通过根据统计数据聚合5x5像素来缩小tiff图像的比例

Question

如何缩小10m分辨率的tiff图像，并创建一个50m的新图像，其中每个像素都是从第一个图像中统计出来的？

初始的tiff图像是一个二进制分类图--意味着每个像素(10m)要么属于“水”类(值=0)，要么属于“冰”类(value=1)。我想要创建一个新的图像，其中每个像素是初始地图的5x5块中的水百分比，这意味着新图像的每个像素将具有50米的分辨率，并表示前一张地图的5x5像素上的“水”像素的比率或百分比。您可以在这里看到示例：示例

下面是一个图像示例(可以从google驱动器下载)：https://drive.google.com/uc?export=download&id=19hWQODERRsvoESiUZuL0GQHg4Mz4RbXj

Answer 1

您的图像以一种非常奇怪的格式保存，使用32位浮点数来表示两类数据，这些数据可以用一位来表示，所以我使用ImageMagick将其转换为PNG：

magick YOURIMAGE.TIF -alpha off image.png

许多Python库会在实际的TIFF上结结巴巴，所以也许可以考虑使用一种不同的方式编写它。

一旦完成，代码可能如下所示：

#!/usr/bin/env python3

from PIL import Image
import numpy as np

# Set size of tiles for subsampling
tileX = tileY = 5

# Open image and convert to greyscale and thence to Numpy array
im = Image.open('image.png').convert('L')
na = np.array(im)

# Round height and width down to next lower multiple of tile sizes
h = (na.shape[0] // tileY) * tileY
w = (na.shape[1] // tileX) * tileX

# Create empty output array to fill
res = np.empty((h//tileY,w//tileX), np.uint8)

pxPerTile = tileX * tileY
for yoffset in range(0,h,tileY):
    for xoffset in range(0,w,tileX):
        # Count ice pixels in this 5x5 tile
        nonZero = np.count_nonzero(na[yoffset:yoffset+tileY, xoffset:xoffset+tileX])
        percent = int((100.0 * (pxPerTile - nonZero))/pxPerTile)
        res[yoffset//tileY, xoffset//tileX] = percent

# Make Numpy array back into PIL Image and save
Image.fromarray(res.astype(np.uint8)).save('result.png')

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经过反思，您可能可以更快、更简单地使用cv2.resize()和对轴和插值cv2.INTER_AREA进行0.2的抽取。

Answer 2

我用比维普斯做了一个版本

#!/usr/bin/python3

import sys
import pyvips

image = pyvips.Image.new_from_file(sys.argv[1])

# label (0 == water, 1 == ice) is in the first band
label = image[0]

# average 5x5 areas
label = label.shrink(5, 5)

# turn into a percentage of water
water_percent = 100 * (1 - label)

# ... and save
water_percent.write_to_file(sys.argv[2])

我可以像这样在你的测试映像上运行它：

$ ./average.py ~/pics/meltPondClassifiedAndS12.tif x.png

要使这个输出(相当暗)：

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