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：
cv::Mat GDAL2Mat(const QString fileName)
{
GDALAllRegister(); // 注册。。。
GDALDataset *poDataset = (GDALDataset *)GDALOpen(fileName.toStdString().c_str(),GA_ReadOnly);
int tmpCols = poDataset->GetRasterXSize();
int tmpRows = poDataset->GetRasterYSize();
int tmpBandSize = poDataset->GetRasterCount();
double *tmpadfGeoTransform = new double[];
poDataset->GetGeoTransform(tmpadfGeoTransform); QVector <cv::Mat> imgMat; // 每个波段
float *pafScan = new float[tmpCols*tmpRows]; // 存储数据 for(int i = ;i< tmpBandSize;i++)
{
GDALRasterBand *pBand = poDataset->GetRasterBand(i+);
//pafScan = new float[tmpCols*tmpRows];
pBand->RasterIO(GF_Read,,,tmpCols,tmpRows,pafScan,
tmpCols,tmpRows,GDT_Float32,,);
cv::Mat tmpMat = cv::Mat(tmpRows,tmpCols,CV_32FC1,pafScan);
imgMat.push_back(tmpMat.clone());
}
delete []pafScan;
pafScan = NULL; cv::Mat img;
img.create(tmpRows,tmpCols,CV_32FC(tmpBandSize));
cv::merge(imgMat.toStdVector(),img);
imgMat.clear();
GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
return img;
}
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！（问题解决了，GDALDataset数据集前不能释放其每个波段的指针，否则报错，代码已修改，下同）
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：
bool Mat2File(cv::Mat img, const QString fileName)
{
if(img.empty()) // 判断是否为空
return ; const int nBandCount=img.channels();
const int nImgSizeX=img.cols;
const int nImgSizeY=img.rows; // 将通道分开
// imgMat每个通道数据连续
std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
cv::split(img,imgMat); // 分波段写入文件
GDALAllRegister();
GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集
GDALDriver *poDriver; //驱动，用于创建新的文件
poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI"); if(poDriver == NULL)
return ;
poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,
GDT_Float32,NULL);
// 循环写入文件
GDALRasterBand *pBand = NULL;
float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];
cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1); int n1 = nImgSizeY;
int nc = nImgSizeX; for(int i = ;i<=nBandCount;i++)
{
pBand = poDataset->GetRasterBand(i);
tmpMat = imgMat.at(i-);
if(tmpMat.isContinuous())
{
nc = n1*nc;
n1 = ;
}
for(int r = ;r<n1;r++)
{
int tmpI = r*nImgSizeX;
float *p = tmpMat.ptr<float>(r);
for(int c = ;c<nc;c++)
{
ppafScan[tmpI+c] = p[c];
}
}
pBand->RasterIO(GF_Write,,,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,
nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,,);
}
delete []ppafScan;
ppafScan = NULL;
GDALClose(poDataset);
return ;
}
bool ChooseSample::Mat2File(std::vector<cv::Mat> imgMat, const QString fileName)
{
if(imgMat.empty()) // 判断是否为空
{
QMessageBox::information(this,"Message Error","Data NULL!");
return ;
} const int nBandCount=imgMat.size();
const int nImgSizeX=imgMat[].cols;
const int nImgSizeY=imgMat[].rows; // 分波段写入文件
GDALAllRegister();
GDALDataset *poDataset; //GDAL数据集
GDALDriver *poDriver; //驱动，用于创建新的文件
poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI"); if(poDriver == NULL)
return ;
poDataset=poDriver->Create(fileName.toStdString().c_str(),nImgSizeX,nImgSizeY,nBandCount,
GDT_Float32,NULL);
// 循环写入文件
GDALRasterBand *pBand = NULL;
float *ppafScan = new float[nImgSizeX*nImgSizeY];
cv::Mat tmpMat;// = cv::Mat(nImgSizeY,nImgSizeX,CV_32FC1); int n1 = nImgSizeY;
int nc = nImgSizeX; for(int i = ;i<=nBandCount;i++)
{
pBand = poDataset->GetRasterBand(i);
tmpMat = imgMat.at(i-);
if(tmpMat.isContinuous())
{
nc = n1*nc;
n1 = ;
}
for(int r = ;r<n1;r++)
{
int tmpI = r*nImgSizeX;
float *p = tmpMat.ptr<float>(r);
for(int c = ;c<nc;c++)
{
ppafScan[tmpI+c] = p[c];
}
}
pBand->RasterIO(GF_Write,,,nImgSizeX,nImgSizeY,ppafScan,
nImgSizeX,nImgSizeY,GDT_Float32,,);
}
delete []ppafScan;
ppafScan = NULL;
GDALClose(poDataset);
return ;
}
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：
// 将通道分开
// imgMat每个通道数据连续
std::vector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
cv::split(img,imgMat); // imgMat每个通道数据不连续
QVector<cv::Mat> imgMat(nBandCount);
cv::split(img,imgMat.toStdVector());