def carregarParamIN(self): images = SerialFile() parametrosIN = TableData() root_in = self.ui.leInFolder.text() root_in = _fromUtf8(str(root_in) + "\\") root_in = str(root_in).replace("\\", "/") images.loadListByRoot(root_in) self.print_text(u"Numero de imagens encontradas:" + str(len(images))) parametrosIN["images"] = images conf_algoritimo = TableData() conf_algoritimo["window_size"] = self.ui.leWindowSize.text() conf_algoritimo["order"] = self.ui.leOrdem.text() #if self.ui.checkBox.isChecked() : conf_algoritimo["null_value"] = double(self.ui.leNullValue.text()) #else : conf_algoritimo["null_value"] = FileData(data= None) parametrosIN["conf_algoritimo "] = conf_algoritimo return parametrosIN
def carregarParamIN(self): images = SerialFile() parametrosIN = TableData() root_in = self.ui.leInFolder.text() root_in = _fromUtf8(str(root_in) + "\\") root_in = str(root_in).replace("\\", "/") images.loadListByRoot(root_in) self.print_text(u"Numero de imagens encontradas:" + str(len(images))) parametrosIN["images"] = images conf_algoritimo = TableData() conf_algoritimo["window_size"] = self.ui.leWindowSize.text() conf_algoritimo["order"] = self.ui.leOrdem.text() #if self.ui.checkBox.isChecked() : conf_algoritimo["null_value"] = double(self.ui.leNullValue.text()) #else : conf_algoritimo["null_value"] = FileData(data= None) parametrosIN["conf_algoritimo "] = conf_algoritimo return parametrosIN
def executa(self): self.function = SpectreStatisticalStractor() self.print_text(u"Organizando dados necessários") root_in = str(self.ui.leInFolder.text()) root_in = path.normpath(root_in) imagens_entrada = SerialFile() imagens_entrada = imagens_entrada.loadListByRoot(root_in, "tif, img") if (len(imagens_entrada) == 0): self.console(u"Nenhuma imagem encontrada, abortando função") self.finalizar() self.console(u"Função finalizada") return root_out = str(self.ui.leOutFolder.text()) root_out = path.normpath(root_out) paramsIN = TableData() paramsIN["images"] = imagens_entrada paramsIN["statistics"] = self.statistical_list images_saida = self.function.executar(paramsIN) self.print_text("Salvando imagens") if self.funcao_cancelada(): return None for imagem in images_saida: try: imagem.saveRasterData(file_path=root_out, ext="tif") self.console("Imagem " + imagem.file_name + " salva.") except: self.console( u"Não foi possivel salvar a imagem: " + imagem.file_name + u". Verifique se o arquivo está sendo usado por outro aplicativo." ) self.print_text(u"Conluído.") self.finalizar()
def executa(self): self.function = SpectreStatisticalStractor() self.print_text(u"Organizando dados necessários") root_in = str(self.ui.leInFolder.text()) root_in = path.normpath(root_in) imagens_entrada = SerialFile() imagens_entrada = imagens_entrada.loadListByRoot(root_in, "tif, img") if(len(imagens_entrada)==0): self.console(u"Nenhuma imagem encontrada, abortando função") self.finalizar() self.console(u"Função finalizada") return root_out = str(self.ui.leOutFolder.text()) root_out = path.normpath(root_out) paramsIN = TableData() paramsIN["images"] = imagens_entrada paramsIN["statistics"] = self.statistical_list images_saida = self.function.executar(paramsIN) self.print_text("Salvando imagens") if self.funcao_cancelada(): return None for imagem in images_saida : try: imagem.saveRasterData(file_path=root_out, ext="tif") self.console("Imagem "+ imagem.file_name+" salva.") except: self.console(u"Não foi possivel salvar a imagem: " + imagem.file_name+ u". Verifique se o arquivo está sendo usado por outro aplicativo.") self.print_text(u"Conluído.") self.finalizar()
imagem_amplitude.file_name = "imagem_amplitude" saida.append(imagem_amplitude) self.print_text( u"imagens prontas para gravar, statistical stractor completo") return saida if __name__ == '__main__': ss = SpectreStatisticalStractor() root_ = "C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\data\\Rasters\\TesteFiltro\\entrada\\" images = SerialFile(root_path=root_) images.loadListByRoot(filtro="tif") parametrosIN = TableData() parametrosIN["images"] = images parametrosIN["null_value"] = 0 statistics = list() statistics.append("media") statistics.append("cv") parametrosIN["statistics"] = statistics ss.data = parametrosIN resultados = ss.data
''' Created on Aug 17, 2015 @author: Paloschi ''' from Modelo.beans import SerialFile import rasterio from numpy.core.numeric import array import numpy pathIn = "C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\New folder\\recortadas" pathOut = "C:\Users\Paloschi\Desktop\New folder\EVI2" imagens_rgb = SerialFile(root_path=pathIn) imagens_rgb.loadListByRoot(filtro = "tif") for img in imagens_rgb: with rasterio.open(img.file_full_path) as raster: r, g, b = raster.read() metadata = raster.meta '''EVI2= 2,5 [(N-R) / (N + 2,4R+1)] ''' N = r.astype(rasterio.float64)# vermelho é o infravermelho próximo R = b.astype(rasterio.float64) # azul é o vermelho #print r #print b #print N
csv_node.append(etree.XML("<GeometryType>wkbPoint</GeometryType>")) csv_node.append(etree.XML('<GeometryField encoding="PointFromColumns" x="Easting" y="Northing" z="Value"/>')) tree = etree.ElementTree(root) tree.write(vrt_file.file_full_path, pretty_print=True) listaVRT.append(vrt_file) i_imagem = i_imagem + 1.0 self.setProgresso(i_imagem, n_imagens) saida = TableData() saida["CSVs"] = listaCSV saida["VRTs"] = listaVRT return saida if __name__ == '__main__': img_teste_path = "C:\\Users\\rennan.paloschi\\Desktop\\Dados_Gerais\\raster\\ECMWF\\Teste_raster_csv\\Imagens" img_teste = SerialFile(root_path=img_teste_path) img_teste.loadListByRoot() paramIN = dict() paramIN["images"] = img_teste paramIN["out_folder"] = "C:\\Users\\rennan.paloschi\\Desktop\\Dados_Gerais\\raster\\ECMWF\\Teste_raster_csv\\Saida\\" f = RasterToCSVeVRT() f.executar(paramIN)
''' Created on Aug 17, 2015 @author: Paloschi ''' from Modelo.beans import SerialFile import rasterio from numpy.core.numeric import array import numpy pathIn = "C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\New folder\\recortadas" pathOut = "C:\Users\Paloschi\Desktop\New folder\EVI2" imagens_rgb = SerialFile(root_path=pathIn) imagens_rgb.loadListByRoot(filtro="tif") for img in imagens_rgb: with rasterio.open(img.file_full_path) as raster: r, g, b = raster.read() metadata = raster.meta '''EVI2= 2,5 [(N-R) / (N + 2,4R+1)] ''' N = r.astype(rasterio.float64) # vermelho é o infravermelho próximo R = b.astype(rasterio.float64) # azul é o vermelho #print r #print b #print N
imagem_amplitude = RasterFile(data = imagem_amplitude) imagem_amplitude.metadata = saida.metadata imagem_amplitude.file_name = "imagem_amplitude" saida.append(imagem_amplitude) self.print_text(u"imagens prontas para gravar, statistical stractor completo") return saida if __name__ == '__main__': ss = SpectreStatisticalStractor() root_ = "C:\\Users\\Paloschi\\Desktop\\data\\Rasters\\TesteFiltro\\entrada\\" images = SerialFile(root_path = root_) images.loadListByRoot(filtro = "tif") parametrosIN = TableData() parametrosIN["images"] = images parametrosIN["null_value"] = 0 statistics = list() statistics.append("media") statistics.append("cv") parametrosIN["statistics"] = statistics ss.data = parametrosIN resultados = ss.data