接触GDAL有四五年多时间了，平时都是在C++下使用，最近需要在C#下调用GDAL，所以就开始学习了下，相比C++调用，C#下使用GDAL做图像处理的效率有点低，但是其简单易学，适合菜鸟上手，现把自己刚学到的心得跟大伙分享下，以遥感影像的显示为例。 1、 程序环境搭建
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2024-04-07 19:18:39
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访问遥感影像的描述性信息，可以概括地知道影像的获取时间、处理时间、空间分辨率、影像大小等一些信息。 但是为了对遥感影像进行处理，需要进一步访问遥感影像中的数据，即影像中像元的灰度值。GDAL提供了下面两个函数来访问影像的数值。ReadRaster() 读取图像数据(以二进制的形式)ReadAsArray() 读取图像数据(以数组的形式)>>> from osgeo import
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2023-07-11 20:28:24
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# Python GDAL图像灰度化
在遥感领域，处理遥感图像是非常常见的工作。其中，图像灰度化是一种常见的图像处理方法，它将彩色图像转换为灰度图像，简化图像的复杂性。
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在GIS领域广泛使用的开源库，它提供了处理各种栅格数据格式的功能。通过GDAL库，可以方便地对遥感图像进行处理，包括图像灰度化。
下面我
原创
2024-03-24 06:13:25
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使用 OpenCV Python 检测和可视化两个图像之间的差异
如果您需要比较两个图像并确定它们之间的差异，OpenCV Python 提供了一种简单有效的方法来完成此任务。本指南将向您展示如何使用OpenCV Python检测和可视化两个图像之间的差异。先决条件为了遵循本指南，您需要在计算机上安装 Python 3.x 和 OpenCV。导入所需库首先，我们需要导入所需的库。在这种情况下，我们
# 用 Python 的 GDAL 库给图像加入坐标
## 简介
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在地理空间数据处理中非常常用的开源库，它提供了处理栅格和矢量数据的接口。在地理信息系统（GIS）领域中，GDAL 被广泛应用于数据格式转换、投影转换、数据处理等功能。
在处理图像时，有时需要为图像加入地理坐标信息，以便进行后续的地理空间分析
原创
2024-04-15 05:22:40
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1. 简介获取特定经纬度处的高程数据需要3个步骤：根据经纬度确定数据文件确定该经纬度点所对于的栅格数据的行号与列号读取相应数据文件中对应行与列处的高程值对于第1步，可以采用“”博文中描述的方法来获得。对于第2步，对于位置精度要求不高的场合，也可以采用“如何获取特定经纬度在SRTM3中的高程值”博文提供的简单方式获得。最后的第3步，可以采用“在Java GDAL环境中读取Tiff文件中的DEM数据”
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2023-07-26 13:36:08
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# 使用Python GDAL生成图像金字塔
在地理信息系统（GIS）和遥感领域，图像金字塔（或称为金字塔图层）是一种常用的技术，用于提高图像加载的速度和效率。在本篇文章中，我将指导你如何使用Python中的GDAL库生成图像金字塔。
## 流程概述
生成图像金字塔的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
# 使用Python GDAL实现栅格图像批量拼接
在处理遥感数据或其他栅格图像时，拼接多个图像是一个常见的任务。使用Python的GDAL库，我们可以高效地完成这一工作。下面，我将逐步引导你完成栅格图像的批量拼接，确保你能够独立实现这一功能。
## 流程概述
首先，我们来看看拼接栅格图像的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|--------|
原创
2024-10-17 13:40:34
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GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式（有些特定的格式对一些操作如写入等不支持）。它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据（GIS对栅格，矢量，3D数据模型的抽象能力实在令人叹服）。当然除了栅格操作，这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr（ogr这个库另外介绍），这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力，买一送一，这...
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2019-03-13 15:45:00
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# Python GDAL镶嵌多光谱图像的科学探索
## 引言
在遥感领域，多光谱图像的处理与分析是一个重要的任务。镶嵌（Mosaic）技术能够将多张影像合并为一幅完整的图像，从而提升影像的解析度和可用性。本文将介绍如何使用Python的GDAL库对.tif格式的多光谱图像进行镶嵌处理，并提供相关的代码示例。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Abstracti
原创
2024-09-29 06:33:11
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# 使用Python GDAL实现DEM的显示与渲染
## 引言
在地理信息系统（GIS）领域中，数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是一种描述地球表面高程信息的数字表示方法。使用Python GDAL库可以方便地读取、处理和显示DEM数据。本文将介绍如何使用Python GDAL实现DEM的显示与渲染。
## 流程概览
下面的表格展示了实现DEM显示与渲染的
原创
2023-07-31 18:22:33
826阅读
1、编译加使用： 如何在CSharp中使用GDAL？收藏 GDAL库的简洁、高效深受开发人员的喜爱，很多开源的GIS软件甚至是商业GIS软件都使用了这个库。GDAL使用C++，在Visual studio环境下开发，对C，C++的支持当然不会有什么问题。但对于C#、Python、Java来说，过程就相对繁琐一些，对初学者造成了不少的麻烦。本文以GDA
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2024-09-20 20:57:34
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遥感影像显示相关的技术总结 前言 从事遥感影像和图像处理有一段时间了，今天就把遥感影像显示相关的技术和大家分享一下。 寻常我们用的GIS软件或者说遥感软件都能讲遥感影像的数据显示在屏幕上。而且有些显示效果还不错，当中ENVI的显示效果是业界做得比較好的，尤其是ENVI5.0之后的大视图。能够依据真彩色的波段自己主动选
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2024-01-19 10:11:46
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# 使用GDAL库直接读取图像
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入GDAL库)
B --> C(打开图像文件)
C --> D(获取图像属性)
D --> E(读取图像数据)
E --> F(关闭图像文件)
F --> G(结束)
```
## 类图
```mermaid
classDiag
原创
2024-05-20 06:28:09
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文章目录几何变换掌握图像的缩放、平移、旋转了解数字图像的仿射变换和投射变换一、图像缩放1、API2、示例代码二、图像平移1、API2、示例三、图像旋转1、API2、示例3、得到的可视化效果四、仿射变换1、示例五、透射变换1、透射变换介绍2、示例六、图像金字塔1、介绍2、API3、示例 几何变换学习内容：掌握图像的缩放、平移、旋转了解数字图像的仿射变换和投射变换主要写了关于图像的集合变换。一、图像
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2023-08-26 11:12:05
209阅读
# 使用Python和GDAL创建图像金字塔
在地理信息系统（GIS）和遥感领域，使用金字塔（Pyramid）图像是一种常见的做法。金字塔图像能够在不同的缩放级别下高效地展示数据，提高了图像处理的速度和存储效率。本文将介绍如何使用Python中的GDAL库来创建图像金字塔，以及其基本的使用方式，适合初学者和有一定基础的开发者。
## 什么是图像金字塔？
图像金字塔是一种多尺度（Multi-s
原创
2024-08-25 04:44:27
249阅读
## Python显示图像的流程
为了实现Python显示图像，我们可以按照以下的流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[显示图像]
```
下面我们将介绍每个步骤的具体操作和所需代码。
### 1. 加载图像
要加载图像，我们首先需要将图像文件读取到内存中。Python提供了`PIL`（Python Imaging Libra
原创
2023-09-22 14:24:01
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## 如何实现“python gdal写入tif 小数不显示”
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何解决这个问题。首先，我们需要了解整个操作的流程，然后逐步进行操作。
### 流程
下表展示了实现“python gdal写入tif 小数不显示”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------- |
| 1 | 打开TIF文件 |
| 2 | 读取
原创
2024-06-14 04:10:09
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转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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二值化图像二值化：基于图像的直方图来实现的，0白色 1黑色一：全局# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
#图像二值化 0白色 1黑色
#全局阈值
def threshold_image(image):
gray = cv.cvtcolor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("原来",
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2023-07-11 20:37:32
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