将数组合并为栅格 (jpeg)

Question

我整天都在尝试将三个 ndarrays 组合成一张 jpeg 图片。我使用 gdal 库提取了三个波段。导出的值在数组中，如下所示：

[[ 6355.  6586.  6646. ...,   704.   671.   725.]
 [ 5853.  6031.  6107. ...,   782.   813.   897.]
 [ 4632.  4748.  4305. ...,   837.   869.   802.]
 ..., 
 [ 1032.  1090.  1018. ...,  1500.  1441.  1387.]
 [  958.   980.   913. ...,  1522.  1455.  1391.]
 [  883.   932.   966. ...,  1489.  1369.  1378.]]

这是从 pix 文件中提取的一个波段。我有三个乐队。我在这里尝试组合这些频段：

rgbArray = np.zeros((rows,cols,3), dtype=np.uint8)
band1 = dataset.GetRasterBand(closest_channel(dict_channel, 640)-1)
band2 = dataset.GetRasterBand(closest_channel(dict_channel, 550)-1)
band3 = dataset.GetRasterBand(closest_channel(dict_channel, 460)-1)
data1 = band1.ReadAsArray (0, 0, cols, rows).astype(np.float)
data2 = band2.ReadAsArray (0, 0, cols, rows).astype(np.float)
data3 = band3.ReadAsArray (0, 0, cols, rows).astype(np.float)
rgbArray[..., 0] = data1
rgbArray[..., 1] = data2
rgbArray[..., 2] = data3
img = Image.fromarray(rgbArray, 'RGB')

图片是这样的：

当然不是好结果。应该是野外的地面应该是飞机拍照。

如果有任何帮助，我将非常高兴非常感谢

Answer 1

根据您的数据域，您将其缩放到 [0, 255] 范围内。

一种天真的方法是考虑数据的范围，即信号的最大范围，例如

[...]

data1 = band1.ReadAsArray (0, 0, cols, rows).astype(np.float)

[...]

# Normalize data range
max1 = np.nanmax(data1)
min1 = np.nanmax(data1)

data1 = ((data1 - min1)/(max1 - min1)) * 255

[...]  

rgbArray[..., 0] = data1.astype(int)

将数组合并为栅格 (jpeg)

Combine arrays to raster (jpeg)

python

numpy

image

gdal

pillow