2D网格中scipy标记区域周围的轮廓

时间:2013-01-28 23:07:26

标签: numpy scipy gis

我正在尝试在具有大的无数据值(1e6)的2D网格中找到所有整体的边界多边形。我已经找到了使用scipy标签工作的孔列表。没有浸入gdal的多边形,是否有一种简单的方法来生成边界多边形?我看到有matplotlib.pylab.contour,但这会尝试绘制一个我真的不想要的情节。关于如何为每个标签获取边界多边形的任何建议(如果可能的话,最好采用一种简化多边形的方法)?我确信我可以写出一些可以在每个标记孔的范围内行走的东西,但是有什么东西已经存在吗?

from osgeo import gdal
from scipy import ndimage

dem_file = gdal.Open('dem.tif')
dem = dem.file.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

# Get a binary image of the no-data regions.  The no-data value is large
bin = dem > 9e5

# Find all the wholes.  Anything with a label > 0.
labels, num_labels = ndimage.measurements.label(bin)
num_labels
1063

# The hole's label and size. Skip 0 as that label has all the valid data.
holes = [(label, sum(labels==label)) for label in range(1, num_labels)]
holes[:3]
[(1, 7520492),
 (2, 1),
 (3, 1),]

e.g。而不是计数,我正在寻找所有这些白色区域的边界,如qgis所示,这是用gdal_polygonalize.py完成的。

gdal_polygonalize.py contour plot in qgis

1 个答案:

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感谢Joe Kington将我指向Scikit Image。

from skimage import measure
contours = measure.find_contours(labels, 1)

contours[-1]
array([[ 2686.99905927,  1054.        ],
       [ 2686.        ,  1053.00094073],
       [ 2685.00094073,  1054.        ],
       [ 2686.        ,  1054.99905927],
       [ 2686.99905927,  1054.        ]])

imshow(labels)
for n, contour in enumerate(contours):
    plt.plot(contour[:,1], contour[:, 0], linewidth=2)

放大左下角后:

enter image description here