[已解决]请大佬帮忙解决一下 谢谢！

Justheartyoung

下面代码是想对无人机影像（RGB, TIff格式）处理，提取得到影像中的沙丘脊线，但是在对提取结果保存为带有和原始影像一样的投影坐标栅格结果时，报错了。请大佬帮我改写为正确的代码！
代码：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\\duneline\\dune\\dune.tif'
output_path = 'overlay_image.tif'

image = imread(image_path)

# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)

# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 51 # 窗口大小
k = 0.3 # 控制阈值的参数
for i in range(window_size//2, gray_image.shape[0]-window_size//2):
    for j in range(window_size//2, gray_image.shape[1]-window_size//2):
        window = gray_image[i-window_size//2:i+window_size//2+1, j-window_size//2:j+window_size//2+1]
        threshold = np.mean(window) - k * np.std(window)
        if gray_image[i, j] > threshold:
            binary[i, j] = 255

# 配置输出的空间参考信息
in_ds = gdal.Open(image_path)
projection = in_ds.GetProjection()
geotransform = in_ds.GetGeoTransform()

# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)

# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)

# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0
color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255
out_band.SetColorTable(color_table)

# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围

# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None

print("保存成功！")

报错信息：
Traceback (most recent call last):
  File "F:/duneline/duneline.py", line 145, in <module>
    out_band.SetColorTable(color_table)
NameError: name 'out_band' is not defined

Process finished with exit code 1

最佳答案

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Mike_python小

2023-8-5 13:03:58

好的，我注意到问题出现在你尝试设置输出图像的颜色表时。出错的原因是你在设置颜色表之前引用了一个未定义的变量out_band。

为了解决这个问题，你需要将代码的顺序进行调整。请将以下代码段：

# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)

移动到以下代码段之前：

# 将沙脊线部分写入输出图像out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围

这样，代码的执行顺序就正确了，out_band 变量会在设置颜色表时被正确定义。修改后的代码如下：

# 创建新的输出图像driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)# 设置输出图像的空间参考信息out_ds.SetProjection(projection)out_ds.SetGeoTransform(geotransform)# 将沙脊线部分写入输出图像out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)# 释放资源out_band.FlushCache()out_ds = Nonein_ds = Noneprint("保存成功！")

请尝试运行修改后的代码，看看问题是否得到解决。如果仍然有其他问题，请提供完整的错误信息，以便我们进一步帮助你解决。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！这对我非常重要！

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学习编程中的Ben

好的，我帮你修改一下代码。问题出现在设置颜色表的代码块上，因为你在设置颜色表之前定义了out_band，所以会引发错误。

请将以下代码：

# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)

修改为：

# 创建新的输出图像driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)# 设置输出图像的空间参考信息out_ds.SetProjection(projection)out_ds.SetGeoTransform(geotransform)# 设置颜色表out_band = out_ds.GetRasterBand(1)color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)

这样，你的代码就会正确执行了。希望能帮到你！

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！

isdkz

问题出在代码的顺序上。在设置颜色表之前，需要先获取到输出图像的RasterBand对象。所以，只需要将设置颜色表的代码移动到获取RasterBand对象的代码之后即可。

修改后的代码如下：

# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)

# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)

# 获取输出图像的RasterBand对象
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)

# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0
color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255
out_band.SetColorTable(color_table)

# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围

# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None

print("保存成功！")

这样修改后，就能正确设置颜色表并保存输出图像了。希望对你有帮助！

Mike_python小

好的，我注意到问题出现在你尝试设置输出图像的颜色表时。出错的原因是你在设置颜色表之前引用了一个未定义的变量out_band。

为了解决这个问题，你需要将代码的顺序进行调整。请将以下代码段：

# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)

移动到以下代码段之前：

# 将沙脊线部分写入输出图像out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围

这样，代码的执行顺序就正确了，out_band 变量会在设置颜色表时被正确定义。修改后的代码如下：

# 创建新的输出图像driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)# 设置输出图像的空间参考信息out_ds.SetProjection(projection)out_ds.SetGeoTransform(geotransform)# 将沙脊线部分写入输出图像out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)# 释放资源out_band.FlushCache()out_ds = Nonein_ds = Noneprint("保存成功！")

请尝试运行修改后的代码，看看问题是否得到解决。如果仍然有其他问题，请提供完整的错误信息，以便我们进一步帮助你解决。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！这对我非常重要！

Mike_python小

from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\\duneline\\dune\\dune.tif'
output_path = 'overlay_image.tif'

image = imread(image_path)

# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)

# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 11 # 窗口大小
k = 0.1 # 控制阈值的参数
for i in range(window_size//2, gray_image.shape[0]-window_size//2):
    for j in range(window_size//2, gray_image.shape[1]-window_size//2):
        window = gray_image[i-window_size//2:i+window_size//2+1, j-window_size//2:j+window_size//2+1]
        threshold = np.mean(window) - k * np.std(window)
        if gray_image[i, j] > threshold:
            binary[i, j] = 255

# 配置输出的空间参考信息
in_ds = gdal.Open(image_path)
projection = in_ds.GetProjection()
geotransform = in_ds.GetGeoTransform()

# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_UInt16)

# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)

# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(binary * 255)  # 将二值图像数据缩放到0-255的范围

# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))  # 黑色，对应值为0
color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))  # 白色，对应值为255
out_band.SetColorTable(color_table)

# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None

print("保存成功！")