img_data = request.POST.get('imgUrl') ext = img_data.split('base64,')[0].split('/')[1].split(';')[0] img_data = img_data.split('base64,')[1]
python批量裁剪图片
"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport os # 定义待批量裁剪图像的路径地址IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class'# 定义裁剪后的图像存放地址IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]'# 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标BOX_LEFT, BOX_UP, BOX_RIGH
Python GDAL
https://gdal.org/ https://pypi.org/project/GDAL/ gdal whl:https://blog.csdn.net/u012581929/article/details/86473756 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame activate tensorflow_gpu NEXT:Keras
python gdal 写GeoTiff文件
1.gdal数据类型 (1)GDT_Byte(int8) (2)GDT_UInt16 (3)GDT_Int16 (4)GDT_UInt32 (5)GDT_Int32 (6)GDT_Float32 (7)GDT_Float64 2.写GeoTiff文件 from osgeo import gdal #读取某一类型的数据,需要先载入数据驱动,初始化一个对象 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") #创建空文件,并确定开辟多大内存:每个像素都
python gdal 修改shp文件的属性值
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')datasource = driver.Open(shpFileName, 1)layer = datasource.GetLayer()for feature in layer: dataValue = numArray[j][i] feature.SetField(field, dataValue) layer.SetFeature(feature)layer.ResetReading()
python gdal ogr osgeo
Python批量自动裁剪图片
"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class' # 定义裁剪后的图像存放地址 IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]' # 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标 BOX_LEFT, BOX_UP, B
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