GDAL与OpenCV2.X数据转换（适合多光谱和高光谱等多通道的遥感影像）

一、前言

GDAL具有强大的图像读写功能，但是对常用图像处理算法的集成较少，OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力，因此有效的结合两者对图像（遥感影像）的处理带来了极大的方便。那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤。接下来我将记录下：1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式？2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储？（PS：本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水。。。只是记录下自己学的，和大家交流下）

二、GDAL数据到openCV的MAT格式

关于GDAL数据到openCV的格式转化，网上已有部分资源，但是大多是针对单或者三通道的数据而言，对多通道图像（遥感的多光谱和高光谱影像）的转化不多，话不多说，先上代码：

 1 cv::Mat GDAL2Mat(const QString fileName)

 2 {

 3     GDALAllRegister();  // 注册。。。

 4     GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(fileName.toStdString().c_str(),GA_ReadOnly);

 5     int tmpCols = poDataset->GetRasterXSize();

 6     int tmpRows = poDataset->GetRasterYSize();

 7     int tmpBandSize = poDataset->GetRasterCount();

 8     double *tmpadfGeoTransform = new double[6];

 9     poDataset->GetGeoTransform(tmpadfGeoTransform);

10

11     QVector <cv::Mat> imgMat;  // 每个波段

12     float *pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];   // 存储数据

13

14     for(int i = 0;i< tmpBandSize;i++)

15     {

16         GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+1);

17         //pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];

18         pBand->RasterIO(GF_Read,0,0,tmpCols,tmpRows,pafScan,

19                         tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,0,0);

20         cv::Mat tmpMat = cv::Mat(tmpRows,tmpCols,CV_32FC1,pafScan);

21         imgMat.push_back(tmpMat.clone());

22     }

23     delete []pafScan;

24     pafScan = NULL;

25

26     cv::Mat img;

27     img.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(tmpBandSize));

28     cv::merge(imgMat.toStdVector(),img);

29     imgMat.clear();

30     GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);

31     return img;

32 }

思路就是：根据文件名获得其GDALDataset数据集，然后分波段（波段相当于通道）存储在格式为Vector<cv::Mat>的容器内，最后利用MAT的Merge函数，对通道数据进行组合。以上方法适合任意波段数据，对多通道影像，如遥感影像中多光谱和高光谱数据比较实用。但，存在一个问题：代码中红色部分，目的为释放poDataset的内存，但总会报错，注释后就没有问题了，不知道为啥，哪位大侠如果知道原因并且也恰巧路过此地，请给予帮助，谢谢！（问题解决了，GDALDataset数据集前不能释放其每个波段的指针，否则报错，代码已修改，下同）

三、MAT格式数据转化为GDAL数据集格式后并保存合适文件

思路是上面第二部分的逆过程。首先创建一个数据集和文件驱动，根据相关参数创建文件，并将多通道MAT数据通过CV::split函数进行通道分离，最后将通道数据与GDAL数据集的波段数据对应，一一写入数据集中。代码如下：

 1 bool Mat2File(cv::Mat img, const QString fileName)

 2 {

 3     if(img.empty())    //    判断是否为空

 4         return 0;

 5

 6     const int nBandCount=img.channels();

 7     const int nImgSizeX=img.cols;

 8     const int nImgSizeY=img.rows;

 9

10     //    将通道分开

11     //  imgMat每个通道数据连续

12     std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);

13     cv::split(img,imgMat);

14

15     //  分波段写入文件

16     GDALAllRegister();

17     GDALDataset *poDataset;   //GDAL数据集

18     GDALDriver *poDriver;      //驱动，用于创建新的文件

19     poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI");

20

21     if(poDriver == NULL)

22         return 0;

23     poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,

24                                 GDT_Float32,NULL);

25     //  循环写入文件

26     GDALRasterBand *pBand = NULL;

27     float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];

28     cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1);

29

30     int n1 = nImgSizeY;

31     int nc = nImgSizeX;

32

33     for(int i = 1;i<=nBandCount;i++)

34     {

35         pBand = poDataset->GetRasterBand(i);

36         tmpMat = imgMat.at(i-1);

37         if(tmpMat.isContinuous())

38         {

39             nc = n1*nc;

40             n1 = 1;

41         }

42         for(int r = 0;r<n1;r++)

43         {

44             int tmpI = r*nImgSizeX;

45             float *p = tmpMat.ptr<float>(r);

46             for(int c = 0;c<nc;c++)

47             {

48                 ppafScan[tmpI+c] = p[c];

49             }

50         }

51         pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,

52                         nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0);

53     }

54     delete []ppafScan;

55     ppafScan = NULL;

56     GDALClose(poDataset);

57     return 1;

58 }

 60 bool ChooseSample::Mat2File(std::vector<cv::Mat> imgMat, const QString fileName)

 61 {

 62     if(imgMat.empty())    //    判断是否为空

 63     {

 64         QMessageBox::information(this,"Message Error","Data NULL!");

 65         return 0;

 66     }

 67

 68     const int nBandCount=imgMat.size();

 69     const int nImgSizeX=imgMat[0].cols;

 70     const int nImgSizeY=imgMat[0].rows;

 71

 72     //  分波段写入文件

 73     GDALAllRegister();

 74     GDALDataset *poDataset;   //GDAL数据集

 75     GDALDriver *poDriver;      //驱动，用于创建新的文件

 76     poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI");

 77

 78     if(poDriver == NULL)

 79         return 0;

 80     poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,

 81                                 GDT_Float32,NULL);

 82     //  循环写入文件

 83     GDALRasterBand *pBand = NULL;

 84     float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];

 85     cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1);

 86

 87     int n1 = nImgSizeY;

 88     int nc = nImgSizeX;

 89

 90     for(int i = 1;i<=nBandCount;i++)

 91     {

 92         pBand = poDataset->GetRasterBand(i);

 93         tmpMat = imgMat.at(i-1);

 94         if(tmpMat.isContinuous())

 95         {

 96             nc = n1*nc;

 97             n1 = 1;

 98         }

 99         for(int r = 0;r<n1;r++)

100         {

101             int tmpI = r*nImgSizeX;

102             float *p = tmpMat.ptr<float>(r);

103             for(int c = 0;c<nc;c++)

104             {

105                 ppafScan[tmpI+c] = p[c];

106             }

107         }

108         pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,

109                         nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0);

110     }

111     delete []ppafScan;

112     ppafScan = NULL;

113     GDALClose(poDataset);

114     return 1;

115 }

同样有如上的困扰，每当释放内存就会报错（代码中红色字体处）。此外，关于cv::split函数有一个小的细节问题，如下：

1     //    将通道分开

2     //  imgMat每个通道数据连续

3     std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);

4     cv::split(img,imgMat);

5

6     //  imgMat每个通道数据不连续

7     QVector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);

8     cv::split(img,imgMat.toStdVector());

巴特西

GDAL与OpenCV2.X数据转换（适合多光谱和高光谱等多通道的遥感影像）

最新文章

热门文章