多波段影像 tif转为jpg（png）

首先，对于多波段影像里面有很多信息（包括仿射变换、投影信息），因此首先要读取TIF数据。

其中里面包含根据仿射矩阵获取地理坐标信息等代码。

def readTif(fileName, xoff=0, yoff=0, data_width=0, data_height=0):'''读取tif影像数据'''dataset = gdal.Open(fileName)if dataset == None:print(fileName + "文件无法打开")#  栅格矩阵的列数width = dataset.RasterXSize#  栅格矩阵的行数height = dataset.RasterYSize#  波段数bands = dataset.RasterCount#  获取数据if(data_width == 0 and data_height == 0):data_width = widthdata_height = heightdata = dataset.ReadAsArray(xoff, yoff, data_width, data_height)  # np.array# print(type(data))#  获取仿射矩阵信息geotrans = dataset.GetGeoTransform()#  获取投影信息proj = dataset.GetProjection()arrXY = []  # 用于存储每个像素的(x,y)坐标for i in range(height):row = []for j in range(width):xx = geotrans[0] + i * geotrans[1] + j * geotrans[2]yy = geotrans[3] + i * geotrans[4] + j * geotrans[5]col = [xx, yy]row.append(col)arrXY.append(row)return width, height, bands, data, geotrans, proj, arrXY

接下来，是根据上述读取TIF的data作为基础，因为data是numpy.array，CHW格式数据，就可以根据三维数组思想将TIF格式转为JPG(PNG)。

def tif_to_jpg(src_tifs):'''tif转为jpg显示'''for src_tif in src_tifs:pre_img = readTif(src_tif)[3]# print('xxyy.type', type(xxyy))pre_img_one = pre_img[4, :, :]#R通道pre_img_two = pre_img[6, :, :]#G通道pre_img_three = pre_img[1, :, :]#B通道# height, width = pre_img.shape[1:]new_array = np.array([pre_img_one, pre_img_two, pre_img_three])#重新将三个通道组成为数组new_array = np.transpose(new_array, (1, 2, 0))#将CHW转为HWCimg = Image.fromarray(np.uint8(new_array))#数组转为图片所用的函数dir, file_name1 = os.path.split(src_tif)  # split将文件和路径分开(prename, suffix) = os.path.splitext(file_name1)  # splitext将文件名和后缀分开dst_jpg_path = r'F:\tif_to_rgb'dst_jpg = os.path.join(dst_jpg_path, prename+'.jpg')#改为png即可print(dst_jpg, img.shape)img.save(dst_jpg)

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