Python环境安装GDAL和OpenCV库及例子

1. 简介

这两个库如果使用pip安装或者conda安装特别容易安装出现错误，一旦出现错误将很难再安装成功。这里记录一下自己的安装过程。

2. 通过命令安装

这是一种最简单的安装方式，也是推荐的一种方式。

2.1 安装GDAL

使用pip安装

pip install gdal

如果你是使用conda环境，就用下面的命令安装即可。这里首推安装conda环境，Linux Anaconda使用、离线安装包及其依赖库。

conda install -c conda-forge gdal

conda-forge是一个由社区维护的conda软件包频道，提供了许多流行的Python库。这个命令会自动解决依赖关系并安装最新版本的库。

如果如上命令没有成功，那么接下来直接上终极大招。使用conda创建一个新的虚拟环境并在其中安装gdal，安装conda后，依次执行如下命令：

conda create -n gdal_env python=3.8
conda activate gdal_env
conda install -c conda-forge gdal

安装成功。查看gdal版本：

conda list gdal

或者

pip show gdal

2.2 安装Opencv

conda install -c conda-forge opencv

或者

pip install opencv-python

软件的包最好统一用一种方式（pip或者conda）进行安装即可。

3. 创建虚拟环境后的Pycharm设置

• 点击 “File” 菜单，然后选择 “Settings”（在 macOS 上是 “Preferences”）。
• 在 “Settings” 对话框中，展开 “Project: <您的项目名称>”，然后点击 “Python Interpreter”。
• 在 “Python Interpreter” 页面中，点击右上角的齿轮图标，然后选择 “Add”。
• 在 “Add Python Interpreter” 对话框中，点击左侧的 “Conda Environment”。
• 选择 “Existing environment”，浏览到的 gdal_env 环境的解释器。
• 确认选择了正确的解释器后，点击 “OK”。
  

4. 测试

4.1 测试OpenCV

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test_image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)

# 等待键盘输入，按下任意键关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.2 测试GDAL

from osgeo import gdal

# 打开文件
filename = 'test_image.tif'
dataset = gdal.Open(filename)

# 输出数据集信息
print('Driver: {}/{}'.format(dataset.GetDriver().ShortName,
                             dataset.GetDriver().LongName))
print('Size: {}x{}x{}'.format(dataset.RasterXSize,
                              dataset.RasterYSize,
                              dataset.RasterCount))
print('Projection: {}'.format(dataset.GetProjection()))
print('GeoTransform: {}'.format(dataset.GetGeoTransform()))

# 获取数据集的第一个波段
band = dataset.GetRasterBand(1)

# 获取波段的统计信息
min = band.GetMinimum()
max = band.GetMaximum()
if not min or not max:
    (min, max) = band.ComputeRasterMinMax(1)
print('Min={:.3f}, Max={:.3f}'.format(min, max))

# 读取波段数据
data = band.ReadAsArray(0, 0, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize)

# 关闭数据集
dataset = None

5. 出现错误及解决方法

/home/anaconda3/envs/gdal_env/bin/python /home/PycharmProjects/LaserAltimetry/Dense_matching/test4.py 
Traceback (most recent call last):
  File "/home/anaconda3/envs/gdal_env/lib/python3.8/site-packages/osgeo/__init__.py", line 30, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "/home/anaconda3/envs/gdal_env/lib/python3.8/importlib/__init__.py", line 127, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "", line 1014, in _gcd_import
  File "", line 991, in _find_and_load
  File "", line 975, in _find_and_load_unlocked
  File "", line 657, in _load_unlocked
  File "", line 556, in module_from_spec
  File "", line 1166, in create_module
  File "", line 219, in _call_with_frames_removed
ImportError: libpoppler.so.126: cannot open shared object file: No such file or directory

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/PycharmProjects/LaserAltimetry/Dense_matching/test4.py", line 1, in <module>
    from osgeo import gdal
  File "/home/anaconda3/envs/gdal_env/lib/python3.8/site-packages/osgeo/__init__.py", line 46, in <module>
    _gdal = swig_import_helper()
  File "/home/anaconda3/envs/gdal_env/lib/python3.8/site-packages/osgeo/__init__.py", line 43, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_gdal')
  File "/home/anaconda3/envs/gdal_env/lib/python3.8/importlib/__init__.py", line 127, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ModuleNotFoundError: No module named '_gdal'

Process finished with exit code 1

解决方法1（该方法没有解决我的问题）：

conda install "poppler<0.62"

解决方法2（成功解决我的问题）：
这个方法依托Anaconda，新建另一个虚拟环境，依次执行下面命令，创建一个名为myenv的虚拟环境，激活它，在这个环境安装gdal和poppler。

conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv
conda install gdal poppler

接下来就使用这个环境就可以解决gdal出现上述错误的问题了。如果使用的不是Anaconda，解决这个问题估计会特别麻烦。Anaconda使用、离线安装包及其依赖库。

6. GDAL使用例子

[1] Python 利用GDAL对图像进行几何校正
[2] 使用Python+Gdal进行批量的影像RPC正射校正
[3] 将ENVI自带的全球jp2格式DEM转为tif格式

from osgeo import gdal

def convert_jp2_to_geotiff(input_jp2, output_tif):
    dataset = gdal.Open(input_jp2)
    gdal.Translate(output_tif, dataset, format='GTiff')

input_jp2 = "./Image/GMTED2010.jp2"
output_tif = "./Image/GMTED2010.tif"

convert_jp2_to_geotiff(input_jp2, output_tif)