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  • tif图片转jpeg和png(matlab
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    2021-10-28 20:13:13

    tif图片转jpeg和png(matlab)

    srcpath='F:\深度学习\图像分割\Blood_Recognition\训练图原图\密集大图'
    topath='F:\深度学习\图像分割\Blood_Recognition\训练图原图\密集大图转换'
     for i=1:48
      data = imread(strcat(srcpath,'\',num2str(i),'.tif'));
      imwrite(data, strcat(topath,'\',num2str(i),'.jpg'));
     end
    
    
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  • 程序参考 http://blog.csdn.net/yangguangqizhi/article/details/50724516
  • 主要在用TIMESAT的时候,只接受img与dat格式的数据,所以需要转格式。这个代码实现了tif转img,其中s2要锁定转换文件的名称,最后uint8是你原始数据的格式
  • 这段代码考虑到了tif的偏移索引限制,读取了4GB之后的字节
  • 读取 tif文件并绘成三维图,用Matlab实现,是一个很简单有效的代码哟
  • matlab读取tif文件,两个tif文件计算,结果输出tif文件
  • temp=z(101:2200,101:2200)根据图像属性可得此为2300*2300的tif图像,由于需要将其划分为9宫格,所以begin点设置为101,end点设置为2200,temp转化为可均分的2100*2100矩阵for i=1:9switch icase {1,2,3}G{i}=temp(1...

    temp=z(101:2200,101:2200)

    根据图像属性可得此为2300*2300的tif图像,由于需要将其划分为9宫格,所以begin点设置为101,end点设置为2200,temp转化为可均分的2100*2100矩阵

    for i=1:9

    switch i

    case {1,2,3}

    G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700);

    case {4,5,6}

    G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700);

    case {7,8,9}

    G{i}=temp(1401:end,1+(i-7)*700:(i-6)*700);

    end

    end

    首先明确概念,:在此处,举例i=1,temp(1:700, 1:700)表示的是截取矩阵1行到1行,1到700列的元素

    0342e13f0fe5433becaa4f29d228242a.png

    for i=1:9

    b=i;

    a=330+i;

    subplot(a);

    imshow(G{1,i});

    end

    b77063b2b62da712f244122836ed0066.png//明确subplot的使用方法:说明划分为3*3的图像块,p决定了每一图像块的显示位置

    参考代码:

    %% 第一张数字高程图的处理

    clc;clear;close all;tic;

    z=imread('附件3 距2400m处的数字高程图.tif');

    %z=double(z);imshow(z);

    % x=1:length(z);y=x;

    % [X2,Y2]=meshgrid(x,y);

    % %mesh(X2,Y2,double(z));

    % %meshc(X2,Y2,double(z));

    % [C,h]=contour(X2,Y2,double(z));

    % axis([0 2300 0 2300 ]);

    % colormap(gray);colorbar;

    % toc;

    %% 划分区域

    temp=z(101:2200,101:2200);%转化为可均分的2100X2100九宫格矩阵

    for i=1:9

    switch i

    case {1,2,3}

    G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700);

    case {4,5,6}

    G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700);

    case {7,8,9}

    G{i}=temp(1401:end,1+(i-7)*700:(i-6)*700);

    end

    end

    for i=1:9

    b=i;

    a=330+i;

    subplot(a);

    imshow(G{1,i});

    end

    图像处理结果为:将整个tif图像文件平均分为9块

    6069e7a38044e9096ea8d1c23c6b0d2f.png

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    下面介绍matlab如何读取单个tif数据、批量读取有命名规律的多个tif数据、批量读取无命名规律的多个tif数据并导出

    数据准备(这一步很重要,要确保数据和路径准确):
    首先创建一个文件夹(在哪里创建都可以),命名为数据处理(取其他名字也可以)
    在这里插入图片描述

    然后在数据处理文件夹内再创建一个文件夹——A1_CCI_China_lucc将原始栅格数据放进该文件夹内,再创建一个matlab的程序文件(在matlab中),命名为code:
    在这里插入图片描述
    文件夹和代码的命名都只是为了和下面代码中的命名对应上,在实际操作中大家可以根据自己的需求命名,只要保证和代码中的名字对应上就行

    1.基本代码 (单个tif):

    clc;
    clear;
    samplename = 'A1_CCI_China_lucc/CCI_cn1992albers.tif';  %文件夹下tif数据的名称
    [SS,R] = geotiffread(samplename);  %SS为tif数据的信息,是一个二维数组,R是tif数据的地理信息
    info = geotiffinfo(samplename);  % 读取tif数据的地理信息,为后面导出为tif数据提供地理信息
    [nrows,ncols] = size(SS);  %读取SS的行列数
    
    %导出为tif
    filename = ['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn1992albers.tif'];  %存储位置和名字
    geotiffwrite(filename,SS, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);  %导出
    

    2.基本代码 (有命名规律的多个tif):

    
    for year = 2000:2020
        %一般以时间为规律,其他保持不变
        [A,R] = geotiffread(['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn',num2str(year),'albers.tif']);
        filename = ['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn',num2str(year),'albers.tif'];
        
        %导出为tif
        geotiffwrite(filename,A, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag);  %分别导出
    end
    

    3.基本代码 (无命名规律的多个tif):

    clc;
    clear;
    samplename = 'NDVI\ndvi2019001mod13a1c006r500m16days_msg.tif';
    [D,R] = geotiffread(samplename);
    info = geotiffinfo(samplename);
    [rows,cols] = size(D);
    
    Path = 'NDVI\';   % 设置数据存放的文件夹路径
    File = dir(strcat(Path,'*.tif'));   % 显示文件夹下所有符合后缀名为.tif文件的完整信息
    Tif_num =length(File);    % 获取所提取数据文件的个数
    for k = 1 : Tif_num
        % 连接路径和文件名得到完整的文件路径
        tif_name = File(k).name;
        [filepath,name,ext] = fileparts(tif_name);  %获取文件名组成部分  filepath:文件路径名称;name:文件名;ext:扩展名
        [data,R] = geotiffread(strcat(Path,tif_name));
        filename = []
    
        %按照原名导出为tif
        filename = ['NDVI\',name,'.tif']geotiffwrite(filename,data, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); 
    end
    

    创作不易,觉得有用的话还请顺手点个赞。

    展开全文
  • 可以将tif转成bmp文件,对图像进行拉伸,使用cubic算法进行重采样。 下载下来后,直接点击目录“tif转bmp\datatoimage\bin\x64\Release\”下的datatoimage.exe文件即可运行到界面。本代码禁止用于商业用途,如有疑问...
  • matlab 裁剪tif文件

    千次阅读 2020-05-18 10:20:27
    对图像(tif格式)进行裁剪函数: function newpic = croptif(path,lon1,lat1,lon2,lat2) % path为图片绝对路径,lon1,lat1为裁剪图片左上角经纬度,lon2,lat1为新图右下角经纬度 [A,R] = geotiffread(path); a = ...

    对图像(tif格式)进行裁剪函数:
    function newpic = croptif(path,lon1,lat1,lon2,lat2)
    % path为图片绝对路径,lon1,lat1为裁剪图片左上角经纬度,lon2,lat1为新图右下角经纬度
    [A,R] = geotiffread(path);
    a = (lon1-R.LongitudeLimits(1,1))./R.CellExtentInLongitude+1;
    b = (R.LatitudeLimits(1,2)-lat1)./R.CellExtentInLatitude+1;
    c = (lon2-lon1)./R.CellExtentInLongitude+1;
    d = (lat1-lat2)./R.CellExtentInLatitude+1;
    newpic = imcrop(A,[a b c d]);
    end
    函数使用举例:
    从图中截取规定经纬度范围内的图像,并显示出来,经纬度范围如下:
    左下角经纬度坐标(单位:度):112.928123474, 28.156242371
    左上角经纬度坐标(单位:度):112.928123474, 28.157272339
    右上角经纬度坐标(单位:度):112.929153442, 28.157272339
    右下角经纬度坐标(单位:度):112.929153442, 28.156242371

    调用函数:
    path = ‘D:\study\data\CSUpark.tif’;
    newpic1 = croptif(path,112.928123474,28.157272339,112.929153442,28.156242371);
    imshow(newpic1);
    函数实现:
    在这里插入图片描述
    裁剪得到:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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