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
