关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height)#获取数据 这句报错
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
作为摄影测量与遥感的从业者,笔者最近开始深入研究gdal,为工作打基础!个人觉得gdal也是没有什么技术含量,调用别人的api。但是想想这也是算法应用的一个技能,多学无害!
相比 PhotoShop 和 GIMP 提供的图形用户接口 (GUI) 编辑图像,ImageMagick 通过一组命令行工具来操作图片,更有助于批量化的图片处理。你当然可以用 PhotoShop 或 GIMP 这样的软件来处理图像。没人禁止你这么做,就像没人禁止你用大炮打蚊子一样。不过依我看,打蚊子最好还是用电蚊拍,而要处理大量图像的话,尤其当你只想批量转换一些图片格式,或者批量生成缩略图,调整分辨率,我推荐 ImageMagick。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 BUG还原 查找BUG 解决方案 总结 后记 一、前言 最近做一项实验,简单的说就是读取已经存入Accumulo中的瓦片,然后对瓦片进行简单的Map操作然后RenderPng生成瓦片,前台显示。看上去是个很简单的操作,但是中间一直存在一个问题,就是明明数据值范围在[0-10] (除了某些地方无值),但是处理完后某些地方会出现数值严重偏差的情况,在
标签图像文件格式(Tagged Image File Format,简写为TIFF)是一种灵活的位图格式,主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像。它最初由Aldus公司与微软公司一起为PostScript打印开发。TIFF与JPEG和PNG一起成为流行的高位彩色图像格式。TIFF格式在业界得到了广泛的支持,如Adobe公司的Photoshop、The GIMP Team的GIMP、Ulead PhotoImpact和Paint Shop Pro等图像处理应用、QuarkXPress和Adobe InDesign这样的桌面印刷和页面排版应用,扫描、传真、文字处理、光学字符识别和其它一些应用等都支持这种格式。如今Adobe公司从Aldus获得了印刷应用程序-PageMaker之后控制着TIFF的规范。
在地球科学、气象学以及环境监测等领域,遥感影像数据是一种重要的信息源,它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而,随着观测技术的进步,我们通常会获得大量的遥感影像数据,如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据,并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。
图像是数字图形的可视化表示,一般以文件的形式进行存储。图像的保存方式分为有损和无损两种,有损保存会丢失一部分图像质量,而无损保存能够完全保留图像的原始质量。Python提供了丰富的库和方法来实现图像的无损保存。
f.seek(offset)#TODO: only header size for tiff !!
Imago是一个由python编写的图像数字取证工具,它可以从图像中递归提取数字证据。在整个数字取证调查中,这款工具非常有用。如果你需要提取图像中的数字证据且数量较多,那么Imago将能够帮助你轻松地对比它们。此外,Imago还允许你将证据提取到CSV文件或sqlite数据库中。如果在JPEG exif中存在GPS坐标,Imago可以提取经度和纬度,并将它们转换为度数检索相关信息,如城市,国家,邮政编码等。
在城市化(城镇扩展)、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多,常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
Python有很多库可以进行图像文件的读写,比如图像处理包pillow,科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写,matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例:
对于Python而言,有一点是要认识明确的,python作为一个相对而言轻量级的,易用的脚本语言(当然其功能并不仅限于此,在此只是讨论该特点),随着程序的增长,可能想要把它分成几个文件,以便逻辑更加清晰,更好维护,亦或想要在几个程序中均使用某个函数,而不必将其复制粘贴到所有程序中。 为了支持这一点,Python有一种方法将定义函数放在一个文件中,并在脚本中使用它们,这样的文件叫做模块,一个模块中的定义可以被导入到其他模块,或者主模块中。 简单来说在python中模块就是指一个py文件,如果我们将所有相关的代
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
1. 首先创建一个GeoRaster的表,这是一个普通的二维表。该表中存储了SDO_GEORASTER对象。
mac用起来还是有很多不方便的地方,app很局限也都不是很好用,mac自带的截图工具,格式是tiff,需要转成jpg才能在代码中使用,利用python代码很轻松做到了这一点:
GeoTrellis是一个基于Apache spark 的用于处理栅格数据的scala库和框架 1.可以高效的读/写和操作栅格,实现了地图运算和矢栅转换工具 2.可以将栅格数据渲染成PNG图片,元数据转换成JSON
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原因很多,最重要的原因是我转行了。是的,我离开了开发岗位,走向了开发的天敌-产品经理。虽然名义上是产品经理,但是干的事情也很杂,除了不写代码,其他的都干,经常还要加个小班,所以就没那么多时间研究技术上的东西,机械键盘上已经落下了一层薄薄的灰尘。但是自己确实又爱码农这一行,上班看着同事畅快的敲着代码,心里就有点痒,所以下班没事仍旧自己瞎捉摸,这不就总结出来今天这篇文章。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
opencv + python 配置 Table of Contents 1. Installing OpenCV from source 1.1. We need CMake to configure the installation, GCC for compilation, Python-devel and Numpy for creating Python extensions etc. 1.2. Next we need GTK support for GUI features, Camera
在tesseract-ocr中会用到leptonica库。这里对leptonica简介下。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地,其数据共3个大文件,存储在OSS上,供所有参赛选手下载挖掘。
在开发时遇到造一个这样的问题,场景是这样的,前端需要一个接口,根据用户的id返回用户的图片流,当时没明白什么是流,后来通过查看nodejs的文档,nodejs具有流场景的应用,代码如下:
在之前的博客中,我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法,也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap,以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影,还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中,我们将反过来,介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
本文介绍了如何为Caffe编译和安装OpenCV,以解决在Caffe中缺少某些功能的问题。首先介绍了如何下载和编译OpenCV,然后介绍了如何将OpenCV集成到Caffe中。最后,给出了一些示例代码和编译选项,以帮助读者更好地理解如何使用OpenCV和Caffe进行图像处理。
EdgeView 4是一款Mac电脑上的图像浏览和编辑软件。支持多种格式的图片文件,包括JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF等,并提供如缩放、裁剪、旋转、调整亮度、对比度等编辑功能。
前言 在上两篇文章中我介绍了如何直接将Geotiff(一个或者多个)发布为TMS服务。这中间其实我遇到了一个问题,并且这个问题伴随Geotrellis的几乎所有使用案例,下面我详细讲述。 一、问题描述 无论在将Tiff文件使用Geotrellis导入Accumulo中还是直接将其发布为TMS服务,其实这中间都存在一个问题:当多个Tiff文件存在重叠部分的时候如何接边、去重叠以及在边界处的瓦片如何取出各Tiff文件中涉及到的数据,即保持瓦片显示效果的完整性。 这个问题可以说是一个问题也可以说是两个问题。当我们
GIS数据有很多种分类方式,按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据,还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式,也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
前言 在上一篇文章中我讲了如何直接将Geotiff文件发布为TMS服务,在其中只讲了单幅Geotiff的操作,其实单幅这种量级的数据对Geotrellis来说就是杀鸡焉用牛刀,Geotrellis针对的是大数据量的操作。在进行完单幅Geotiff的操作后,就去出差了一周,这一周也没闲着,稍有空隙便在思索这个问题,并抽空写那么两行,回来一调试果然可以,于是就有了本文。下面我来介绍如何对大量Geotiff实时进行TMS服务化操作。 一、总体效果 上次使用的是北京首都国际机场影像数据,这次我又下载了部分北京市区影
本数据由OSM矢量转TIFF组成,便于相关工作后续开展,统计结果为区域道路长度总和,数据获取方式附在最后。本数据白嫖。
要写好一个图像处理软件,仅靠自己看书是完全不够的,要多方面学习,借鉴前人的经验,要集思广益、多面出击。如今网络发达,图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或精力有限,在短时间内无法找到那些也许藏于角落里的金子。本人研究图像至今也历时7年,在慢慢的摸索和累积中也找到了一些相关资料,共享给大家学习。
Python 中 PDF 转图片一般用的是 pdf2image。有时我们会发现 PDF 转出来的图片都是空白,或者缺失了一些字,具体表现就是一些应该有字的区域是空白。由于某些原因我不能把出现问题的文件放上来,不过大致就是这个情况。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据,还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性,记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
安装Python环境后,推荐使用Anaconda,因为我3.6的python版本,在Anaconda环境下装的opencv。
TIFF文件由于可以存储多种形式的数据类型,也可以存储大量的数据,故其体积比较大,如果我们想截取其中的一部分图片数据,如下图:
考虑对图像做畸变校正的背景应用,对于一幅带有畸变的图像 I,使用 OpenCV 的传统畸变校正流程后得到了畸变过程在 X, Y 方向上的两个畸变校正映射矩阵 map_x, map_y;
FreeSWITCH的mod_spandsp模块提供了基于SIP的传真收发功能,但是mod_spandsp仅限于tiff文件,我们平时要发送的传真文件大部分是非tiff的,因此在发送前,我们就需要将这些文件统一转为tiff。
pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
在DNG格式发布之前,我们先了解一下之前单反相机、苹果和安卓移动端相机拍照输出未经处理的原始图像格式是什么?
这期我们就来给大家全方位解析常用的图片格式:JPG;RAW ;TIFF;PNG;GIF
TIFF - Tag Image File Format文件格式最早是为了存储扫描仪图像而设计的。它的最大的特点就是与计算机的结构、操作系统以及图形硬件系统无关。它可处理黑白、灰度、彩色图像。在存储真彩色图像时和BMP格式一样,直接存储RGB三原色的浓度值而不使用彩色映射(调色板)。对于介质之间的交换,TIF称得上是位图格式的最佳选择之一。由于其简单灵活,所以使用很广。
你需要将SVG文件转换为PNG、JPEG、TIFF、WEBP 和 HEIF 格式吗?本文将指导你如何转换为所有这些类型的格式。
在之前的文章中讲述了如何使用Camera2拍摄RAW图并保存为DNG文件 Android 手机如何拍摄RAW图,本文主要通过源码分析一下DngCreator写文件的基本过程和如何读取DNG文件
目录 前言 实现方法 总结 一、前言 今天要介绍的绝对是华丽的干货。比如我们从互联网上下载到了一系列(每天或者月平均等)的MODIS数据,我们怎么能够对比同一区域不同时间的数据情况,采用传统的方法可能只能将所有要参考的数据用ArcGIS等打开,然后费劲的一一对比等,不仅操作繁琐,搞不好日期等还会对应错。本文就是介绍使用Geotrellis动态加载时间序列数据,使我们能够自由选择日期浏览或者像动画一样循环展示一系列数据。直接进入干货。 二、实现方法 2.1 前台界面 前台与以往保持
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