一、介绍Hierarchical Data Format Version 5, HDF5： 层次性数据格式第五版是一种存储相同类型数值的大数组的机制，适用于可被层次性组织且数据集需要被元数据标记的数据模型常用的接口模块为 h5pyHDF5 三大要素：hdf5 files： 能够存储两类数据对象 dataset 和 group 的容器，其操作类似 python 标准的文
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2023-09-01 10:02:24
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ENVI5.x新增了对几种数据格式的支持，包括NetCDF-4数据、GRIB数据、Multi-Page tiff数据等，还支持将视窗导出为带地理坐标的PDF文件，即Geospatial PDF。1、对NetCDF-4数据的支持NetCDF(Network Common Data Form，通用的网络数据格式)是由美国大学大气研究协会UCAR(University Cooperation for A
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2023-10-19 17:42:26
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# 如何用Python读取ENVI标准格式数据
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python读取ENVI标准格式的数据。ENVI是一种专门用于处理遥感数据的文件格式，广泛应用于环境监测、地理信息科学等领域。以下是我们需要进行的操作步骤：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[定义ENVI文件路径]
原创
2024-08-28 03:29:55
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在数据分析和遥感领域中，envi格式的文件是非常常见的图像数据格式。这种格式主要用于存储高光谱和多光谱图像数据，广泛应用于地理信息系统（GIS）和环境监测中。许多使用Python进行数据处理或者科学计算的从业者可能会遇到这样一个问题：如何读取envi格式的文件。本文将详细描述如何解决这个问题，并提供一系列的分析和优化建议。
## 问题背景
在遥感数据处理中，envi格式文件通常包含复杂的图像数
ENVI5.4于2016年12月份正式发布，在ENVI5.4版本中，支持更多的传感器类型和数据格式，新增科学数据集浏览器，新增和改进图像处理算法，新的ENVI分类框架，更加人性化操作界面，摄影测量扩展模块增加DSM提取和正射影像输出功能，增加更多的ENVITask函数等。 ENVI5.4主要有以下几个方面的改进：支持新的数据格式图像处理图像分类显示工具二次开发安装和许可方式的
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2024-01-28 06:09:03
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# 使用 Python 读取 ENVI 标准格式的遥感图像
## 引言
遥感图像是通过传感器从远处获取地球表面信息的图像，ENVI 格式是一种常用的遥感数据格式。如果你是一名刚入行的开发者，了解如何读取 ENVI 格式的遥感图像是非常重要的。本文将逐步引导你完成这一过程，从准备工作到编写代码，让你能够熟练应用 Python 读取 ENVI 数据。
## 流程概述
我们将整个过程分为几个步骤
参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102w60s.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102x2y2.html1.导入tiff文件（高光谱图像） 高光谱文件下载地址：（下载L1G图像数据） L1G图像已经经过了辐射校正、几何校正、投影配准和地形校正 http://www.gscloud.cn
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2023-10-24 11:09:50
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## Python HDR文件读取指南
HDR（高动态范围）图像文件是一种图像格式，常用于记录比普通图像更广泛的光强度范围。对于刚入行的小白来说，读取HDR文件可能会显得有些复杂。本文将带你逐步了解如何在Python中读取HDR文件，并会介绍所需步骤、代码示例和一些必要的注释。
### 整体流程
以下是读取HDR文件的基本步骤：
| 步骤 | 描述
ENVI条件下处理高分6-WFV数据中的新问题目前的话在一些单独的手动数据处理方面遇到点问题，分享一些，希望能够在后面得到解决，暂时没有好的处理方法，直接看图吧，我们来聊一聊这里的话主要是以2021年5月22日的一景GF6-WFV数据为例： GF6_WFV_E114.0_N33.6_20210521_L1A1120106982——蓝色标记一、常规打开GF6-WFV数据.til文件和单独的tif文件
## Python读取多波段HDR的流程
### 1. 确定读取的HDR文件路径
首先，我们需要确定要读取的HDR文件的路径。可以使用Python的`os`模块来获取当前文件夹下的文件列表，并找到我们需要的HDR文件。
```python
import os
# 获取当前文件夹下的文件列表
files = os.listdir()
# 遍历文件列表，找到HDR文件
hdr_file = N
原创
2023-11-08 05:40:23
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1.概念高动态范围成像（HDRI 或 HDR）是一种用于成像和摄影的技术，可以再现比标准数字成像或照相技术更大的动态光度范围。虽然人眼可以适应各种光线条件，但大多数成像设备每通道使用 8 位，因此我们仅限于 256 级。当我们拍摄现实世界场景的照片时，明亮区域可能会过度曝光，而暗区域可能曝光不足，因此我们无法使用单次曝光捕捉所有细节。 HDR 成像适用于每通道使用 8 位以上（通常为 32 位浮点
下面详细介绍一下常见的HDR格式。
首先，什么是HDR？
HDR 的全称是 High Dynamic Range，即高动态范围。它与分辨率（如4K、8K）不同，关注的是画面的亮度、对比度和色彩。
动态范围：指一幅图像中最亮部分和最暗部分之间的比值。
HDR的目标：同时展现更明亮的亮部细节（如太阳、灯光）和更深邃的暗部细节（如阴影、黑发），并且覆盖更广的色彩范围，从而使画面更接近人眼所见的真实世
首先，无论是pydicom还是SimpleITK都是需要事先导入到python中的库，如果使用的是pycharm IDE，可以先创建python3的虚拟环境，然后在虚拟环境下通过file-setting-Project interpreter ，在添加模块里面直接搜上述两个库的名称，点击安装即可。pydicom提取单张dicom图像 1 import pydicom
2 from matplo
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2023-10-24 09:09:33
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# 如何用 Python 读取 ENVI 光谱数据
在地球科学和遥感领域，ENVI（Environment for Visualizing Images）格式的数据常用于存储光谱数据。对于刚入行的开发者来说，掌握如何读取这些数据是非常重要的。本文将通过一个简单的流程和相应的代码，帮助初学者学习如何使用 Python 读取 ENVI 光谱数据。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行数据读取：
DTD 教程
--------------
文档类型定义（DTD）可定义合法的XML文档构建模块。它使用一系列合法的元素来定义文档的结构。
DTD 可被成行地声明于 XML 文档中，也可作为一个外部引用。
1
在XML内部定义文档结构
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE note [
<!
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2024-07-31 21:03:01
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如题import cv2
import numpy as np
def rgbe2float(rgbe):
res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3))
p = rgbe[:,:,3]>0
m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0)
res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p
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2023-06-21 15:21:40
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文章目录前言一、ENVI SPECTRAL LIBRARY 文件的结构二、思路历程（从失败到成功）1. gdal(失败)2.以二进制文件的方式解码(失败)三、使用spectral库进行处理（成功） 前言Python在数据分析有着强大的功力，在各个领域都有大牛编写一些库去为Python注入新的生命力。ENVI SPECTRAL LIBRAYR文件是ENVI自带的光谱库文件，后缀(.sli)存
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2023-11-06 22:18:55
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目录1.Python3读取hdf文件2.使用Python2读取hdf文件3. 如何使Python2和3兼容3.1 修改Python2.7的名字3.2 pip更新3.2 使用pip2下载python2.7对应的包4. 使用python2.7.18读取hdf文件并输出为TIFF格式4.1 补充：批量处理.hdf数据 1.Python3读取hdf文件 最开始使用Python导入pyhdf包的时候是可以
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2023-09-28 22:37:19
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# 使用Python读取ENVI生成的TIF文件
在遥感分析和地理信息系统（GIS）领域，ENVI生成的TIF文件是一种常见的格式。本文将介绍如何使用Python读取这种格式的文件，并展示一个具体的问题解决方案。
## 需求分析
假设我们有一个ENVI生成的TIF文件，想要读取文件的数值数据并进行简单的分析：计算该影像的平均像素值。我们将使用`rasterio`库来实现这一功能。
## 环
原创
2024-09-07 04:17:15
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简介 本篇主要对HDR功能，使用全局色调映射算法的实现。 具体实现 HDR相关实现步骤，前面预研中已经提到过。
1、图像配准：
参考文档，注意在这个步骤之后，加上一个稠密光流法配准，基本就可以用了。不过如果想优化时间，或者想得到更好的配准效果的话，就需要进一步研究，这里不深入了，本篇只做简单demo。2、全亮度图像获取
其核心为相机响应曲线的拟合,具体方法参考论文：Recover
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2023-12-20 17:32:13
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