pyg*_*guy 6 python numpy raster hdf5 h5py
如果这是一个新手问题我很抱歉,但我对Python和HDF5还不熟悉.我正在使用h5py,numpy和Python 2.7.我有来自各种文件的数据需要导入到一个HDF5文件中.每个文件的数据将存储在不同的组中.这些组中的每一个都需要包含1)来自文件的原始数据作为mxn矩阵和2)从归一化原始数据生成的图像栅格.
我能够完成第1部分,并能够规范化数据,但我无法将此规范化数据写入光栅图像,因为我不知道如何将光栅图像添加到组中.似乎应该有一个简单,直接的方法来做到这一点,但我已经阅读了文档,但没有找到.如何在h5py中执行此操作,如果无法使用h5py完成此操作,我应该使用什么来完成此操作?
谢谢!!
HDF5中的图像没有什么特别之处.您提供的链接用于高级库绑定.您可以轻松使用HDF5中的图像规格,这只是属性.
这是一个非常快速和肮脏的例子:
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import h5py
# Define a color palette
pal = np.array([[0, 0, 168],
[0, 0, 252],
[0, 168, 252],
[84, 252, 252],
[168, 252, 168],
[0, 252, 168],
[252, 252, 84],
[252, 168, 0],
[252, 0, 0]],
dtype=np.uint8
)
# Generate some data/image
x = np.linspace(0,pal.shape[0]-1)
data,Y = np.meshgrid(x,x)
# Create the HDF5 file
f = h5py.File('test.h5', 'w')
# Create the image and palette dataspaces
dset = f.create_dataset('img', data=data)
pset = f.create_dataset('palette', data=pal)
# Set the image attributes
dset.attrs['CLASS'] = 'IMAGE'
dset.attrs['IMAGE_VERSION'] = '1.2'
dset.attrs['IMAGE_SUBCLASS'] = 'IMAGE_INDEXED'
dset.attrs['IMAGE_MINMAXRANGE'] = np.array([0,255], dtype=np.uint8)
dset.attrs['PALETTE'] = pset.ref
# Set the palette attributes
pset.attrs['CLASS'] = 'PALETTE'
pset.attrs['PAL_VERSION'] = '1.2'
pset.attrs['PAL_COLORMODEL'] = 'RGB'
pset.attrs['PAL_TYPE'] = 'STANDARD8'
# Close the file
f.close()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
运行示例,然后在HDFView中查看图像:

请注意,您必须使用"打开为"打开图像数据才能将其视为图像,因为表格视图是默认值.