首先,我们需要指定图像所在的文件夹,并使用os库中的函数来遍历该文件夹下的所有图像文件。假设图像文件夹的路径为image_folder,则可以使用以下代码来实现该步骤: image_folder="path/to/image/folder"forfilenameinos.listdir(image_folder):iffilename.endswith(".jpg")orfilename.endswith(".png"):# 处理图像 ...
在IDLE (Python GUI)中运行代码。代码运行完毕后,我们即可在结果保存路径result_file_path中找到如下图所示的结果文件;其中,原本的每一景大的栅格遥感影像文件(以及其各自的辅助信息文件)都被分为了很多部分,每一个部分在其名称后通过一个数字后缀加以区别,每一个部分就是我们分割后得到的每一个小矩形栅格...
这里我将使用Python的PIL(Pillow)库来实现这一功能。如果你还没有安装Pillow,可以通过pip install pillow来安装。 读取原始512x512图像: 使用Pillow的Image.open函数来读取图像。 确定裁剪区域: 对于一个512x512的图像,我们可以将其裁剪为四个256x256的图像。这四个区域分别是:左上角、右上角、左下角和右下角。
我们即可在clip_file_path路径中看到批量裁剪后的栅格遥感影像文件。 这里需要注意，由于我们用到了ArcPy模块，因此如果大家的Python版本是3.0及以上，则需要在ArcMap软件中的Python运行框，或其对应的IDLE（如下图所示）中运行上述代码。 至此，大功告成。想了解更多精彩内容，快来关注疯狂学习GIS ...
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像,同时对齐各个栅格图像的空间范围,统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。现有某一地区的多张栅格遥感影像,其虽然都大致对应着同样的地物范围,但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致;例如...
有600多幅遥感数据(数据类型是signed integer),需要用矢量文件(shp)一个个的切割,请问怎么编程,可以批量处理呢?求大神指点 meimeng在路上 白丁 1 import arcpyarcpy.CheckOutExtension("spatial")arcpy.gp.overwriteOutput=1arcpy.env.workspace = "e:\\exercise"rasters = arcpy.ListRasters("*", "tif")ma...
Python批量自动裁剪图片 """用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class' # 定义裁剪后的图像存放地址 IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]' # 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标 ...