深入FDO----处理栅格图像
FDO不仅支持几何数据，而支持栅格数据，用户可以通过Raster Provider或GDAL Provider读取栅格数据。而且，这两种Provider都支持函数MOSAIC、CLIP、RESAMPLE，可以将多张栅格图像合并起来，截取栅格图像的一部分。
FDO使用类FdoIRaster来表示栅格图像，使用这个类可以读取和设置图像的位置、大小、图像中包含数据的类型、图像的存储和组织模型等信息。调用方法FdoIRaster::GetImageXSize()和FdoIRaster::SetImageXSize(...)可以读取和设置图像水平方向的像素数，调用方法FdoIRaster::GetImageYSize()和FdoIRaster::SetImageYSize(...)可以读取和设置图像垂直方向的像素数，调用方法FdoIRaster::GetBounds()和FdoIRaster::SetBounds(...)可以读取和设置图像地理位置，调用方法FdoIRaster::GetDataModel()和FdoIRaster::SetDataModel(...)可以读取和设置图像数据模型，调用方法FdoIRaster::GetStreamReader()可以读取图像中的数据。
FDO使用类FdoRasterDataModel表示图像的数据模型。它定义了图像数据模型的类型，例如Bitonal、Data、Gray、Palette、RGB、RGBA等；也定义了图像数据的类型，例如Double、Float、Integer、UnsignedInteger等；还定义了每个像素占用的字节数等信息。在调用方法FdoIRaster::GetStreamReader()读取图像中的数据时，我们往往需要借助FdoRasterDataModel来解释图像数据。使用类FdoRasterDataModel还可以设置图像的数据模型，假设原始图像使用Palette数据模型，每个像素使用一个字节，如果设置图像的数据模型为RGBA，每个像素使用四个字节，那么在读取图像数据时会将图像数据转换为四字节的RGBA格式的数据。
有时候图像不是矩形，或者图像中有一些空洞，但是方法FdoIRaster::GetStreamReader()始终返回一个矩形区域数据，这时我们就需要一个值表示某个像素是一个无意义的值，调用方法FdoIRaster::GetNullPixelValue()可以得到这个值。
给定一个区域(dMinX, dMinY)~(dMaxX, dMaxY)，如下的代码展示了如何截取并读取此区域的图像。
| // 创建FDO连接 FdoPtr<IConnectionManager> manager = FdoFeatureAccessManager::GetConnectionManager(); FdoPtr<FdoIConnection> connection = manager->CreateConnection (L"OSGeo.Gdal"); // 设置配置文件 FdoPtr<FdoIoStream> stream = FdoIoFileStream::Create(L"config.xml", L"r"); connection->SetConfiguration(stream); // 打开连接 connection->Open(); // 创建命令 FdoICommand* cmd = connection->CreateCommand(FdoCommandType_Select); FdoPtr<FdoISelect> cmdSelect = static_cast<FdoISelect*>(cmd); // 设置查询的要素类名称 cmdSelect->SetFeatureClassName(L"Photo"); // 创建和设置过滤器 FdoPtr<FdoFgfGeometryFactory> agfFactory = FdoFgfGeometryFactory::GetInstance(); FdoPtr<FdoIEnvelope> envelope = agfFactory->CreateEnvelopeXY(dMinX, dMinY, dMaxX, dMaxY); FdoPtr<FdoIGeometry> geometry = agfFactory->CreateGeometry(envelope); FdoPtr<FdoByteArray> byteArray = agfFactory->GetFgf(geometry); FdoPtr<FdoGeometryValue> geoValue = FdoGeometryValue::Create(byteArray); FdoPtr<FdoFilter> filter = FdoSpatialCondition::Create(L"Image", FdoSpatialOperations_Intersects, geoValue); cmdSelect->SetFilter(filter); // 创建函数resample(Image, minX, minY, maxX, maxY, height, width) FdoPtr<FdoExpressionCollection> funcParams = FdoExpressionCollection::Create(); FdoPtr<FdoIdentifier> rasterProp = FdoIdentifier::Create(L"Image"); funcParams->Add(rasterProp); FdoPtr<FdoDataValue> minX = FdoDataValue::Create(dMinX, FdoDataType_Double); funcParams->Add(minX); FdoPtr<FdoDataValue> minY = FdoDataValue::Create(dMinY, FdoDataType_Double); funcParams->Add(minY); FdoPtr<FdoDataValue> maxX = FdoDataValue::Create(dMaxX, FdoDataType_Double); funcParams->Add(maxX); FdoPtr<FdoDataValue> maxY = FdoDataValue::Create(dMaxY, FdoDataType_Double); funcParams->Add(maxY); FdoPtr<FdoDataValue> height = FdoDataValue::Create(500); funcParams->Add(height); FdoPtr<FdoDataValue> width = FdoDataValue::Create(500); funcParams->Add(width); FdoPtr<FdoFunction> resampleFunc = FdoFunction::Create(L"RESAMPLE", funcParams); FdoPtr<FdoComputedIdentifier> resampleIdentifier = FdoComputedIdentifier::Create(L"resampledRaster", resampleFunc ); // 将属性resampledRaster加入返回的属性列表中 FdoPtr<FdoIdentifierCollection> propsToSelect = cmdSelect->GetPropertyNames(); propsToSelect->Add(resampleIdentifier); // 执行查询 FdoPtr<FdoIFeatureReader> featReader = cmdSelect->Execute(); // 得到栅格属性值 featReader->ReadNext(); FdoPtr<FdoIRaster> raster = featReader->GetRaster(L"resampledRaster"); // 将栅格图像的数据模型转换为RGBA FdoPtr<FdoRasterDataModel> dataModel = m_ raster->GetDataModel(); dataModel->SetDataModelType(FdoRasterDataModelType_RGBA); dataModel->SetBitsPerPixel(32); // 准备读取栅格数据 FdoIStreamReader* streamReader = raster->GetStreamReader(); FdoPtr<FdoIStreamReaderTmpl<FdoByte> > reader = static_cast<FdoIStreamReaderTmpl<FdoByte>*>(streamReader); FdoInt32 bytesPerRow = 500*4; FdoByte* buffer = new FdoByte[bytesPerRow]; // 按行读取栅格数据 FdoInt32 numRead = 0; do { FdoInt32 bytesRead = reader->ReadNext(buffer, 0, bytesPerRow); if (bytesRead == 0) break; // 处理图像数据 ...... } while (true); |