Tiff图像处理1_Python

读、写、显示Tiff图像

最近在处理Landsat的遥感影像。.tif格式的图像，与之前接触的.jpg，.png不太一样，在读写上面有更多的要求和规范。学习了好久，尤其是在显示上。由于之前并不是很懂数据类型的转换(后续已解决），在自己的电脑上怎么样都点不开，会显示：

所以经常因为，看不到图像长什么样，所以会陷入一种麻烦，不够直接，每次看还得打开ArcGIS等软件才能，太难顶了。再加上懒得整理笔记和做过的东西，走过的坑，就发奋来记录一下吧。
这一部分现在看来还是比较简单的，方便以后自己查阅，所以基本上写了很多乱七八糟的注释，就直接放代码了。

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from osgeo import gdal
import cv2
# 不一定所有库都用上了，只是方便

# 读取tif图像的数据（只是读取数据，不是显示）
def readTiff(img_path):
    dataset = gdal.Open(img_path)
    if dataset == None:
        print(img_path + "文件无法打开")
        return
    im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数
    im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数
    im_bands = dataset.RasterCount  # 波段数
    band1 = dataset.GetRasterBand(1)
    # print(im_bands)
    # print('Band Type=', gdal.GetDataTypeName(band1.DataType))  # 输出band的类型
    im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height)  # 获取数据，将数据写成数组，对应栅格矩阵,前两个参数是偏移量
    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 获取仿射矩阵信息
    im_proj = dataset.GetProjection()  # 获取地图投影信息
    # print(im_data.shape)
    return im_data, im_geotrans, im_proj

# 将数据写成tif格式图像保存
def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, img_path):
    # 判断数据类型
    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
    # 判断数据的波段数
    if len(im_data.shape) == 3:  # 三个参数，波段数，H，W
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    # elif len(im_data.shape) == 2:  # 两个参数，一般只有灰度图，band为1，不显示，只有H,W，相当于直接是二维矩阵了
    #     im_data = np.array([im_data])
    else:
        im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape  # 同上，没有band值的返回值，就手动给band赋值
    # 创建tif文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") # 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
    dataset = driver.Create(img_path, im_width, im_height, im_bands, datatype)  # 在路径处创建空文件，并确定开辟多大内存；每个像素都有一个对应的值，这个值得类型用数据类型指定。这里的数据类型是gdal数据类型。
    # 设置头文件信息
    if (dataset != None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
    # 写入数据体
    if im_bands == 1:
        dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 单通道无需循环赋值
    else:
        for i in range(im_bands):  # i从0开始，数组是从0开始，但是获取波段是从1开始
            dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])  # 写入数组数据
    # 释放内存空间
    del dataset

# 使用CV2，显示tif图像
def showTiff(img_path):
    img = cv2.imread(img_path,4)
    # 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)  # 输出图像的数据
    # print(img.shape)  # 输出图像的三维
    # print(img.dtype)  # 输出图像的编码类型
    # print(img.min())  # 输出图像的最小值
    # print(img.max())  # 输出图像的最大值
    # 创建窗口并显示图像
    cv2.namedWindow("Image")  # 创建一个窗口
    cv2.imshow("Image", img)  # 显示图像
    cv2.waitKey(0)  # 设置显示图像的延迟
    # 释放窗口
    cv2.destroyAllWindows()

使用的GDAL版本是：
GDAL-3.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl
在实验室的电脑上好像安装别的版本，cmd里用pip安装会报错，pycharm里install也会报错(command error)，应该是要找一个最符合的才行。下载GDAL的whl链接：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal

最初接触tif图像，带地理坐标和投影信息，不是很懂。以为打不开的原因是有地理坐标和投影信息等其他参数，所以写代码去show。但其实这个show的条件是，图像本身就是能打开的。我之前使用的GID数据集，那个本来就是能直接点开的，所以用这个代码没问题。后面找到了更好的办法，就没有测试这个show的代码是否也能适用，大概率是不适用的。图像能不能在计算机中直接显示，取决于的是图像本身的数据类型，如果是uint8的类型，就是能直接双击打开的，其他比如float32或者别的，可能就会出现打不开的提示。