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Comment sortir le nombre de canaux dans un .JP2

Comment sortir le nombre de canaux dans un .JP2


Je recherche n'importe quel outil (ou extrait de code python) capable de parcourir un dossier d'images .jp2 et de déterminer lesquels ont 3 bandes et lesquels ont 4 bandes.

J'ai du mal à créer un jeu de données raster car certains d'entre eux ont 3 bandes et d'autres en ont 4. Je dois isoler le nombre de bandes et remplacer les images par seulement 3 bandes. Je cherche à sortir un fichier texte qui porte le nom du fichier qui a 3 bandes.

Des pensées?


GDAL peut vous aider à le faire. Vous pouvez utiliser l'API python de GDAL

importer os depuis osgeo importer gdal pour f dans os.listdir(os.getcwd()): ds = gdal.Open(f) si ds.RasterCount == 3: imprimer f

Procédures

Étant donné que ce didacticiel utilisera des cartes et des données spécifiques, la première étape consiste à créer votre propre copie des données du didacticiel.

Configuration 1 : Obtention des données du didacticiel

  1. Dans l'explorateur Windows, accédez au lecteur réseau K: (alias SoftwareWinsoft), ouvrez le dossier Maps , puis ouvrez le dossier Introduction to GIS .
  2. Faites glisser le dossier mappingimages et son contenu vers :
    1. votre lecteur réseau U : , par ex. dans le dossier Mes documents ou
    2. le disque dur local C: , par ex. sur votre bureau.

    Le dossier mappingimages contient les couches suivantes :

    amherst_boundary.lyr
    amherst_boundary.shp
    amherst_2004.sid
    amherst1833.sid
    q117894.tif
    q117898.tif
    q117902.tif
    q117906.tif
    q121894.tif
    q121898.tif
    q121902.tif
    q121906.tif

    Étant donné que certains — mais pas tous — des composants ArcGIS ont du mal à gérer les noms avec des espaces ou des symboles spéciaux, ne renommez pas les dossiers ou les fichiers.

    Configuration 2 : initialisation d'ArcMap et ajout de données

    1. Démarrez le logiciel ArcMap (voir Construction et partage de cartes pour plus de détails).
    2. Cliquez sur le bouton Ajouter des données.
    3. Dans la boîte de dialogue Ajouter des données, naviguez dans le dossier mappingimages si nécessaire, établissez une nouvelle connexion avec celui-ci (voir Construction et partage de cartes pour plus de détails).
    4. Dans le dossier mappingimages , cliquez sur le fichier amherst_2004.sid puis ctrl -cliquez sur les fichiers q117894.tif et amherst_boundary.lyr pour les ajouter à la sélection. La première est une orthophoto d'Amherst et la seconde est une carte scannée préparée par le United States Geological Survey.
    5. Cliquez sur le bouton Ajouter.

    Exercice : effectuez un zoom dans le coin inférieur gauche de cette carte et cliquez sur le quandrangle pour activer et désactiver dans quelle mesure les rasters s'alignent-ils avec la couche limite ?


    3 réponses 3

    Supposons que nous parlons de convolutions 2D appliquées sur des images.

    Dans une image en niveaux de gris, les données sont une matrice de dimensions $w imes h$ , où $w$ est la largeur de l'image et $h$ sa hauteur. Dans une image couleur, nous avons normalement 3 chaînes: rouge, vert et bleu de cette façon, une image couleur peut être représentée comme une matrice de dimensions $w imes h imes c$ , où $c$ est le nombre de canaux, c'est-à-dire 3.

    Une couche de convolution reçoit l'image ( $w imes h imes c$ ) en entrée, et génère en sortie une carte d'activation de dimensions $w' imes h' imes c'$ . Le nombre de canaux d'entrée dans la convolution est $c$ , tandis que le nombre de canaux de sortie est $c'$ . Le filtre pour une telle convolution est un tenseur de dimensions $f imes f imes c imes c'$ , où $f$ est la taille du filtre (normalement 3 ou 5).

    De cette façon, le nombre de canaux est le profondeur des matrices impliquées dans les convolutions. De plus, une opération de convolution définit la variation de cette profondeur en spécifiant des canaux d'entrée et de sortie.

    Ces explications sont directement extrapolables aux signaux 1D ou aux signaux 3D, mais l'analogie avec les canaux d'images a rendu plus approprié l'utilisation de signaux 2D dans l'exemple.


    Syntaxe

    Le jeu de données raster qui sera transformé en une nouvelle projection.

    Le jeu de données raster avec la nouvelle projection qui sera créée.

    Lors du stockage du jeu de données raster dans un format de fichier, vous devez spécifier l'extension de fichier :

    • .bil — Esri BIL
    • .bip — Esri BIP
    • .bmp —BMP
    • .bsq — Esri BSQ
    • .dat —ENVI DAT
    • .gif —GIF
    • .img —ERDAS IMAGINER
    • .jpg —JPEG
    • .jp2 —JPEG 2000
    • .png —PNG
    • .tif —TIFF
    • .mrf —MRF
    • .crf —CRF
    • Aucune extension pour Esri Grid

    Lors du stockage d'un jeu de données raster dans une géodatabase, aucune extension de fichier ne doit être ajoutée au nom du jeu de données raster.

    Lorsque vous stockez votre jeu de données raster dans un fichier JPEG, un fichier JPEG 2000, un fichier TIFF ou une géodatabase, vous pouvez spécifier un Type de compression et une Qualité de compression dans les Environnements de géotraitement .

    Le système de coordonnées du nouveau jeu de données raster.

    • Un fichier avec l'extension .prj
    • Une classe d'entités existante, un jeu de données d'entité, un jeu de données raster (essentiellement tout ce qui a un système de coordonnées)
    • Un objet ArcPy SpatialReference

    Algorithme de rééchantillonnage à utiliser. La valeur par défaut est LE PLUS PROCHE .

    • NEAREST — Le voisin le plus proche est la méthode de rééchantillonnage la plus rapide, elle minimise les modifications des valeurs de pixel car aucune nouvelle valeur n'est créée. Il convient aux données discrètes, telles que l'occupation du sol.
    • BILINEAR — L'interpolation bilinéaire calcule la valeur de chaque pixel en faisant la moyenne (pondérée pour la distance) des valeurs des quatre pixels environnants. Il convient aux données continues.
    • CUBIC — La convolution cubique calcule la valeur de chaque pixel en ajustant une courbe lisse basée sur les 16 pixels environnants. Cela produit l'image la plus fluide, mais peut créer des valeurs en dehors de la plage trouvée dans les données source. Il convient aux données continues.
    • MAJORITY —Le rééchantillonnage de la majorité détermine la valeur de chaque pixel en fonction de la valeur la plus populaire dans une fenêtre 3 par 3. Convient aux données discrètes.

    Les options LE PLUS PROCHE et MAJORITE sont utilisées pour les données catégorielles, telles qu'une classification de l'utilisation des terres. L'option LA PLUS PROCHE est la valeur par défaut car c'est la plus rapide et aussi parce qu'elle ne changera pas les valeurs des cellules. N'utilisez ni l'un ni l'autre pour les données continues, telles que les surfaces d'altitude.

    L'option BILINEAR et l'option CUBIC sont les plus appropriées pour les données continues. Il est recommandé qu'aucun de ces éléments ne soit utilisé avec des données catégorielles car les valeurs des cellules peuvent être modifiées.

    La taille de cellule du nouveau raster à l'aide d'un jeu de données raster existant ou en spécifiant sa largeur (x) et sa hauteur (y).

    La transformation géographique lors de la projection d'un système ou d'un système géographique à un autre. Une transformation est requise lorsque les systèmes de coordonnées d'entrée et de sortie ont des références différentes.

    Pour plus d'informations sur chaque transformation géographique (référence) prise en charge, consultez Geographic_transformations.pdf dans <install location>ArcGISDesktop10.<version>Documentation .

    Le point inférieur gauche pour ancrer les cellules de sortie. Ce point ne doit pas nécessairement être une coordonnée d'angle ou faire partie du jeu de données raster.

    Le paramètre Snap Raster Environment aura la priorité sur le paramètre Registration Point. Pour définir le point d'alignement, assurez-vous que Snap Raster n'est pas défini.

    Système de coordonnées du jeu de données raster en entrée.

    Spécifie si une transformation verticale sera effectuée.

    Ce paramètre n'est activé que lorsque les systèmes de coordonnées en entrée et en sortie ont un système de coordonnées verticales et que les coordonnées de la classe d'entités en entrée ont des valeurs z.

    Lorsque le mot clé VERTICAL est utilisé, le paramètre Geographic_transform peut inclure des transformations ellipsoïdales et des transformations entre des références verticales. Par example, "

    NAD_1983_To_NAVD88_CONUS_GEOID12B_Height + NAD_1983_To_WGS_1984_1" transforme les sommets géométriques définis sur le système de référence NAD 1983 avec les hauteurs NAVD 1988 en sommets sur l'ellipsoïde WGS 1984 (avec des valeurs z représentant les hauteurs ellipsoïdales). Le tilde (

    ) indique le sens de transformation inversé.

    • NO_VERTICAL —Aucune transformation verticale n'est appliquée. Les valeurs z des coordonnées géométriques seront ignorées et les valeurs z ne seront pas modifiées. C'est la valeur par défaut.
    • VERTICAL —La transformation spécifiée dans le paramètre Geographic_transform est appliquée. L'outil Projeter un raster transforme les valeurs x, y et z des coordonnées géométriques.

    De nombreuses transformations verticales nécessitent des fichiers de données supplémentaires qui doivent être installés à l'aide du package d'installation de données ArcGIS Coordinate Systems.


    Sortie de service

    Les informations peuvent être récupérées à différents niveaux de détail

    Le service Web de la station peut renvoyer des informations sur la station à plusieurs niveaux de détail. Le temps de réponse du service et le volume d'informations retournées sont directement liés au niveau demandé. Avec de plus en plus de détails, les niveaux sont :

    réseau rapporter Informations au niveau du réseau uniquement, description du réseau et nombre de stations.
    gare personnel Description de la station, coordonnées, plages de temps et nombre de canaux. Le niveau par défaut.
    canal cha Descriptions des canaux, coordonnées, plages de temps, descriptions des instruments et sensibilité des canaux.
    réponse resp Informations complètes sur la réponse du canal.

    Formats de sortie

    Station FDSNXML

    Le format FDSN StationXML est un schéma XML conçu pour l'échange de métadonnées de station.

    Lorsque format=texte, un simple tableau délimité par des barres verticales ( | ) est renvoyé. Les résultats ne sont pas aussi détaillés que dans le format FDSN StationXML, mais ils sont plus compacts et plus faciles à lire. Le tout dernier champ du texte n'est pas suivi d'un délimiteur. Un champ vide n'aura pas de caractères ni d'espaces mais sera immédiatement suivi d'un autre délimiteur, sauf s'il s'agit du dernier champ.

    Exemple de sortie de texte pour level=network . (notez le EndTime vide pour le réseau IU – cela se produira si le réseau est permanent et toujours actif)

    Exemple de sortie de texte pour level=station . (notez le EndTime vide sur la première ligne – cela se produira si la station est toujours active dans cette configuration)

    Exemple de sortie de texte pour level=channel

    format=texte n'est pas disponible pour level=response


    Formats de fichier de jeu de données raster pris en charge

    Dans ArcGIS, il existe trois manières de travailler avec des données raster : en tant que jeu de données raster, en tant que produit raster et en tant que type raster. Un jeu de données raster définit la manière dont les pixels sont stockés, comme le nombre de lignes et de colonnes, le nombre de canaux, les valeurs de pixels réelles et d'autres paramètres spécifiques au format raster. Les produits raster apparaîtront dans le catalogue à la place des fichiers de métadonnées associés à des produits de fournisseurs spécifiques, car ce sont les informations du fichier de métadonnées qui sont utilisées pour les générer, telles que les images satellite telles que Landsat 7 ou QuickBird. Ils sont conçus pour vous aider à afficher et à utiliser vos images rapidement et facilement dans ArcMap . Chaque produit raster applique des améliorations, des combinaisons de bandes et des fonctions pour améliorer l'affichage de l'image en fonction des paramètres du logiciel. Un type raster est similaire à un produit raster, mais est spécifiquement conçu pour ajouter des données à la mosaïque.

    Pour déterminer si vos données sont prises en charge en tant que produit raster, jeu de données raster ou type raster, consultez Liste des jeux de données raster et prise en charge des types.

    La géodatabase est le modèle de données natif dans ArcGIS pour le stockage des informations géographiques, y compris les jeux de données raster, les mosaïques et les catalogues d'images. Cependant, il existe de nombreux formats de fichiers avec lesquels vous pouvez travailler et qui sont conservés en dehors d'une géodatabase. Le tableau suivant donne une description des formats raster pris en charge (jeux de données raster) et de leurs extensions et indique s'ils sont en lecture seule ou s'ils peuvent également être écrits par ArcGIS.

    Vous pouvez spécifier les produits que vous souhaitez qu'ArcGIS reconnaisse ( Personnaliser > Options ArcMap > Raster > Formats de fichier ) désactiver les produits que vous n'utilisez pas peut améliorer les performances. Il vous permet également de filtrer les données au moment du chargement des données. Pour plus d'informations, voir Affichage de formats raster spécifiques.

    Radar aéroporté à synthèse d'ouverture (AIRSAR) Polarimétrique

    AIRSAR est un instrument conçu et géré par le Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA. ArcGIS prend en charge les données polarimétriques AIRSAR (POLSAR).

    Plusieurs fichiers avec un L, C ou P dans le nom du fichier suivi de .dat. Par exemple : mission_l.dat (L-Band) et mission_c.dat (C-Band).

    Graphiques raster numérisés ARC (ADRG)

    Distribué sur CD-ROM par la National Geospatial-Intelligence Agency (NGA). L'ADRG est référencé géographiquement à l'aide du système de carte/carte raster (ARC) égal à la seconde d'arc dans lequel le globe est divisé en 18 bandes ou zones latitudinales. Les données sont constituées d'images raster et d'autres graphiques générés par la numérisation de documents source.


    Syntaxe

    Raster en entrée qui indique la direction du flux sortant de chaque cellule.

    Le raster de direction de flux peut être créé à l'aide de l'outil Direction de flux.

    Un raster en entrée facultatif pour appliquer une pondération à chaque cellule.

    Si aucun raster de pondération n'est spécifié, une pondération par défaut de 1 sera appliquée à chaque cellule. Pour chaque cellule du raster en sortie, le résultat sera le nombre de cellules qui y pénètrent.

    Le raster d'accumulation en sortie peut être de type entier ou à virgule flottante.

    • FLOAT — Le raster en sortie sera de type virgule flottante. C'est la valeur par défaut.
    • INTEGER — Le raster en sortie sera de type entier.

    Valeur de retour

    Raster en sortie qui affiche le flux accumulé vers chaque cellule.


    Contenu

      (PDM) est l'utilisation de logiciels ou d'autres outils pour suivre et contrôler les informations relatives à un produit particulier. Les données gérées impliquent généralement les descriptions et les spécifications techniques d'un produit. (PRM) est utilisé par certains fournisseurs de logiciels comme synonyme de PIM, ainsi que de Product Content Management (PCM), un terme principalement populaire en Angleterre et en France. (PLM) renvoie plus à une stratégie de gestion qu'à une technologie informatique spécifique, dont l'objectif est d'optimiser l'ensemble du cycle de vie d'un produit depuis sa création, en passant par la conception technique et la fabrication dans le temps. (MAM) ou Digital Asset Management (DAM) fait référence à la gestion d'objets multimédias non structurés tels que des images, des graphiques et des présentations ainsi que des « méta-informations » (données sur les données). Le terme est principalement utilisé dans le secteur des médias. (CMP) vient des industries de l'impression et de la publicité, faisant référence à l'utilisation coordonnée de plusieurs médias de manière complémentaire. Il dénote également l'utilisation répétée d'éléments structurels individuels tels que du texte, des images ou des graphiques dans différents médias. (PIMS), qui souligne la nécessité de disposer de capacités pour diffuser de manière transparente le contenu des produits via les canaux de vente (en ligne). [6] (PXM) est une pratique pour une entreprise d'offrir aux clients une expérience autour de ses produits ou services tout au long du cycle de vie du client. [7]

    Les systèmes PIM consolident toutes les informations sur les produits sur une seule plate-forme. Il aide à connecter les canaux de vente au détail et de fabrication pour relever les défis complexes de la gestion et du maintien de la qualité des données produit. En termes d'infrastructure informatique d'entreprise, cela signifie avoir une plate-forme PIM fonctionnant sur ou à côté d'une base de données avec un serveur d'applications et/ou un échange d'informations produit basé sur XML. Cela constitue une base sur laquelle construire les processus commerciaux de vente et d'approvisionnement. Avec les solutions PIM, l'accès et les autorisations utilisateur pour toutes les informations de la base de données, les processus de commande liés aux systèmes de gestion des stocks et les mécanismes d'extensions modulaires sont gérés via une interface d'administration Web.

    Les systèmes de point de vente et les plateformes d'achat en ligne telles que les marchés en ligne sont basés sur des catalogues électroniques. Les systèmes PIM peuvent charger des informations descriptives sur les produits en tant que contenu dans une solution de gestion de catalogue, où les produits sont regroupés et gérés pour des marchés cibles spécifiques. Les normes d'interface d'échange de données telles que Open ICEcat permettent un échange transparent de catalogues électroniques entre les fournisseurs d'une part et les entreprises d'achat et les opérateurs de places de marché. Les solutions d'approvisionnement électronique sont étroitement liées et automatisent le processus d'approvisionnement pour l'achat de biens et de services. Ceux-ci créent de la transparence pour les données produit de plusieurs fournisseurs afin de prendre en charge la gestion centralisée des catalogues multi-fournisseurs et de faciliter la recherche de prix et de qualité.

    Les systèmes de gestion de données ne sont souvent pas interopérables, ce qui signifie que l'échange de données sans PIM peut avoir de graves répercussions sur une entreprise. Certaines entreprises utilisent la gestion des données de référence comme ressource informatique à la place du PIM. Mais les systèmes MDM ne sont pas une application métier et manquent souvent de convivialité, de capacité de gestion des données produit, notamment d'enrichissement des données, de validation et de règles de workflow, ce qui a un impact sur le retour sur investissement. [8] [9]

    IDC, une société de recherche technologique, a publié en décembre 2019 le rapport « IDC Marketscape : Worldwide Product Information Management Applications for Commerce 2019–2020 Vendor Assessment » et a nommé Akeneo, EnterWorks, Informatica, inRiver et Salsify comme leaders. Riversand, Stibo Systems, Syndigo et Via Medici ont été classés parmi les acteurs majeurs. Il a évalué les forces, les défis et les considérations de chaque fournisseur pour les clients potentiels. [dix]

    Avec la croissance du commerce électronique et des places de marché « allées infinies », les plateformes de syndication de contenu de produits sont devenues un outil essentiel pour distribuer le contenu de produits des fournisseurs aux détaillants. Ce service est généralement financé par les fournisseurs, afin de réduire la charge de travail de leurs clients détaillants et de s'assurer que leurs produits sont bien présentés en ligne. Dans chaque région, 1 à 2 organisations fournissent ce service : USA - Salsify, Syndigo UK - Brandbank/Nielsen Europe - Alkemics Australia/NZ - SKUvantage.

    La gestion de contenu d'entreprise est un terme englobant les technologies, les méthodes et les outils utilisés pour la collecte, l'imagerie, le stockage, l'archivage et la fourniture de contenu électronique. Une distinction peut être faite entre quatre sous-zones distinctes. Des systèmes de gestion de documents (DMS) sont déployés pour l'archivage, et le PDM implique la gestion de données techniques structurées pour des applications telles que les diagrammes de pièces et les listes. Les systèmes de gestion de contenu (CMS) sont plus orientés commercialement et fournissent un cadre pour la gestion des connaissances ou des offres de services d'information via la gestion de contenu de type document non structuré. Les systèmes PIM sont utilisés pour gérer des données structurées dans un contexte commercial pour alimenter tout type de canal de distribution, des catalogues électroniques aux boutiques en ligne en passant par les catalogues imprimés.


    Des responsabilités séparées

    Vos fonctions doivent, dans la mesure du possible, se limiter à une seule chose. C'est le principe de la responsabilité unique. Dans le cas de fibonacci() , je m'attends à ce que cette fonction calcule simplement le nombre de Fibonacci souhaité et ne traite pas les entrées et les sorties de l'utilisateur. Cela raccourcit la fonction et facilite le raisonnement. Donc:

    Au lieu d'imprimer les valeurs, il les renvoie. Pour imprimer les valeurs, utilisez ce qui suit :

    Vous pouvez même aller plus loin et faire de fibonacci() un générateur infini, et laisser à l'appelant le soin de décider quand s'arrêter :

    Ici, j'ai utilisé itertools.islice() pour ne prendre que les premiers termes du générateur.

    Si vous souhaitez gérer les entrées invalides avec élégance, je vous suggère d'écrire une autre fonction dont la responsabilité est de demander à l'utilisateur un entier positif :


    Coregistration de la topographie de l'altimètre laser Mars Orbiter (MOLA) avec des images martiennes à haute résolution ☆

    Les engins spatiaux continuent de renvoyer des quantités extraordinaires de données de Mars, laissant aux scientifiques la tâche considérable d'analyser une richesse toujours croissante d'informations. Il existe de nombreuses utilisations de la topographie et des images co-enregistrées, mais le co-enregistrement de divers ensembles de données peut prendre du temps et demander beaucoup de travail. Nous avons développé un ensemble de scripts Unix C-shell et de programmes IDL (Interactive Data Language) qui superposent les empreintes topographiques individuelles de l'altimètre laser Mars Orbiter sur des images martiennes haute résolution, y compris celles de la caméra Mars Orbiter (MOC), la science de l'imagerie à haute résolution. Experiment (HiRISE) et la caméra contextuelle (CTX). Une fois tous les programmes installés, les personnalisations initiales des fichiers et les données brutes obtenues, un utilisateur n'entre que trois commandes pour superposer des données topographiques codées par couleur, mises à l'échelle et étiquetées sur une image haute résolution. Les codes ont une variété d'options, y compris l'étiquetage incrémentiel, le zoom avant sur la topographie et le déplacement d'entités à grande échelle pour s'aligner sur la topographie. Ils peuvent être utilisés en groupe ou individuellement. Nos codes minimisent l'interaction humaine dans le processus de co-enregistrement et produisent des produits utilisables et efficaces.


    Voir la vidéo: Le discours de Zinedine Zidane au Real Madrid à la mi-temps de la finale de la Ligue des Champions