笔记-Python GDAL解决TIFF去除黑边问题

今天试了好多方法去除TIFF黑边，用Arcgis怎么都没法解决，也不知道是啥原因~

大概是因为这个TIFF太坚强了~捂脸~~

最后用Python GDAL终于将NoData设为了0，最后用Arcgis终于实现了Mosaic，在此做个笔记。

实现代码

以下为NoData设为0并存为tiff的代码：

from osgeo import gdal
import numpy as np
import os

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

'''
处理
'''

def dealfunc(path, name_in, name_out):
    '''
    读取tif
    '''
    name_l = name_in
    #np.set_printoptions(threshold=np.inf)#使print大量数据不用符号...代替而显示所有
    dataset = gdal.Open(path + name_l)
    print(dataset.GetDescription())#数据描述
    print(dataset.RasterCount)#波段数
    im_bands = dataset.RasterCount #波段数
    print(dataset.GetGeoTransform())#获取仿射矩阵信息
    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()#获取仿射矩阵信息
    print(dataset.GetProjection())#获取投影信息
    im_proj = dataset.GetProjection()#获取投影信息
    cols=dataset.RasterXSize#图像宽度
    im_width = dataset.RasterXSize #栅格矩阵的列数
    rows=(dataset.RasterYSize)#图像长度
    im_height = dataset.RasterYSize #栅格矩阵的行数
    
    xoffset=cols/2
    yoffset=rows/2
    
    band = dataset.GetRasterBand(1)#取第1波段
    #r = band.ReadAsArray(xoffset,yoffset,10,10)#从数据的中心位置位置开始，取10行10列数据
    #im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,cols,rows)#获取数据
    g = band.ReadAsArray(0,0,cols,rows)#获取数据
    #im_blueBand = im_data[0,0:cols,0:rows]#获取蓝波段
    
    '''
    显示
    '''
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #img2=cv2.merge([g,g,g])
    plt.imshow(g)
    plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 不显示座标轴
    plt.show()
    
    '''
    替换nan
    '''
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(g)
    df = df.fillna(0)
    
    a = df.values
    
    '''
    输出替换后的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
    #创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    if(dataset!= None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset
    print("\n Finished!!! \n")

'''
主函数
'''
path = "I:\\Folder\\"

#单景图
#name_in = "lst5_30_129043_20010302Copy.tif"
#name_out = "test1.tif"
#dealfunc(path, name_in, name_out)

#多景图
#得到文件夹下的所有文件名称
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")

参考资料

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

注意问题

经过以上转换，用Arcgis Mosaic的时候，记得修改Mosaic Operator，否则镶嵌还是没法达到预期。