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关于Python 的简单栅格图像边界提取方法
脚本专栏 2025/3/1 佚名
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在GIS中，栅格属性里有关于栅格自身的信息，背景（nodata value）对于识别一张图像的边界像元尤为重要，我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前一个像元就可以了。

对于栅格，可以用ArcPy中的RasterToNumpyArray函数将将栅格转成numpy数组，然后就可以按照所想读取出每行列中首尾像元。

以下是部分代码提取边界像元的核心算法，其实是很简单的一个思路(假设0是nodata value)。

a=[[0 for col in range(Raster.width)]for row in range(Raster.height)]
 
for i in range(0,Raster.width):
... for j in range(0,Raster.height):
...  if(myRaster[j][i]!=0 and myRaster[j-1][i]==0):
...    a[j][i]=myRaster[j][i]
...  if(myRaster[j][i]==0 and myRaster[j-1][i]!=0):
...    a[j-1][i]=myRaster[j-1][i]
...    
 
 
for i in range(0,myRaster.height):
... for j in range(0,myRaster.width):
...  if(arr[i][j]!=0 and arr[i][j-1]==0):
...    a[i][j]=arr[i][j]
...  if(arr[i][j]==0 and arr[i][j-1]!=0):
...    a[i][j-1]=arr[i][j-1]

以上这篇关于Python 的简单栅格图像边界提取方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Python,栅格图像,边界,提取
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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