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这篇文章将为大家详细讲解有关Python中如何实现栅格图像边界提取方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
在GIS中，栅格属性里有关于栅格自身的信息，背景（nodata value）对于识别一张图像的边界像元尤为重要，我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前一个像元就可以了。
对于栅格，可以用ArcPy中的RasterToNumpyArray函数将将栅格转成numpy数组，然后就可以按照所想读取出每行列中首尾像元。
以下是部分代码提取边界像元的核心算法，其实是很简单的一个思路(假设0是nodata value)。
a=[[0 for col in range(Raster.width)]for row in range(Raster.height)] for i in range(0,Raster.width): ... for j in range(0,Raster.height): ... if(myRaster[j][i]!=0 and myRaster[j-1][i]==0): ... a[j][i]=myRaster[j][i] ... if(myRaster[j][i]==0 and myRaster[j-1][i]!=0): ... a[j-1][i]=myRaster[j-1][i] ... for i in range(0,myRaster.height): ... for j in range(0,myRaster.width): ... if(arr[i][j]!=0 and arr[i][j-1]==0): ... a[i][j]=arr[i][j] ... if(arr[i][j]==0 and arr[i][j-1]!=0): ... a[i][j-1]=arr[i][j-1]
关于“Python中如何实现栅格图像边界提取方法”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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