将 3D numpy 转换为数组到 4D 数组而不更改

Question

我有一个包含 10 个波段的光栅图像并将其读取为数组。

file = "test.tif"
ds = gdal.Open(file)
arr = ds.ReadAsArray()

3D 数组的最终形状如下所示：(n_bands, y_pixels, x_pixels)

但是，我要使用的软件需要一个 4D 数组作为输入： (n_images, n_pixels_y, n_pixels_x, n_bands)

有没有办法将栅格读取为具有 4D 数组指定属性的数组，或者将 3D 数组转换为 4D 数组。

我尝试使用 np.reshape，但它改变了像素的位置。

array([[[3344, 3344, 3344, ..., 8001, 8001, 8001],
    [3344, 3344, 3344, ..., 8001, 8001, 8001],
    [3344, 3344, 3344, ..., 8001, 8001, 8001],
    ...,
    [2359, 2359, 2359, ..., 7106, 7106, 7106],
    [2359, 2359, 2359, ..., 7106, 7106, 7106],
    [2359, 2359, 2359, ..., 7106, 7106, 7106]],
   ...,
    [[3173, 3173, 3431, ..., 5658, 5463, 5463],
    [3173, 3173, 3431, ..., 5658, 5463, 5463],
    [3393, 3393, 3487, ..., 5767, 5536, 5536],
    ...,
    [1751, 1751, 1722, ..., 2753, 2534, 2534],
    [1395, 1395, 1415, ..., 2672, 2521, 2521],
    [1395, 1395, 1415, ..., 2672, 2521, 2521]]], dtype=uint16)

arrn=arr.reshape(1,y_pixels,x_pixels,10)

array([[[[3344, 3344, 3344, ..., 2122, 2122, 2122],
     [2122, 2122, 1378, ..., 1378, 1420, 1420],
     [1420, 1420, 1420, ..., 1435, 1435, 1435],
     ...,
     [8753, 8753, 8753, ..., 8086, 8086, 8086],
     [8086, 8086, 6949, ..., 6949, 7091, 7091],
     [7091, 7091, 7091, ..., 7633, 7633, 7633]],
    ...,
     [[1944, 1944, 1885, ..., 1846, 1795, 1795],
     [1645, 1645, 1366, ..., 1605, 1706, 1706],
     [1723, 1723, 1854, ..., 2182, 2270, 2270],
     ...,
     [3057, 3057, 3059, ..., 3150, 3195, 3195],
     [3249, 3249, 3180, ..., 3178, 3165, 3165],
     [3145, 3145, 3056, ..., 2672, 2521, 2521]]]], dtype=uint16)

Answer 1

你想把n_bands轴移到最后，在前面加一个维度。 .reshape 不知道您想要那样做，只会以新的形式重新解释数据。但是您可以手动将其分为两步以保持像素的正确顺序：

arr  # shape (n_bands, y_pixels, x_pixels)
swapped = np.moveaxis(arr, 0, 2)  # shape (y_pixels, x_pixels, n_bands)
arr4d = np.expand_dims(swapped, 0)  # shape (1, y_pixels, x_pixels, n_bands)

将 3D numpy 转换为数组到 4D 数组而不更改

Convert 3D numpy to array to 4D array without changing

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