如何将图像中的多个波段导入 numpy？答案

【问题标题】：How to import multiple bands from an image into numpy?如何将图像中的多个波段导入 numpy？
【发布时间】：2017-09-26 19:12:55
【问题描述】：

我是 python/numpy 的新手。我需要将多波段图像中的 n 个数据波段（~125）导入到一个 n 维数组中。每个值都是一个 16 位有符号整数。目前我有看起来像这样的python代码：

stream = bytearray()

mbImage = open(filename, mode='rb'); 

while curr <= filesize: 
    mbImage.seek(curr)
    b = mbImage.read(samples * 2)
    stream += b 
    curr += (2 * bands * samples)

如何将此代码转换为 numpy，以便为每个频段执行此操作？我尝试了以下方法，但不起作用（包括 gdal）：

npBandArr = np.array(inDs.GetRasterBand(10).ReadAsArray())

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy image-processing gdal

【解决方案1】：

这里是使用gdal取多波段的过程

import gdal
import numpy as np
dataset= gdal.Open(r"AnnualCrop_1.tif")
myarray1 = np.array(dataset.GetRasterBand(number of bands you want ).ReadAsArray()

【讨论】：

【解决方案2】：

GDAL 已经返回一个 Numpy 数组，因此不需要包装 np.array。

如果您想读取数据集中的所有波段，您可以跳过一次选择一个波段并使用：

data = ds.ReadAsArray()

数组的第一个维度是波段（检查print(data.shape)）。

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该能够通过栅格数据集中的所有频段作为NUMPY数组循环。您可以使用@ 987654321获取GDAL DataSet中的频带数。

例如，这将从每个频带读取数据到数组中。

ds = gdal.Open("path to some file")
for band in range( ds.RasterCount ):
    band += 1
    nparray = ds.GetRasterBand(band).ReadAsArray()

如果要将数据存储在数组中，则可以使用数据集中的行数，列和频带初始化3D数组。

【讨论】：