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使用Python和GDAL給圖片加坐標(biāo)系
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假設(shè)你已經(jīng)知道arcgis地理配準(zhǔn)（如下圖內(nèi)容），懂一點python。
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-目的和背景
1.從地圖網(wǎng)站獲得一張PNG格式的截圖，已知坐標(biāo)系為WGS84和左上角坐標(biāo)。arcgis地理配準(zhǔn)再定義投影即可給它加上原圖的坐標(biāo)系。
2.假設(shè)有上千張圖片，可用Python和GDAL給圖片加坐標(biāo)系。
-實現(xiàn)思路
1.使用GDAL需要知道待投影圖片的地理坐標(biāo)信息、仿射矩陣參數(shù)。
仿射矩陣參數(shù)是干什么的？見：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72184440
主要含義：
1）不同坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，涉及到仿射變換，又稱仿射映射，是指在幾何中，一個向量空間進(jìn)行一次線性變換并接上一個平移，變換為另一個向量空間。
2）仿射矩陣信息有六個參數(shù)，描述的是柵格行列號和地理坐標(biāo)之間的關(guān)系：
‘''
0：圖像左上角的X坐標(biāo)；
1：圖像東西方向分辨率；
2：旋轉(zhuǎn)角度，如果圖像北方朝上，該值為0；
3：圖像左上角的Y坐標(biāo)；
4：旋轉(zhuǎn)角度，如果圖像北方朝上，該值為0；
5：圖像南北方向分辨率；
‘''
2.在arcgis使用一張圖片和三個角點的坐標(biāo)進(jìn)行地理配準(zhǔn)，再定義投影完成坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。
使用下面的代碼獲取仿射矩陣和投影參數(shù)：
dataset = gdal.Open('a.png')
print （dataset.GetGeoTransform()）#仿射矩陣
print （dataset.GetProjection()）#地圖投影信息
# 打印結(jié)果為：
# (116.33333, 8.321688443e-05, 0.0, 39.99999, 0.0, -6.223016769e-05)
# 'GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84", 6378137, 298.257223563, AUTHORITY["EPSG", "7030"]], AUTHORITY["EPSG", "6326"]], PRIMEM["Greenwich", 0], UNIT["degree", 0.0174532925199433], AUTHORITY["EPSG", "4326"]]'
3.批量獲取圖片的仿射矩陣
# coors是用來存儲圖片對應(yīng)左上角坐標(biāo)的字典。格式為{‘a(chǎn).png‘'：[116.33333,39.6]，}
image_list = os.listdir('D:\\dd')
image_num = len(image_list)
for k in range(image_num):
if image_list[k].endswith('.png'):
img_name = img_none_path + '/' + image_list[k]
img_pos_transf = (float(coors[image_list[k]][0]), 8.321688443e-05,
0.0, float(coors[image_list[k]][1]), 0.0, -6.223016769e-05)#根據(jù)第二步獲得像元分辨率和投影
print(img_pos_transf)
img_pos_proj = 'GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84", 6378137, 298.257223563, AUTHORITY["EPSG", "7030"]], AUTHORITY["EPSG", "6326"]], PRIMEM["Greenwich", 0], UNIT["degree", 0.0174532925199433], AUTHORITY["EPSG", "4326"]]'
def_geoCoordSys(img_name, img_pos_transf, img_pos_proj)#坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的函數(shù)
4.給圖片加坐標(biāo)系的主要函數(shù)如下
來自文章 ：https://blog.csdn.net/nominior/article/details/102737294
def def_geoCoordSys(read_path, img_transf, img_proj):
array_dataset = gdal.Open(read_path)
img_array = array_dataset.ReadAsArray(
0, 0, array_dataset.RasterXSize, array_dataset.RasterYSize)
if 'int8' in img_array.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_Byte
elif 'int16' in img_array.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_UInt16
else:
datatype = gdal.GDT_Float32
if len(img_array.shape) == 3:
img_bands, im_height, im_width = img_array.shape
else:
img_bands, (im_height, im_width) = 1, img_array.shape
filename = read_path[:-4] + '_proj' + '.tif'
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") # 創(chuàng)建文件驅(qū)動
dataset = driver.Create(
filename, im_width, im_height, img_bands, datatype)
dataset.SetGeoTransform(img_transf) # 寫入仿射變換參數(shù)
dataset.SetProjection(img_proj) # 寫入投影
# 寫入影像數(shù)據(jù)
if img_bands == 1:
dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(img_array)
else:
for i in range(img_bands):
dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(img_array[i])
print(read_path, 'geoCoordSys get!')
到此這篇關(guān)于使用Python和GDAL給圖片加坐標(biāo)系的實現(xiàn)思路(坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python GDAL坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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