python - 使用光栅显示 tiff 图像的特定部分，而无需加载整个文件

Question

我有一个包含地图的大型 tiff 文件（大约 2GB）。我已经能够成功读取数据，甚至使用以下 python 代码显示它：

import rasterio
from rasterio.plot import show

with rasterio.open("image.tif") as img:
    show(img)
    data = img.read()

这工作得很好。但是，我需要能够显示该地图的特定部分，而不必将整个文件加载到内存中（因为它占用了太多的 RAM，并且在许多其他 PC 上不可行）。为此，我尝试使用 rasterio 的 Window 类，但是当我尝试显示地图时，结果与显示完整地图的方式不同（好像它导致数据丢失）：

import rasterio
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window

with rasterio.open("image.tif") as img:
    data = img.read(window=Window(0, 0, 100000, 100000))
    show(data)

所以我的问题是，如何在不必将整个文件加载到内存的情况下显示地图的一部分，同时让它看起来好像是从完整的地图图像中裁剪出来的？

提前致谢 ：）

标签： pythontiffrasterio

Answer 1

它在第一种情况下显示得很好，但在第二种情况下显示不好的原因是，在第一种情况下，您传递了一个rasterio.DatasetReaderto show( show(img)) 的实例，但在第二种情况下，您传递了一个 numpy 数组 ( show(data))。包含附加信息，DatasetReader特别是仿射变换和颜色解释，它show使用。

在第一种情况下（对于 RGB 数据）所做的其他事情show可以为窗口情况重新创建，如下所示：

import rasterio
from rasterio.enums import ColorInterp
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window

with rasterio.open("image.tif") as img:
    window = Window(0, 0, 100000, 100000)

    # Lookup table for the color space in the source file
    source_colorinterp = dict(zip(img.colorinterp, img.indexes))

    # Read the image in the proper order so the numpy array will have the colors in the
    # order expected by matplotlib (RGB)
    rgb_indexes = [
        source_colorinterp[ci]
        for ci in (ColorInterp.red, ColorInterp.green, ColorInterp.blue)
    ]
    data = img.read(rgb_indexes, window=window)

    # Also pass in the affine transform corresponding to the window in order to
    # display the correct coordinates and possibly orientation
    show(data, transform=img.window_transform(window))

（我show通过查看源代码了解了这里的作用）

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对于具有单通道的数据，用于绘图的底层 matplotlib 库根据数据的最小值和最大值缩放颜色范围。要获得与以前完全相同的颜色，您需要知道整个图像的最小值和最大值，或者一些相当接近的值。

然后你可以明确地告诉 matplotlib 的imshow如何缩放：

with rasterio.open("image.tif") as img:
    window = Window(0, 0, 100000, 100000)
    data = img.read(window=window, masked=True)

    # adjust these
    value_min = 0
    value_max = 255

    show(data, transform=img.window_transform(window), vmin=value_min, vmax=value_max)

额外的 kwargs (like vminand vmaxhere) 将被传递给matplotlib.axes.Axes.imshow，如此处所述。来自 matplotlib文档：

vmin, vmax: float, optional
当使用标量数据且没有明确的范数时，vmin 和 vmax 定义颜色图覆盖的数据范围。默认情况下，颜色图覆盖所提供数据的完整值范围。当给出 norm 时，不推荐使用 vmin/vmax。当使用 RGB(A) 数据时，参数 vmin/vmax 被忽略。

这样，您还可以更改它使用的颜色图等。