使用光栅显示 tiff 图像的特定部分，而无需加载整个文件

Posted 2023-03-15

【中文标题】使用光栅显示 tiff 图像的特定部分，而无需加载整个文件

【英文标题】：Display specific part of tiff image using rasterio without having to load the entire file

【发布时间】：2021-07-27 03:41:49

【问题描述】：

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()

这很好用。但是，我需要能够显示此地图的特定部分，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，我怎样才能显示地图的一部分，而不必将整个文件加载到内存中，同时让它看起来好像是从完整的地图图像中裁剪出来的？

提前感谢:)

【问题讨论】：

你能澄清一下你所说的结果不同是什么意思吗？我假设坐标，还有其他的东西，比如颜色？

@mihi 两者。首先，它显示了所有的地图，而宽度和高度小于实际的宽度和高度。另外，这是一张地形图。当我完全显示它时，它看起来很棒，但是当我尝试显示它的一部分时，它显示为黄色和紫色，并且高度根本不清楚。

【参考方案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，您将rasterio.DatasetReader 的实例传递给show (show(img))，但在第二种情况下，您传入一个 numpy 数组 (show(data))。 DatasetReader 包含附加信息，特别是仿射变换和颜色解释，show 使用。

show 在第一种情况下（用于 RGB 数据）所做的其他事情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))

（通过查看源代码here，我知道show做了什么）

---

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)

其他 kwargs（如 vmin 和 vmax 此处）将传递给 matplotlib.axes.Axes.imshow，如文档中的 here 所述。 来自matplotlibdocumenation：

vmin，vmax：浮动，可选 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。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。

【讨论】：

虽然它没有 RGB 通道...只是灰色。这是我打印 source_colorinterp 字典时得到的：<ColorInterp.gray: 1>: 1

啊，我明白了。我还为单通道案例添加了一些细节。不过，如果没有一些实际数据，我也不是 100% 确定的。我希望它仍然有帮助:)