Редактиране
Ето правилния начин да го направите и документация:
import random
from osgeo import gdal, ogr
RASTERIZE_COLOR_FIELD = "__color__"
def rasterize(pixel_size=25):
# Open the data source
orig_data_source = ogr.Open("test.shp")
# Make a copy of the layer's data source because we'll need to
# modify its attributes table
source_ds = ogr.GetDriverByName("Memory").CopyDataSource(
orig_data_source, "")
source_layer = source_ds.GetLayer(0)
source_srs = source_layer.GetSpatialRef()
x_min, x_max, y_min, y_max = source_layer.GetExtent()
# Create a field in the source layer to hold the features colors
field_def = ogr.FieldDefn(RASTERIZE_COLOR_FIELD, ogr.OFTReal)
source_layer.CreateField(field_def)
source_layer_def = source_layer.GetLayerDefn()
field_index = source_layer_def.GetFieldIndex(RASTERIZE_COLOR_FIELD)
# Generate random values for the color field (it's here that the value
# of the attribute should be used, but you get the idea)
for feature in source_layer:
feature.SetField(field_index, random.randint(0, 255))
source_layer.SetFeature(feature)
# Create the destination data source
x_res = int((x_max - x_min) / pixel_size)
y_res = int((y_max - y_min) / pixel_size)
target_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create('test.tif', x_res,
y_res, 3, gdal.GDT_Byte)
target_ds.SetGeoTransform((
x_min, pixel_size, 0,
y_max, 0, -pixel_size,
))
if source_srs:
# Make the target raster have the same projection as the source
target_ds.SetProjection(source_srs.ExportToWkt())
else:
# Source has no projection (needs GDAL >= 1.7.0 to work)
target_ds.SetProjection('LOCAL_CS["arbitrary"]')
# Rasterize
err = gdal.RasterizeLayer(target_ds, (3, 2, 1), source_layer,
burn_values=(0, 0, 0),
options=["ATTRIBUTE=%s" % RASTERIZE_COLOR_FIELD])
if err != 0:
raise Exception("error rasterizing layer: %s" % err)
Оригинален въпрос
Търся информация как да използвам osgeo.gdal.RasterizeLayer()
(документационният низ е много кратък и не мога да го намеря в документите за C или C++ API. Намерих само документ за java обвързвания).
Адаптирах единичен тест и го изпробвах на .shp направени от многоъгълници:
import os
import sys
from osgeo import gdal, gdalconst, ogr, osr
def rasterize():
# Create a raster to rasterize into.
target_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create('test.tif', 1280, 1024, 3,
gdal.GDT_Byte)
# Create a layer to rasterize from.
cutline_ds = ogr.Open("data.shp")
# Run the algorithm.
err = gdal.RasterizeLayer(target_ds, [3,2,1], cutline_ds.GetLayer(0),
burn_values=[200,220,240])
if err != 0:
print("error:", err)
if __name__ == '__main__':
rasterize()
Работи добре, но всичко, което получавам, е черен .tif.
За какво е параметърът burn_values
? Може ли RasterizeLayer()
да се използва за растеризиране на слой с характеристики, оцветени по различен начин въз основа на стойността на атрибут?
Ако не може, какво да използвам? AGG подходящ ли е за изобразяване на географски данни (искам без антиалиасинг и много стабилен програма за изобразяване, способна да начертае правилно много големи и много малки елементи, вероятно от мръсни данни (изродени многоъгълници и т.н...), и понякога посочени в големи координати)?
Тук полигоните се различават по стойността на даден атрибут (цветовете нямат значение, просто искам да има различен за всяка стойност на атрибута).
memory_dataset = gdal.GetDriverByName('MEM').Create('in mem', x_res,y_res, 3, gdal.GDT_Byte)
. След това можете да създадете PNG, като направите копие:gdal.GetDriverByName('PNG').CreateCopy('output.png', memory_dataset)
- person Pathogen   schedule 28.06.2016