si vous avez des liaisons python-gdal :
import numpy as np
from osgeo import gdal
ds = gdal.Open("mypic.tif")
myarray = np.array(ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray())
Et vous avez terminé :
myarray.shape
(2610,4583)
myarray.size
11961630
myarray
array([[ nan, nan, nan, ..., 0.38068664,
0.37952521, 0.14506227],
[ nan, nan, nan, ..., 0.39791253,
nan, nan],
[ nan, nan, nan, ..., nan,
nan, nan],
...,
[ 0.33243281, 0.33221543, 0.33273876, ..., nan,
nan, nan],
[ 0.33308044, 0.3337177 , 0.33416209, ..., nan,
nan, nan],
[ 0.09213851, 0.09242494, 0.09267616, ..., nan,
nan, nan]], dtype=float32)
Vous pouvez utiliser rasterio pour s'interfacer avec les tableaux NumPy. Pour lire un raster dans un tableau :
import rasterio
with rasterio.open('/path/to/raster.tif', 'r') as ds:
arr = ds.read() # read all raster values
print(arr.shape) # this is a 3D numpy array, with dimensions [band, row, col]
Cela lira tout dans un tableau numpy 3D arr
, de cotes [band, row, col]
.
Voici un exemple avancé pour lire, modifier un pixel, puis le réenregistrer dans le raster :
with rasterio.open('/path/to/raster.tif', 'r+') as ds:
arr = ds.read() # read all raster values
arr[0, 10, 20] = 3 # change a pixel value on band 1, row 11, column 21
ds.write(arr)
Le raster sera écrit et fermé à la fin de l'instruction "with".
Certes, je lis une ancienne image png ordinaire, mais cela fonctionne avec scipy (imsave
utilise PIL cependant):
>>> import scipy
>>> import numpy
>>> img = scipy.misc.imread("/home/chad/logo.png")
>>> img.shape
(81, 90, 4)
>>> array = numpy.array(img)
>>> len(array)
81
>>> scipy.misc.imsave('/home/chad/logo.png', array)
Mon png résultant est également de 81 x 90 pixels.