当使用 GDAL 支持调用 imread 时，OpenCV 返回 None

Question

我有一个非常简单的 Python 程序，带有 OpenCV 和 GDAL。在这个程序中，我使用以下行读取 GeoTiff 图像

image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_LOAD_GDAL | cv2.IMREAD_COLOR)

问题在于特定图像imread 返回None。我使用的图片来自：https://www.sensefly.com/drones/example-datasets.html

Assessing crops with RGB imagery (eBee SQ) > Map (orthomosaic) 中的图像效果很好。它的大小是：19428、19784，有 4 个波段。

Urban mapping (eBee Plus/senseFly S.O.D.A.) > Map (orthomosaic) 中的图像不起作用。其大小为：26747、25388 和 4 个波段。

任何帮助找出问题所在？

编辑：我尝试了@en_lorithai 建议的解决方案并且它有效，问题是我需要使用 OpenCV 进行一些图像处理，而 GDAL 加载的图像有几个问题

• GDAL 将图像加载为 RGB 而不是 BGR（在 OpenCV 中默认使用）
• OpenCV 期望的图像形状是（宽度、高度、通道），而 GDAL 返回具有（通道、宽度、高度）形状的图像
• GDAL 返回的图像在 Y 轴上翻转，顺时针旋转 90 度。

OpenCV加载的图片为（调整为700x700）：

GDAL加载的图片（当然是改变形状后）是（调整为700x700）

最后，如果我尝试将此图像从 BGR 转换为 RGB

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

我得到（调整为 700x700）

我可以使用以下代码从 GDAL 格式转换为 OpenCV 格式

image = ds.ReadAsArray() #Load image with GDAL
tmp = image.copy()
image[0] = tmp[2,:,:] # swap read channel and blue channel
image[2] = tmp[0,:,:]
image = np.swapaxes(image,2,0) # convert from (height, width, channels) to (channels, height, width)

image = cv2.flip(image,0) # flip in Y-axis
image = cv2.transpose(image) # Rotate by 90 degress (clockwise)
image = cv2.flip(image,1)

问题是我认为这是一个非常缓慢的过程，我想知道是否有自动转换过程。

Answer 1

您可以尝试在 gdal 中打开图像

from osgeo import gdal

g_image = gdal.Open('161104_hq_transparent_mosaic_group1.tif')
a_image = g_image.ReadAsArray()

无法测试，因为我没有足够的可用内存来打开该图像。

编辑：对另一个图像的等效操作

from osgeo import gdal
import matplotlib.pyplot as plt

g_image = gdal.Open('Water-scenes-014.jpg') # 3 channel rgb image
a_image = g_image.ReadAsArray()
s_image = np.dstack((a_image[0],a_image[1],a_image[2]))
plt.imshow(s_image) # show image in matplotlib (no need for color swap)
s_image = cv2.cvtColor(s_image,cv2.COLOR_RGB2BGR) # colorswap for cv
cv2.imshow('name',s_image)

从 gdal 获取单个乐队的另一种方法

g_image = gdal.Open('image_name.PNG')
band1 = g_image.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

然后您可以对每个波段进行 numpy dstack。