遥感影像 按照尺寸裁剪
因为我项目要求是1200*1200
但是这样子还会有边边角角的地方我索性就还是把边边角角也一起弄进去了
如图
所以！ 上代码！
首先！ 感谢这个博主 https://blog.csdn.net/zsc201825/article/details/90721718
修改后的代码！！！
# -*- coding: utf-8 -*- import gdal in_ds = gdal.Open(r'D:\graduate\GF1_WFV1_E120.0_N34.7_20180711_L1A0003315461.tiff') # 读取要切的原图 print("open tif file succeed") width = in_ds.RasterXSize # 获取数据宽度 height = in_ds.RasterYSize # 获取数据高度 outbandsize = in_ds.RasterCount # 获取数据波段数 im_geotrans = in_ds.GetGeoTransform() # 获取仿射矩阵信息 im_proj = in_ds.GetProjection() # 获取投影信息 datatype = in_ds.GetRasterBand(1).DataType im_data = in_ds.ReadAsArray() #获取数据 # 读取原图中的每个波段 in_band1 = in_ds.GetRasterBand(1) in_band2 = in_ds.GetRasterBand(2) in_band3 = in_ds.GetRasterBand(3) in_band4 = in_ds.GetRasterBand(4) # 定义切图的起始点坐标 offset_x = 0 offset_y = 0 # 定义切图的大小（矩形框） size = 1200 col_num = int(width / size) #宽度可以分成几块 row_num = int(height / size) #高度可以分成几块 if(width % size != 0): col_num += 1 if(height % size != 0): row_num += 1 #这边就知道我们一共是分成了多少个 如果说有多余的 那我们就让那些也自己一小块好吧 num = 1 #这个就用来记录一共有多少块的 # 现在我们知道的是宽度是1304 高度是666 print("row_num:%d col_num:%d" %(row_num,col_num)) for i in range(row_num): #从高度下手！！！ 可以分成几块！ for j in range(col_num): offset_x = i * size offset_y = j * size ## 从每个波段中切需要的矩形框内的数据(注意读取的矩形框不能超过原图大小) b_ysize = min(width - offset_y, size) b_xsize = min(height - offset_x, size) print("width:%d height:%d offset_x:%d offset_y:%d b_xsize:%d b_ysize:%d" %(width,height,offset_x,offset_y, b_xsize, b_ysize)) # print("\n") out_band1 = in_band1.ReadAsArray(offset_y, offset_x, b_ysize, b_xsize) out_band2 = in_band2.ReadAsArray(offset_y, offset_x, b_ysize, b_xsize) out_band3 = in_band3.ReadAsArray(offset_y, offset_x, b_ysize, b_xsize) out_band4 = in_band4.ReadAsArray(offset_y, offset_x, b_ysize, b_xsize) # 获取Tif的驱动，为创建切出来的图文件做准备 gtif_driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") file = r'C:\Users\Administrator\Desktop\last\%04d.tiff' % num num += 1 # 创建切出来的要存的文件 out_ds = gtif_driver.Create(file, b_ysize, b_xsize, outbandsize, datatype) print("create new tif file succeed") # 获取原图的原点坐标信息 ori_transform = in_ds.GetGeoTransform() if ori_transform: print (ori_transform) print("Origin = ({}, {})".format(ori_transform[0], ori_transform[3])) print("Pixel Size = ({}, {})".format(ori_transform[1], ori_transform[5])) # 读取原图仿射变换参数值 top_left_x = ori_transform[0] # 左上角x坐标 w_e_pixel_resolution = ori_transform[1] # 东西方向像素分辨率 top_left_y = ori_transform[3] # 左上角y坐标 n_s_pixel_resolution = ori_transform[5] # 南北方向像素分辨率 # 根据反射变换参数计算新图的原点坐标 top_left_x = top_left_x + offset_x * w_e_pixel_resolution top_left_y = top_left_y + offset_y * n_s_pixel_resolution # 将计算后的值组装为一个元组，以方便设置 dst_transform = (top_left_x, ori_transform[1], ori_transform[2], top_left_y, ori_transform[4], ori_transform[5]) # 设置裁剪出来图的原点坐标 out_ds.SetGeoTransform(dst_transform) # 设置SRS属性（投影信息） out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection()) # 写入目标文件 out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(out_band1) out_ds.GetRasterBand(2).WriteArray(out_band2) out_ds.GetRasterBand(3).WriteArray(out_band3) out_ds.GetRasterBand(4).WriteArray(out_band4) # 将缓存写入磁盘 out_ds.FlushCache() print("FlushCache succeed") del out_ds,out_band1,out_band2,out_band3,out_band4