使用Python和GDAL給圖片加坐標系的實現(xiàn)思路(坐標投影轉換)

更新時間：2021年03月15日 10:28:52 作者：qq_41440099

這篇文章主要介紹了使用Python和GDAL給圖片加坐標系的實現(xiàn)思路(坐標投影轉換),本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

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使用Python和GDAL給圖片加坐標系

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假設你已經知道arcgis地理配準（如下圖內容），懂一點python。

在這里插入圖片描述

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-目的和背景

1.從地圖網站獲得一張PNG格式的截圖，已知坐標系為WGS84和左上角坐標。arcgis地理配準再定義投影即可給它加上原圖的坐標系。
2.假設有上千張圖片，可用Python和GDAL給圖片加坐標系。

-實現(xiàn)思路

1.使用GDAL需要知道待投影圖片的地理坐標信息、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）不同坐標系的轉換，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之間的關系：
‘''
0：圖像左上角的X坐標；
1：圖像東西方向分辨率；
2：旋轉角度，如果圖像北方朝上，該值為0；
3：圖像左上角的Y坐標；
4：旋轉角度，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進行地理配準，再定義投影完成坐標轉換。

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左上角坐標的字典。格式為{‘a.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)#坐標轉換的函數(shù)

4.給圖片加坐標系的主要函數(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
    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!')

到此這篇關于使用Python和GDAL給圖片加坐標系的實現(xiàn)思路(坐標投影轉換)的文章就介紹到這了,更多相關Python GDAL坐標投影轉換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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