風云四氣象衛星 tif文件中14個通道數據，分別解析成對應的txt格式

def process(filename,fileshortname):# 導包 gdalfrom osgeo import gdal#導入數據data = gdal.Open(filename)# 顯示通道數量num_bands = data.RasterCountprint(num_bands)# 將多通道的圖片數據變成numpy當中多維數組的形式:tmp_img = data.ReadAsArray()# img = tmp_img.transpose(2, 0, 1)# tmp_img的shape是(通道數, 長, 寬)和傳統圖像多維數組的shape (長, 寬, 通道數)是不一樣的, 因此需要進行一次transpose變成傳統的圖像形狀格式：img = tmp_img.transpose(1, 2, 0)# 取出這其中某個通道的數據:for i in range(14):img_rgb = img[:,:,i]# 當然, 還需要注意的是數組中數據的dtype, 一般而言讀出來是np.float, 直接使用可能會出現一些異常的結果. 我們需要將其轉化為np.uint8, 作為傳統圖像數組當中的dtype:import numpy as npimg_rgb = np.array(img_rgb, dtype = np.uint8)outpath=fileshortname+'-'+str(i+1)+'.txt'print(outpath)# 將數組保存為文本格式np.savetxt(outpath,img_rgb,fmt="%d",delimiter=",") import os input_path = input("請輸入源文件目錄")+'\\' output_path = input("請輸入導出的文件夾") # 通過listdir去項目下的文件夾和文件 for i in os.listdir(input_path):# 使用isdir去排除項目文件夾中的文件，只需要遍歷文件夾file_name=i.split('.')fileshortname=file_name[0]filename=input_path+iout_path_name=output_path+'\\'+fileshortnameprocess(filename=filename,fileshortname=out_path_name)

總結

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