rasterio包的安装与读取tiff的方式

本文主要参考：

python rasterio库安装具体流程 - 知乎

rasterio的安装和使用_罗罗攀的博客-CSDN博客

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一、rasterio的安装

rasterio有很多依赖的其他包，所以

需要依次安装如下包：

1. pyproj
2. Shapely
3. GDAL
4. Fiona
5. geopandas
6. rasterio

PS：其中GDAL、Fiona、rasterio三个库不可以用“pip install +库名”直接安装，需要下载.whl文件安装。其他库可按照pip install下载安装。

详细安装方式：

1. pyproj

pip install pyproj

2. Shapely

pip install Shapely

3. GDAL

GDAL下载链接

选择与你的python版本相对应的，最高版本的GDAl

例如我的python=3.8，所以我下载的是

GDAL-3.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

下载完成后，具体安装方式：

把 GDAL-3.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl 拖到桌面上

在anaconda中打开要安装这个包的虚拟环境

conda activate road_env（环境名）

conda activate road_env（环境名）
cd C:\Users\DELL\Desktop
pip install GDAL-3.4.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

图示：

 安装成功！

4. Fiona

方式同GDAL，请参考。

Fiona下载链接

5. geopandas

pip install geopandas

6. rasterio

方式同GDAL，请参考。

rasterio下载链接

在import rasterio后，运行代码时，很可能会报错：

把numpy换成最高级的版本即可（可以先卸载再安装）

二、使用rasterio读取.tif文件

# 导入包
import rasterio

# 读入.tif文件,file_path是.tif文件的地址
img = rasterio.open(file_path).read()

rasterio读取tif、cv2读取jpg或png的异同：

1. 相同之处

两种方式得到的img，都是数组形式的，差不多。

2. 不同之处

（1）tif格式的图片中还有其他光谱信息，得到的数组数值可能不是0~255之间的，此时需要自己归范化到0~255，或者有些比赛提供的tif图片本来就是0~255的R、G、B三通道数据，这样的话就不用自己处理了。

（2）得到的img.shape不同

rasterio得到的img.shape是 c, h, w

cv2得到的img.shape是h, w, c

可以使用

img = np.array(img, np.float32).transpose(1, 2, 0)

交换通道即可，具体transpose的用法可以自己百度哦

PS：在使用.tif文件跑深度学习代码时，如果通道为RGB三通道，此时.tif文件与我们平时所使用的jpg，.png差不多，可以直接使用opencv（read）、Image（open）等方式，可以不使用rasterio。