遥感单通道图像保存为彩色图像

系列文章目录

第一章PIL单通道图像处理

---

---

前言

将单通道图像以彩色图像的形式进行保存主要使用了PIL库

---

一、代码实现

palette_data = [***]：可以进行自定义设置

代码如下：

from PIL import Image
label = np.asarray(Image.Open(r"*.tif"),np.uint8)
tmp_image = Image.fromarray(tmp_image, "P")
palette_data = [0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 69, 0, 0, 255, 127]  # 调色板.三个数字唯一组RGB色彩表示
tmp_image.putpalette(palette_data)
tmp_image.save(r"*.png")

使用默认调色板

    lbl_pil = Image.fromarray(mask.astype(np.uint8), mode="P")
    colormap = imgviz.label_colormap()
    lbl_pil.putpalette(colormap.flatten())
    lbl_pil.save(save_path)

批处理

# from PIL import Image
# label = np.asarray(Image.Open(r"*.tif"),np.uint8)
# tmp_image = Image.fromarray(tmp_image, "P")
# palette_data = [0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 69, 0, 0, 255, 127]  # 调色板.三个数字唯一组RGB色彩表示
# tmp_image.putpalette(palette_data)
# tmp_image.save(r"*.png")

import os 
import glob
from PIL import Image
import numpy as np
# src与targ文件夹
src = r""
targ = r""

if not os.path.exists(targ):
    os.mkdir(targ)

# 获取文件加下的所有png文件

png_files = glob.glob(os.path.join(src, "*.png"))

# 循环遍历文件

for png_file in png_files:
    label = np.asarray(Image.open(png_file),np.uint8)
    tmp_image = Image.fromarray(label, "P")
    palette_data = [0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255]
    tmp_image.putpalette(palette_data)
    tmp_image.save(os.path.join(targ, os.path.basename(png_file)))

二、问题记录

遇到的实际问题是将矢量标注转换为单波段的栅格标注时，影像在Arcgis中显示的像素值是正常的，但是使用opencv和PIL读取时，像素值确实被拉伸过的。例如1被拉伸为70；但当使用gdal读取影像时，利用ReadAsArray(),得到的数组确实正确的。
分析属性文件，发现单波段图像的像素值确实是被拉伸的，但是.xml文件中记录者图像原始的栅格属性信息

<PAMDataset>
<PAMRasterBand band="1">
<Histograms>
<HistItem>
<HistMin>0</HistMin>
<HistMax>2</HistMax>
<BucketCount>256</BucketCount>
<IncludeOutOfRange>1</IncludeOutOfRange>
<Approximate>0</Approximate>
<HistCounts>64559|0|977|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0</HistCounts>
</HistItem>
</Histograms>
<Metadata>
<MDI key="STATISTICS_EXCLUDEDVALUES"/>
<MDI key="STATISTICS_MAXIMUM">2</MDI>
<MDI key="STATISTICS_MEAN">0.029815673828125</MDI>
<MDI key="STATISTICS_MINIMUM">0</MDI>
<MDI key="STATISTICS_SKIPFACTORX">1</MDI>
<MDI key="STATISTICS_SKIPFACTORY">1</MDI>
<MDI key="STATISTICS_STDDEV">0.24237010872132</MDI>
</Metadata>
</PAMRasterBand>
</PAMDataset>

.twf文件中记录的栅格信息

2.0000000000
0.0000000000
0.0000000000
-2.0000000000
39478349.1866334751
4432878.0495860688

总结

就这卡了我半天时间，记录一下避免踩坑。