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  • GDAL联合OpenCV进行图像处理

    作为一名图像处理方面的工程师,在面对大数据量的遥感影像时,往往会利用到强大的GDAL库,但是GDAL库却没有方面的算法函数进一步进行处理;同时我们看到Opencv库能提供强大的算法支持,却对大数据影像没有办法,因此两者的结合就显得十分有必要。

    以本篇博客为开头,首先利用GDAL进行影像的读取,实现转换成OpenCV库中的Mat格式。

    cv::Mat GDAL2Mat(string strName)
    {
        GDALAllRegister();  // 注册。。。
        GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(strName.c_str(),GA_ReadOnly); //GDAL读取栅格影像
        int nCols = poDataset->GetRasterXSize();
        int nRows = poDataset->GetRasterYSize();
        int nBandSize = poDataset->GetRasterCount();
        
        double *padfGeoTransform = new double[6];
        poDataset->GetGeoTransform(padfGeoTransform);
    
        QVector <cv::Mat> imgMat;  // 每个波段
        float *pafScan = new float[nCols*nRows];   // 存储数据
    
        for(int i = 0;i< nBandSize;i++) //按波段转换存储
        {
            GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+1);
            //pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];
            pBand->RasterIO(GF_Read,0,0,tmpCols,tmpRows,pafScan,
                            tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,0,0);
            cv::Mat img = cv::Mat(nRows,nCols,CV_32FC1,pafScan);
            imgMat.push_back(img.clone());
        }
        delete []pafScan;
        pafScan = NULL;
    
        cv::Mat imgDst;
        imgDst.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(nBandSize));
        cv::merge(imgMat.toStdVector(),imgDst);
        imgMat.clear();
        GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
        return imgDst;
    }

    参考代码:http://www.cnblogs.com/zyore2013/p/4657702.html  机器学习猪

    待扩充....

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Geo-fortune/p/7732343.html
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