筆記-Python GDAL解決TIFF去除黑邊問題

今天試了好多方法去除TIFF黑邊，用Arcgis怎麼都沒法解決，也不知道是啥原因~

大概是因爲這個TIFF太堅強了~捂臉~~

最後用Python GDAL終於將NoData設爲了0，最後用Arcgis終於實現了Mosaic，在此做個筆記。

實現代碼

以下爲NoData設爲0並存爲tiff的代碼：

from osgeo import gdal
import numpy as np
import os

'''
路徑
'''
#path = "I:\\Folder\\"
##name_l = "landsat.tif"
#name_in = "lst5_30_129043_20010302Copy.tif"
#name_out = "test1.tif"

'''
處理
'''

def dealfunc(path, name_in, name_out):
    '''
    讀取tif
    '''
    name_l = name_in
    #np.set_printoptions(threshold=np.inf)#使print大量數據不用符號...代替而顯示所有
    dataset = gdal.Open(path + name_l)
    print(dataset.GetDescription())#數據描述
    print(dataset.RasterCount)#波段數
    im_bands = dataset.RasterCount #波段數
    print(dataset.GetGeoTransform())#獲取仿射矩陣信息
    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()#獲取仿射矩陣信息
    print(dataset.GetProjection())#獲取投影信息
    im_proj = dataset.GetProjection()#獲取投影信息
    cols=dataset.RasterXSize#圖像寬度
    im_width = dataset.RasterXSize #柵格矩陣的列數
    rows=(dataset.RasterYSize)#圖像長度
    im_height = dataset.RasterYSize #柵格矩陣的行數
    
    xoffset=cols/2
    yoffset=rows/2
    
    band = dataset.GetRasterBand(1)#取第1波段
    #r = band.ReadAsArray(xoffset,yoffset,10,10)#從數據的中心位置位置開始，取10行10列數據
    #im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,cols,rows)#獲取數據
    g = band.ReadAsArray(0,0,cols,rows)#獲取數據
    #im_blueBand = im_data[0,0:cols,0:rows]#獲取藍波段
    
    '''
    顯示
    '''
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #img2=cv2.merge([g,g,g])
    plt.imshow(g)
    plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 不顯示座標軸
    plt.show()
    
    '''
    替換nan
    '''
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(g)
    df = df.fillna(0)
    
    a = df.values
    
    '''
    輸出替換後的tif
    '''
    #    path = path + "bbb.tif"
    path = path + name_out
    
    im_data = a
    
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    elif len(im_data.shape) == 2:
        im_data = np.array([im_data])
    else:
        im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape
    #創建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    if(dataset!= None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #寫入仿射變換參數
        dataset.SetProjection(im_proj) #寫入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset
    print("\n Finished!!! \n")

'''
主函數
'''
path = "I:\\Folder\\"

#單景圖
#name_in = "lst5_30_129043_20010302Copy.tif"
#name_out = "test1.tif"
#dealfunc(path, name_in, name_out)

#多景圖
#得到文件夾下的所有文件名稱
names = []
files= os.listdir(path)
for i in files:
    if os.path.splitext(i)[1] == '.tif':
        names.append(i)

for j in names:
    name_in = j
    name_out = "z_" + j
    dealfunc(path, name_in, name_out)
    print("\n"+ j +"\n")
    print("\n Finished!!! \n")

參考資料

https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/77482747

注意問題

經過以上轉換，用Arcgis Mosaic的時候，記得修改Mosaic Operator，否則鑲嵌還是沒法達到預期。