import rasterio . mask mask = 'D:/A_2021寒假/城市群相关/Data/0Slab中国基础地理数据/China/China_single.shp' src_img = 'input.tif' dst_img = 'output.tif' # 读取矢量面 with fiona . open ( mask , "r" ) as shapefile : shapes = [ feature [ "geometry" ] for feature in shapefile ] # 读取输入图像 with rasterio . open ( src_img ) as src : out_image , out_transform = rasterio . mask . mask ( src , # 输入数据 shapes , # 掩膜数据 crop = True , # 是否裁剪 nodata = 0 ) # 缺省值 out_meta = src . meta # 元数据 # 更新元数据 out_meta . update ( { "driver" : "GTiff" , "height" : out_image . shape [ 1 ] , "width" : out_image . shape [ 2 ] , "transform" : out_transform } ) # 转换函数 # 输出掩膜提取图像 with rasterio . open ( dst_img , "w" , ** out_meta ) as dest : dest . write ( out_image ) Terracotta是一个纯 Python 切片服务器，可以在专用Web服务器上作为WSGI应用程序运行，或者在AWS Lambda上作为无服务器应用程序运行。 它基于现代的 Python 3.6堆栈构建，并由强大的开源软件（例如 ， 和。 为什么选择兵马俑？ 开始是微不足道的。 您想要在浏览器中查看不同投影的文件夹中是否充满了经过 ？ terracotta serve -r { na me}.tif和terracotta connect localhost:5000可以到达那里。 我们对您的数据做出最小的假设，因此您可以掌控一切。 继续使用您熟悉和喜爱的工具来创建和组织数据，Terra 这几天在跑模型的时候，需要对遥感影像批量裁剪和镶嵌，本来想使用arcpy完成，但是由于arcpy裁剪工具Spatial A na lyst-Extract io n-Extract by Mask 工具裁剪出来是栅格数据集的形式，不能直接得到tif文件，于是就想直接用 python 完成。想着以后可能会经常用到这个工具，于是把裁剪和镶嵌代码一起实现了。 一、geopandas和 raster io 的安装 这里建议在 没有严重的依赖关系：r io -color的范围有意限制，以保持轻巧 使用 图像 结构：通过遍历输入 图像 的内部块，我们可以保持较低的内存使用率和可预测性，同时获得以下功能： 使用多个内核：感谢 保留所有的GeoTIFF信息和TIFF结构：没有丢失。 具有相同地理参考，内部切片，压缩，无数据值等的GeoTIFF输入→GeoTIFF输出。 高效的色彩空间转换：密集的数学运算是使用高度优化的C函数编写的，并用于标量和numpy数组。 CLI和 Python 模块：作为可以在内存中的numpy数组上起作用的 python 模块来访问该功能，为将其与其他数组操作组合在一起而又不使用中间文件提供了新的机会。 伽玛调整可根据幂定律调整RGB值，从而有效地使中间色调变亮或变暗。 在减少蓝色和绿色波段的大气雾度方 $ r io mbtiles --help Usage: r io mbtiles [OPT IO NS] INPUT [OUTPUT] Export a dataset to MBTiles (vers io n 1.3) in a SQLite file. The input dataset may have any coordi na te reference system. It must have at least three bands, which will be become the red, blue, and green bands of the output image tiles. An opt io na l fourth alpha band may b 1、读shp、读tif、 掩膜 提取 在arcgis中，可以直接读shp、读tif，因此我们整个水陆 掩膜 在arcgis自带的 python 2.7中实现。关于如何用 python 在arcgis中实现相应操作，下面给出示例： 选择相应操作-点击工具帮助-代码示例 这样我们就可以很快地学习相应操作以及原理，至于批量化就使用for循环即可。可参考下面链接的博客进行批量操作：使用arcgis按 掩膜 批量处理MODIS.tif数据 提取 研究区.shp边界的pyt python 中读取栅格数据This article is meant to provide a quick introduct io n into how to use the Python package Raster io for common tasks related to geospatial raster data. This is mainly a collect io n of things... 可以使用 OpenCV 库来实现这个功能。首先，你需要将图片载入并转换为灰度 图像 ，这样更容易处理。然后，你可以使用 cv2.threshold() 函数来二值化 图像 ，将像素值大于某个阈值的像素赋值为 255(白色)，其余像素赋值为 0(黑色)。然后，你可以使用 cv2.findContours() 函数来查找 图像 中所有的轮廓。最后，你可以使用 cv2.drawContours() 函数来绘制轮廓，... 文章目录背景安装简介基操 图像 读取 图像 写入展望 最近在做一些和 图像 处理相关的工作，涉及利用 raster io 来实现遥感影像的镶嵌、重采样、重投影等，故开一个系列记录下来。 raster io 是栅格 图像 处理的 python 包，依赖GDAL，如果你想了解如何二安装GDAL，可以转到我的另一篇博文。 在GDAL安装完成的基础上，到这个网站下载对应版本的 raster io 包，然后运行以下命令安装whl文件，即可安装好 raster io 。 pip install xxx.whl raster io 的完整接口可以 首先我们从物理的角度来看看 mask 到底是什么过程。 在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为 掩膜 （也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 图像 掩膜 与 raster io 的矢量裁剪的方法，但是真正运用的时候报错ValueError: No valid geometry objects found for raster ize，但是实际上我的shp和 raster 是重叠的，发现是没有将矢量数据的投影与栅格的进行统一。另外的一个需求是需要筛选shp的属性，直接shpdata.属性名即可获取属性。