如何在python中处理来自航拍图像的gcp点列表？答案

【问题标题】：How to process list of gcp points from the aerial image in python?如何在python中处理来自航拍图像的gcp点列表？
【发布时间】：2021-09-02 12:34:23
【问题描述】：

我有从 QGIS 导出的 gcp 点，我想通过使用这些点在 python 中使用 gdal 模块对几张地图进行地理配准。

以下是从 csv 文件中读取 gcp 点的代码，它们将用于在 gdal 函数中转换数据。

import pandas as pd
f=pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/00390_00390_modified.tif.points")
keep_col = ['mapX','mapY','pixelX', 'pixelY', 'enable', 'dX','dY', 'residual']
new_f = f[keep_col]
df = new_f.drop(columns=['enable','dX', 'dY', 'residual'])
#df['gcp']='-gcp'
#df['end']='\ '
#print(df)
col=['pixelY','pixelX','mapX','mapY']
modified_df = df[col]
modified_df['pixelY'] = modified_df['pixelY'] + 1200
new_df= modified_df.to_csv('/content/drive/MyDrive/modified.csv', index=False)
print(modified_df[col])

这段代码的输出是，

        pixelY       pixelX          mapX          mapY
0    553.956835    19.352518  6.776477e+06  3.485354e+06
1    879.496403   663.237410  7.781406e+06  4.026885e+06
2   1053.776978   752.446043  7.925402e+06  4.306009e+06
3    751.618705  1047.230216  8.385932e+06  3.806277e+06
4    340.467626   674.208633  7.795048e+06  3.193823e+06

这些将是 !gdaltranslate 函数的输入地面控制点。

有什么方法可以在-gcp和frontslash之间插入坐标吗？

我尝试了很多，但不幸的是，通过 pandas 数据框和 CSV 读取数据和处理它们都不起作用。

!gdal_translate \
-gcp    553.9568345 19.35251799 6776477.033 3485353.556 \
-gcp    879.4964029 663.2374101 7781405.588 4026884.535 \
-gcp    1053.776978 752.4460432 7925401.709 4306008.844 \
-gcp    751.618705  1047.230216 8385931.623 3806277.157 \
-gcp    340.4676259 674.2086331 7795047.763 3193823.491 \
-of GTiff \
/content/drive/MyDrive/00390_00390.tif \
/content/drive/MyDrive/map-with-gcps.tif

【问题讨论】：

CrossPost How to process list of gcp points in gdal in python?
非常感谢:)，

标签： python pandas dataframe csv batch-processing

【解决方案1】：

好的，我找到了解决方案。我正在发布它。

# Read the coordinates in the CSV file
f=pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/Input/00390_00390_modified.tif.points")
keep_col = ['mapX','mapY','pixelX', 'pixelY', 'enable', 'dX','dY', 'residual']
new_f = f[keep_col]
df = new_f.drop(columns=['enable','dX', 'dY', 'residual'])
col=['mapX','mapY', 'pixelX','pixelY']
modified_df = df[col]
modified_df['pixelY'] = modified_df['pixelY'] *(-1) 

# Create an empty GCP list
gcp_list=[]

# GCP coordinates list  
for index, rows in modified_df.iterrows():
   gcps = gdal.GCP(rows.mapX, rows.mapY, 1, rows.pixelX, rows.pixelY )
   gcp_list.append(gcps)
   print(gcps)

【讨论】：