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  • 目录分辨率像素尺寸GSD图片文件大小 分辨率 1.分辨率是指单位长度容纳的像素点数量。 2.单位有:dpi(点每英寸,有时也可使用厘米。 )、lpi(线每英寸)、ppi(像素每英寸)和PPD(PPPixels Per Degree 角分辨率,...

    分辨率

    1.分辨率是指单位长度容纳的像素点数量。
    2.单位有:dpi(点每英寸,有时也可使用厘米。 )、lpi(线每英寸)、ppi(像素每英寸)和PPD(PPPixels Per Degree 角分辨率,像素每度)。但只有lpi是描述光学分辨率的尺度的。ppi和lpi可以换算,lpi等于ppi的一半,但是取决于纳奎斯特极限。
    3.分辨率越高,包含的像素点就越多,图像就越清晰,但占用的存储空间就越大。
    固定长宽下,点数挤得松和紧(点的大小)分辨率越高。
    4.屏幕分辨率是1280×720,就是屏幕的水平方向上有1280个像素点,垂直方向上有720个像素点;一张图片分辨率是800×500,就是说图片在没有缩放的前提下,水平方向有800个像素点,垂直方向有500个像素点
    5.分辨率=图像水平方向的像素点数×图像垂直方向的像素点数。例如1英寸×1英寸,分辨率为100ppi的图像包含10000个像素(100像素×100像素)。

    像素尺寸

    像素是构成位图图像最基本的单元,每个像素都有自己的颜色,像素越多,颜色信息就越丰富,图像效果就越好。
    像素尺寸也称显示大小或显示尺寸,例如300x500,以像素为单位 。

    GSD

    在卫星领域,分辨率通常被定义为地面样本距离(GSD),它描述了一个图像像素的大小,卫星图片上一个像素点代表真实世界的尺寸,比如 30cm GSD 就表示,图片上的一个像素点就为真实世界中的30cm;

    图片文件大小

    图片文件大小=A像素×B像素×C像素(RGB为3种颜色)×D(8位为1,16位为2)
    如新建文件的大小=1000×1000×3×1=300000字节=2.86MB。

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  • 一、 像素 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。可以将像素视为整个图像中不可分割的...

    一、 像素

    像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。可以将像素视为整个图像中不可分割的单位或者是元素,不可分割的意思是它不能够再切割成更小单位抑或是元素,它是以一个单一颜色的小格存在。每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。

    二 、分辨率

    分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类。
    显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下,显示屏越小图像越清晰,反之,显示屏大小固定时,显示分辨率越高图像越清晰。
    比如我们平时说的:1920*1080

    图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数,其定义更趋近于分辨率本身的定义。就是我们平时说的PPI

    DPI/PPI/LPI 区别

    PPI (Pixels Per Inch) 图像分辨率所使用的单位,意思是:在图像中每英寸所表达的像素数目,photoshop默认的为72dpi。严格来说ppi决定了图片的清晰度。

    DPI 设备分辨率(DeviceResolution)又称输出分辨率,指的是各类输出设备每英寸上可产生的点数,如显示器、喷墨打印机、激光打印机、绘图仪的分辨率。这种分辨率通过DPI来衡量,PC显示器的设备分辨率在60至120DPI之间,打印设备的分辨率在360至2400DPI之间。DPI决定了物理设备的清晰度。

    LPI 网屏分辨率(ScreenResolution)又称网幕频率(是印刷术语),指的是印刷图像所用网屏的每英寸的网线数(即挂网网线数),以(LPI)来表示。例如150LPI是指每英寸加有150条网线。【暂时不在这里讨论,要用到的朋友可以自行查阅资料】

    三、尺寸与像素的关系

    像素是计算机虚世界中的图像单位,尺寸是物理世界的实际单位尺寸单位包含(英寸,厘米等),衡量一个图片或者一个设备是否清晰,就是计算机世界的逻辑在物理世界的展示,而且在能够被视力接受的范围内。

    四、常用举例

    我们通常说的图片占用的存储空间越大,基本就代表了图片更加清晰,在相同的尺寸下。意思就是图片的分辨率比较大(ppi比较大)。而且大家要改掉图片的尺寸与分辨率的关系,尺寸表示的1920*1080像素,分辨率表示的是ppi。

    图片中的尺寸的意思是告诉其他计算机设备你们现实的时候按照那一个尺寸来显示(这个尺寸可以是像素),具体到打印成纸张的时候,要根据ppi与像素转换成实际物理尺寸。当然打印机可以缩小以及调整ppi。

    在这里插入图片描述
    三张图分别是:
    1366786 尺寸 140ppi A
    1366
    786 尺寸 70ppi B
    783*384 尺寸 70ppi C
    AB打开一样大,但是A更加清晰
    BC一样清晰,但是B打开会大一些

    近几年来大家都关注自己手机屏幕的清晰度问题,这里面的一个指标是DPI,但是并不是DPI越大越好,因为要考虑到人眼的接受能力。一个要考虑屏幕的分辨率,就是能够承载的信息量,一个超过手机屏幕分辨率的尺寸的图,放到手机上可能拖动或者缩写才能完全看到全貌。一个手机的分辨率要想做高,在屏幕尺寸固定的情况下,只有提高DPI才可以。如果不提高DPI,没有人想拿一个21英寸屏幕的手机! 那么有人要问,为什么电脑显示器方面几乎没有人来说DPI的问题,而都是考虑显示器的尺寸,因为普通人对显示器没有这个苛刻的要求,普通显示的DPI基本是在100以内吧。

    五、不要再错误使用DPI与PPI

    再次强调,PPI是图片上单位尺寸上像素个数的说法,DPI是物理设备单位尺寸上像素的个数

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  • 对于遥感影像,在制作数据集中需要裁剪固定尺寸大小的图片,本来打算用通用一点的软件arcgis实现,但在arcgis中的裁剪功能设置裁剪位置的单位是十进制度的,这个单位也不知道怎么改变为像素单位,最后没办法,使用了...

    1 需求

    对于遥感影像,在制作数据集中需要裁剪固定尺寸大小的图片,本来打算用通用一点的软件arcgis实现,但在arcgis中的裁剪功能设置裁剪位置的单位是十进制度的,这个单位也不知道怎么改变为像素单位,最后没办法,使用了下面两种方式实现!

    2 方法

    方法一

    使用PIE-Basic软件,这款软件是北京航天宏图研发的,具体操作如下:
    1·打开软件,加载原始影像数据,找到感兴趣区域,使用探针工具找到中心坐标并记录;
    在这里插入图片描述
    2·打开图像裁剪按钮,点击后弹出如下窗口,根据刚才找到的坐标中心及自己想要的尺寸大小,依次填写想要输出的像素范围,输出文件路径,点击确认即可完成
    在这里插入图片描述

    方法二

    使用python代码结合GDAL开源包完成,代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Tue Apr  2 18:00:21 2019
    
    @author: Administrator
    """
    
    import gdal
    
    in_ds = gdal.Open("D:\\Data\\test.tif")			  # 读取要切的原图
    print("open tif file succeed")
    width = in_ds.RasterXSize                         # 获取数据宽度
    height = in_ds.RasterYSize                        # 获取数据高度
    outbandsize = in_ds.RasterCount                   # 获取数据波段数
    im_geotrans = in_ds.GetGeoTransform()             # 获取仿射矩阵信息
    im_proj = in_ds.GetProjection()                   # 获取投影信息
    datatype = in_ds.GetRasterBand(1).DataType
    im_data = in_ds.ReadAsArray()                     #获取数据 
    
    # 读取原图中的每个波段
    in_band1 = in_ds.GetRasterBand(1)
    in_band2 = in_ds.GetRasterBand(2)
    in_band3 = in_ds.GetRasterBand(3)
    
    # 定义切图的起始点坐标
    # offset_x = 0  
    # offset_y = 0
    offset_x = width/2  
    offset_y = height/2
    
    # 定义切图的大小(矩形框)
    block_xsize = 1000  # 行
    block_ysize = 1000  # 列
    
    ## 从每个波段中切需要的矩形框内的数据(注意读取的矩形框不能超过原图大小)
    out_band1 = in_band1.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)
    out_band2 = in_band2.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)
    out_band3 = in_band3.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)
    
    # 获取Tif的驱动,为创建切出来的图文件做准备
    gtif_driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    
    # 创建切出来的要存的文件
    out_ds = gtif_driver.Create('clip5.tif', block_xsize, block_ysize, outbandsize, datatype)
    #print("create new tif file succeed")
    
    # 获取原图的原点坐标信息
    ori_transform = in_ds.GetGeoTransform()
    if ori_transform:
            print (ori_transform)
            print("Origin = ({}, {})".format(ori_transform[0], ori_transform[3]))
            print("Pixel Size = ({}, {})".format(ori_transform[1], ori_transform[5]))
    
    # 读取原图仿射变换参数值
    top_left_x = ori_transform[0]  # 左上角x坐标
    w_e_pixel_resolution = ori_transform[1] # 东西方向像素分辨率
    top_left_y = ori_transform[3] # 左上角y坐标
    n_s_pixel_resolution = ori_transform[5] # 南北方向像素分辨率
    
    # 根据反射变换参数计算新图的原点坐标
    top_left_x = top_left_x + offset_x * w_e_pixel_resolution
    top_left_y = top_left_y + offset_y * n_s_pixel_resolution
    
    # 将计算后的值组装为一个元组,以方便设置
    dst_transform = (top_left_x, ori_transform[1], ori_transform[2], top_left_y, ori_transform[4], ori_transform[5])
    
    # 设置裁剪出来图的原点坐标
    out_ds.SetGeoTransform(dst_transform)
    
    # 设置SRS属性(投影信息)
    out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection())
    
    # 写入目标文件
    out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(out_band1)
    out_ds.GetRasterBand(2).WriteArray(out_band2)
    out_ds.GetRasterBand(3).WriteArray(out_band3)
    
    # 将缓存写入磁盘
    out_ds.FlushCache()
    print("FlushCache succeed")
    del out_ds
    

    3 总结

    如果需要批量裁剪,可以使用代码实现,这样更简单,时间也更短;但如果只是少量裁剪几个不同区域的数据,建议使用PIE-Basic,因为Python代码裁剪单张图片的时间要比使用PIE-Basic手动裁剪时间更长!!!

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  • 有时候我们遇到分析服务器上存储的图片的业务需求,通过捕获其像素尺寸等信息来分析一下图片质量是否符合要求。 假定给出一个URL,如何从服务器捕获该URL所对应的图片的相关信息呢? 利用Python的urllib及PIL中的...

    有时候我们遇到分析服务器上存储的图片的业务需求,通过捕获其像素尺寸等信息来分析一下图片质量是否符合要求。

    假定给出一个URL,如何从服务器捕获该URL所对应的图片的相关信息呢?

    利用Python的urllib及PIL中的Image即可轻松实现。

    废话少说,直接上码:

    首先导入相关包:

    import urllib
    from PIL import Image

    然后,定义类:

    class get_image:
        def __init__(self,url):
            try:
                self.img = Image.open(urllib.request.urlopen(url))
            except:
                self.img = -1
            
        def imgsize(self):
            if self.img == -1:
                return "Error"
            return list(self.img.size)
        def imgformat(self):
            if self.img == -1:
                return "Error"
            return self.img.format

    上述代码中,我将读取URL的步骤与捕获图片尺寸、格式的函数封装成了一个类,通过下面的方式实例化一个get_image类即可读取一张网络图片:

    img = get_image(url)

    实例化之后,即可调用类中定义的方法:

    imsize = img.imgsize()
    imformat = img.imgformat()

    具体操作及结果如下:

    In [4]:img = get_image(url)
    
    In [5]:img.imgsize()
    Out[5]: [382, 300]
    
    In [6]:img.imgformat()
    Out[6]: 'JPEG'

    OK,至此我们就搞定了如何从URL中提取图片信息,大家赶紧去试试吧~

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