个人实验使用工具箱（*_*)
基本的图片处理工具
basic_image_tool.py
包括
convert_to_uint8(img_arr)
将图像转换为8-bit格式normalize(arr)
最值归一化statistics(arr, num)
统计直方图dms_to_ten(loc_dms)
将度分秒格式的坐标转换为十进制ten_to_dms(loc_ten)
将十进制格式的坐标转换为度分秒count_percent(arr, value)
计算某数值在图像中的百分比flip(img_arr, flip_code=0)
利用opencv提供的工具进行图像翻转
凸包识别工具
generate_convex_hull.py
包括
calculate_convex_hull(points)
根据提供二值图像的角点坐标提取凸包
Args:
points: 待提取凸包二值图像的角点列表，
list([row1, col1], [row2, col2], ...)
Returns:
res: 凸包角点列表
list([row1, row2], ...)ROI提取工具
roi_extract.py
包括
extract_roi(image_path, xml_file_path, save_dir)
可实现从包含多个ROI的.xml文件中自动提取所有ROI的所有区域，并保存至.tif文件中
Args:
image_path: 带有地理信息的原始影像文件路径
str
xml_file_path: 带含多个ROI且具有与img_path文件相同地理参考信息的.xml文件路径
str
save_dir: 保存文件目录
strextract_roi_box(image_path, xml_file_path, save_dir)
可实现从包含多个ROI的.xml文件中自动提取所有ROI的所有区域的最小外接矩形，并保存至.tif文件中
Args:
image_path: 带有地理信息的原始影像文件路径
str
xml_file_path: 带含多个ROI且具有与img_path文件相同地理参考信息的.xml文件路径
str
save_dir: 保存文件目录
str
Returns:
res: 外接矩形列表extract_lonlat_str(image_path, xml_file_path, save_path)
从xml文件中提取各块的角点坐标, 并保存至文件
Args:
image_path: 带有地理信息的原始影像文件路径
str
xml_file_path: 带含多个ROI且具有与img_path文件相同地理参考信息的.xml文件路径
str
save_path: 角点坐标文件保存路径，后缀为.json
str
Returns:
res_dict: 从xml文件中提取的各块角点经纬度坐标字典
dict{'region_name': ['lon_1,lat_1|lon_2, lat_2|lon_3,lat_3', ...], ...}mask_roi(image_path, mask_path, save_dir)
可实现从包含多个ROI的.tif文件中自动提取所有ROI的所有区域，并将每块影像保存至.tif文件中, ROI多边形dict保存至.json文件中, 保存每个块的面积保存至area.json中
Args:
image_path: 带有地理信息的原始影像文件路径
str
mask_path: 与影像地理信息相同的tif格式的掩膜文件路径
str
save_dir: 保存文件目录
strclip_with_centroids(image_path, save_dir, centroids_dict, shape)
以给定点为中心裁剪固定大小(取决于shape)的区域得到ROI, 并保存为.tif文件
Args:
image_path: 原始影像路径
str
save_dir: ROI影像保存目录
str
centroids_dict: 中心点字典
dict{'polygon_name': array([lon, lat]), ...}
shape: 裁剪ROI大小
tuple(height, width)clip_with_sliding_window(image_path, save_dir, shape, step, save_img=True)
以固定大小的窗口、以固定步长在影像中滑动，截取ROI
Args:
image_path: 原始影像路径
str
save_dir: ROI保存目录
str
shape: 窗口大小
tuple(height, width)
step: 步长
int
save_img: 保存图像
boolclip(path)
裁剪影像至指定大小
Args:
image_path: 原始影像路径
str
save_path: 结果保存路径
str
x_size: 行大小
int
y_size: 列大小
int
offset_x: 行偏移量，默认为0
int
offset_y: 列偏移量，默认为0
intarray2vector(array)
根据实心二值数组提取凸包
Args:
array: 二维实心二值数组
array([[0, 0, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 1]
...
[]])
shape(height, width)
Returns:
plg: 凸包多边形
list[[1, 2], ..., [1, 2]]paint_rectangles(image, box_ls, color=(255, 0, 0), width=2)
在图像上批量绘制矩形框
Args：
image: array, 图像数组, shape=(w, h, c)
box_ls: list, 矩形框列表, [(row_min, row_max, col_min, col_max), ...]
color: tuple, 8-bit RGB形式的框体颜色
width: int, 框线宽度
Returns：
image: array, 结果图像图片输出工具
output.py
包括
extract_category(distribution, threshold=None, num=1)
提取概率排名前N个类的索引和概率值, N取决于num
Args:
distribution: 类别概率分布
list[]
threshold: 概率阈值, 默认为None, 此时取最高概率
float32
num: 结果类别数, 默认为1
int
Returns:
res: 提取的类别索引和对应概率值
list[(index, value), (), ...]output_result_based_max(raw_image_path, samples_dir, save_path, labels_dict)
根据分类标签取概率值最大者对应类别，以tiff文件的格式输出分类结果
Args:
raw_image_path: 原始影像路径
str
samples_dir: 与标签对应的样本目录
str
save_path: 结果保存路径
str
labels_dict: 与样本对应的分类标签
dict{'sample_name': [(index, value), ...]}output_result(raw_image_path, samples_info_path, labels_dict_path, save_path, category_index=-1)
保存各类概率值至图片文件中
Args:
raw_image_path: 原始影像路径
str
samples_info_path: 样本信息路径，样本信息保存样本的坐标范围
str
labels_dict_path: 概率标签路径
str
save_path: 输出图片保存路径，要求扩展名为tif
str
category_index: 指定待保存的类别索引，如果为-1，则保存所有类别
intflip_augment(samples_dir, label_path, label_save_path)
翻转扩充影像样本
Args:
samples_dir: 样本目录
str
label_path: 标签路径
str
label_save_path: 标签保存路径
strrotate_augment(samples_dir, label_path, label_save_path)
旋转扩充影像样本
Args:
samples_dir: 样本目录
str
label_path: 标签路径
str
label_save_path: 标签保存路径
strdef save_tiff(save_path, img_data, rows, cols, raster_num, geotran_info=None, proj_info=None)
tiff文件保存
Args:
save_path: 保存路径
str
img_data: 待保存影像数据
array([[[]]])
rows: 影像行数
int
cols: 影像列数
int
raster_num: 影像波段数
int
geotran_info: 仿射变换参数
list or tuple ( , , , , , )
proj_info: 投影信息
strgenerate_topic_map(topic_dict, topic_num, size)生成LDA主题分布栅格图
Args:
topic_dict: 主题分布字典
dict{"1": {"box": [0, 0, 256, 256],
"poi_sta": [3, 1, ...],
"label": [0, 0.07755155861377716, ...]},
...}
topic_num: 主题数量
size: 栅格图大小
Returns:
res: 结果栅格数组
array坐标转换工具
transform.py
包括
geo2lonlat(dataset, x, y)
将投影坐标转为经纬度坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
Args:
dataset: GDAL地理数据
x: 投影坐标x
y: 投影坐标y
Returns:
coords[:2]: 投影坐标(x, y)对应的经纬度坐标(lon, lat)lonlat2geo(dataset, lon, lat)
将经纬度坐标转为投影坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
Args:
dataset: GDAL地理数据
lon: 地理坐标lon经度
lat: 地理坐标lat纬度
Returns:
coords[:2]: 经纬度坐标(lon, lat)对应的投影坐标imagexy2geo(dataset, row, col)
根据GDAL的六参数模型将影像图上坐标（行列号）转为投影坐标或地理坐标（根据具体数据的坐标系统转换）
Args:
dataset: GDAL地理数据
row: 像素的行号
col: 像素的列号
Returns:
px, py: 行列号(row, col)对应的投影坐标或地理坐标(x, y)geo2imagexy(dataset, x, y)根据GDAL的六参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
Args:
dataset: GDAL地理数据
x: 投影或地理坐标x
y: 投影或地理坐标y
Returns:
row, col: 投影坐标或地理坐标(x, y)对应的影像图上行列号(row, col)lonlat2imagexy(dataset, lon, lat)将经纬度坐标转为影像图上坐标（行列号）
Args:
dataset: GDAL地理数据
lon: 地理坐标lon经度
lat: 地理坐标lat纬度
Returns:
row, col: 地理坐标(lon, lat)对应的影像图上行列号(row, col)imagexy2lonlat(dataset, row, col)根据GDAL的六参数模型将影像图上坐标（行列号）转为地理坐标
Args:
dataset: GDAL地理数据
row: 像素的行号
col: 像素的列号
Returns:
lon, lat: 经纬度坐标(lon, lat)对应的投影坐标POI基本处理工具
poi_tool.py
包括
read(filename, total=False)
从Excel文件中读取poi数据，要求*.xlsx文件格式内第一行为表头，从第二行开始为每个POI的属性值，第二列为longitude，第三列为latitude
Args:
filename: 文件名
str
total: 是否从所有工作表中读取
bool
Returns:
types: 工作表名列表，when total==True
list
res: 读取结果，when total==True
dict
res_arr: 读取结果，when total==False
arraycoord_to_grid(dataset, location_array)
将所有POI的地理坐标转为栅格坐标
Args：
dataset: gdal获取的影像数据集
location_array: 待转换的地理坐标列表
array[[lng, lat],
...
[]]
Returns:
res_arr: shape与location_array对应的栅格坐标列表
array[[raw, col],
...
[]]grid_to_coord(dataset, location_array)
栅格坐标转地理坐标
Args：
dataset: gdal读取的影像数据集
location_array: 待转换的栅格坐标列表
array[[raw, col],
...
[]]
Returns:
res_arr: shape与location_array对应的地理坐标列表
array[[lng, lat],
...
[]]cell_count(poi_array, region_rect, cell_size=1)
用于统计每个单元POI数量，进行栅格化 参数cell_size默认为1，此时为保持分辨率的栅格化
Args：
poi_array: poi数组
array
region_rect: 目标区域的矩形边界
tuple(row0, col0, row1, col1)
Returns:
res_arr: 统计结果栅格
arraybox_count(poi_array, box_size, step, img_arr=None)
用于滑动重叠窗口对研究区域的POI数量进行分块统计
Args：
poi_array: poi数组
array
box_size: 滑动窗口的大小
int
step: 滑动步长
int
img_arr: 参考影像
array
Returns:
res_arr: 统计结果数组
arrayconvert_grid(dataset, poi_dict, box_boundary, types)
将目标区域内的POI点投影到栅格数组上
Args:
dataset: GDAL地理数据
gdal Dataset
poi_dict: 包含多个类别的POI字典
dict
box_boundary: 目标区域的边界框
tuple
types: 上述POI的类别列表
list
Returns:
res: 栅格数组
array
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent