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一、前言
GDAL具有强大的图像读写功能，但是对常用图像处理算法的集成较少，OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力，因此有效的结合两者对图像（遥感影像）的处理带来了极大的方便。那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤。接下来我将记录下：1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式？2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储？（PS：本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水。。。只是记录下自己学的，和大家交流下）
二、GDAL数据到openCV的MAT格式
关于GDAL数据到openCV的格式转化，网上已有部分资源，但是大多是针对单或者三通道的数据而言，对多通道图像（遥感的多光谱和高光谱影像）的转化不多，话不多说，先上代码：
1 cv::Mat GDAL2Mat(const QString fileName) 2 { 3 GDALAllRegister(); // 注册。。。 4 GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(fileName.toStdString().c_str(),GA_ReadOnly); // GDAL数据集 5 int tmpCols = poDataset->GetRasterXSize(); // 列 6 int tmpRows = poDataset->GetRasterYSize(); // 行 7 int tmpBandSize = poDataset->GetRasterCount(); 8 double *tmpadfGeoTransform = new double[6]; 9 poDataset->GetGeoTransform(tmpadfGeoTransform); 10 11 QVector <cv::Mat> imgMat; // 每个波段 12 float *pafScan; // 存储数据 13 14 for(int i = 0;i< tmpBandSize;i++) 15 { 16 GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+1); 17 pafScan = new float[tmpCols*tmpRows]; 18 pBand->RasterIO(GF_Read,0,0,tmpCols,tmpRows,pafScan, 19 tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,0,0); 20 cv::Mat tmpMat = cv::Mat(tmpRows,tmpCols,CV_32FC1,pafScan); 21 imgMat.push_back(tmpMat.clone()); 22 delete []pBand; 23 tmpMat.release(); 24 } 25 delete []pafScan; 26 cv::Mat img; 27 img.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(tmpBandSize)); 28 cv::merge(imgMat.toStdVector(),img); 29 //GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
30 imgMat.clear();
31 return img;
32 }
思路就是：根据文件名获得其GDALDataset数据集，然后分波段（波段相当于通道）存储在格式为Vector<cv::Mat>的容器内，最后利用MAT的Merge函数，对通道数据进行组合。以上方法适合任意波段数据，对多通道影像，如遥感影像中多光谱和高光谱数据比较实用。但，存在一个问题：代码中红色部分，目的为释放poDataset的内存，但总会报错，注释后就没有问题了，不知道为啥，哪位大侠如果知道原因并且也恰巧路过此地，请给予帮助，谢谢！
三、MAT格式数据转化为GDAL数据集格式后并保存合适文件
思路是上面第二部分的逆过程。首先创建一个数据集和文件驱动，根据相关参数创建文件，并将多通道MAT数据通过CV::split函数进行通道分离，最后将通道数据与GDAL数据集的波段数据对应，一一写入数据集中。代码如下：
1 bool Mat2File(std::vector<cv::Mat> imgMat, const QString fileName) 2 { 3 if(imgMat.empty()) // 判断是否为空 4 { 5 QMessageBox::information(this,"Message Error","Data NULL!"); 6 return 0; 7 } 8 9 const int nBandCount=imgMat.size(); 10 const int nImgSizeX=imgMat[0].cols; 11 const int nImgSizeY=imgMat[0].rows; 12 13 // 分波段写入文件 14 GDALAllRegister(); 15 GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集 16 GDALDriver *poDriver; //驱动，用于创建新的文件 17 poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI"); 18 19 if(poDriver == NULL) 20 return 0; 21 poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount, 22 GDT_Float32,NULL); 23 // 循环写入文件 24 GDALRasterBand *pBand = NULL; 25 float *ppafScan; 26 for(int i = 1;i<=nBandCount;i++) 27 { 28 pBand = poDataset->GetRasterBand(i); 29 cv::Mat tmpMat = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1); 30 tmpMat = imgMat.at(i-1).clone(); 31 ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY]; 32 if(tmpMat.isContinuous()) 33 { 34 ppafScan = tmpMat.ptr<float>(0); 35 }else 36 { 37 for(int r = 0;r<nImgSizeY;r++) 38 { 39 int tmpI = r*nImgSizeX; 40 float *p = tmpMat.ptr<float>(r); 41 for(int c = 0;c<nImgSizeX;c++) 42 { 43 ppafScan[tmpI+c] = p[c]; 44 } 45 } 46 } 47 pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan, 48 nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0); 49 tmpMat.release(); 50 } 51 delete pBand; 52 delete poDriver; 53 //delete ppafScan; 54 //delete poDataset; 55 return 1; 56 }
1 bool ChooseSample::Mat2File(cv::Mat img, const QString fileName) 2 { 3 if(img.empty()) // 判断是否为空 4 return 0; 5 6 const int nBandCount=img.channels(); 7 const int nImgSizeX=img.cols; 8 const int nImgSizeY=img.rows; 9 10 // 将通道分开 11 std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount); 12 cv::split(img,imgMat); 13 14 // 分波段写入文件 15 GDALAllRegister(); 16 GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集 17 GDALDriver *poDriver; //驱动，用于创建新的文件 18 poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI"); 19 20 if(poDriver == NULL) 21 return 0; 22 poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount, 23 GDT_Float32,NULL); 24 // 循环写入文件 25 GDALRasterBand *pBand = NULL; 26 float *ppafScan; 27 for(int i = 1;i<=nBandCount;i++) 28 { 29 pBand = poDataset->GetRasterBand(i); 30 cv::Mat tmpMat = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1); 31 tmpMat = imgMat.at(i-1).clone(); 32 ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY]; 33 if(tmpMat.isContinuous()) 34 { 35 ppafScan = tmpMat.ptr<float>(0); 36 }else 37 { 38 for(int r = 0;r<nImgSizeY;r++) 39 { 40 int tmpI = r*nImgSizeX; 41 float *p = tmpMat.ptr<float>(r); 42 for(int c = 0;c<nImgSizeX;c++) 43 { 44 ppafScan[tmpI+c] = p[c]; 45 } 46 } 47 } 48 pBand->RasterIO(GF_Write,0,0,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan, 49 nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,0,0); 50 tmpMat.release(); 51 } 52 delete pBand; 53 delete poDriver; 54 //delete ppafScan; 55 //delete poDataset; 56 return 1; 57 }
同样有如上的困扰，每当释放内存就会报错（代码中红色字体处）。此外，关于cv::split函数有一个小的细节问题，如下：
1 // 将通道分开 2 // imgMat每个通道数据连续 3 std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount); 4 cv::split(img,imgMat); 5 6 // imgMat每个通道数据不连续 7 QVector<cv::Mat> imgMat(nBandCount); 8 cv::split(img,imgMat.toStdVector());
1. GDAL与OpenCV2.X数据转换（适合多光谱和高光谱等多通道的遥感影像）
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zyore2013/p/4657702.html
