ATL_Tools 使用指南

最新版本 v1.2.5

0. 简介

ATL_Tools 是一个由 AI-Tianlong【GitHub】开发的工具集合，包含一些便利的小工具。 如果您有新的模块添加，或者对现有模块有改进意见，欢迎提交 PR 至 ATL_Tools_pypi 【GitHub Repo】.

1. 文件夹/数据绝对路径搜索工具

加载方式:

from ATL_Tools import mkdir_or_exist, find_data_list

2. 遥感图像处理工具:

加载方式:

from ATL_Tools.ATL_gdal import (
    read_img_to_array_with_info, # ✔读取影像为数组并返回信息
    read_img_to_array,  # ✔读取影像为数组
    save_ds_to_tif,     # ✔将GDAL dataset数据格式写入tif保存
    save_array_to_tif,  # 将数组格式写入tif保存
    read_img_get_geo,   # ✔计算影像角点的地理坐标或投影坐标
    ds_get_img_geo,     # 读取dataset格式，计算影像角点的地理坐标或投影坐标
    pix_to_geo,         # 计算影像某一像素点的地理坐标或投影坐标
    geo_to_pix,         # 根据GDAL的仿射变换参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
    Mosaic_all_imgs,    # ✔将指定路径文件夹下的tif影像全部镶嵌到一张影像上
    Mosaic_2img_to_one, # 将两幅影像镶嵌至同一幅影像
    raster_overlap,     # 两个栅格数据集取重叠区或求交集（仅测试方形影像）
    crop_tif_with_json_zero, # ✔将带有坐标的图像按照json矢量进行裁切,无数据区域为0
    crop_tif_with_json_nan,  # ✔将带有坐标的图像按照json矢量进行裁切,无数据区域为nan
    Merge_multi_json,   # ✔将多个小的json合并为一个大的json,
    resample_image,     # ✔使用GDAL对图像进行重采样
    shp_to_geojson,     # ✔将shp文件转为geojson文件
    clip_big_image,     # 将大图裁切为小图，支持重叠
                        )

3. 使用方法

3.1 ATL_path 文件夹工具

使用程序示例:

1. 创建文件夹

   from ATL_Tools import mkdir_or_exist, find_data_list
   #创建文件夹
   mkdir_or_exist('新文件夹名称')
   #获取文件夹内所有后缀为.jpg的文件绝对路径

2. 获取文件夹内所有后缀为 .jpg 的文件绝对路径

   img_lists = find_data_list(img_root_path='数据集文件夹路径', suffix ='.jpg')

3.2 ATL_gdal 遥感图像处理工具

使用程序示例：

1. 根据矢量批量裁切影像

   from ATL_Tools import mkdir_or_exist, find_data_list
   from ATL_Tools.ATL_gdal import crop_tif_with_json_nan
   from tqdm import tqdm
   import os 
   
   img_path_all = '../推理出的结果_24类_RGB/'
   output_path_all = '../推理出的结果_24类_RGB_crop'
   json_path_all = '../要推理的json/'
   mkdir_or_exist(output_path_all)
   img_list = find_data_list(img_path_all, suffix='.tif')
   
   
   for img_path in tqdm(img_list, colour='Green'):
   
       img_output_path = os.path.join(output_path_all, os.path.basename(img_path))
       json_path = os.path.join(json_path_all, os.path.basename(img_path).split('_')[-1].replace('.tif', '.json'))
       print(f'正在裁切: {img_output_path},json: {json_path}')
       crop_tif_with_json_nan(img_path, img_output_path, json_path)

4. 版本更新日志

• 2023-12-06 v1.0.2 修复 README 中显示问题。
• 2023-12-06 v1.0.3 修改项目名称为 ATL_Tools。
• 2024-04-03 v1.0.6 增加 ATL_gdal 模块，用于处理遥感影像。
• 2024-04-09 v1.0.7 修复 ATL_gdal 模块中对于 ATL_path 的引用，__init__.py 注释掉from ATL_gdal import *, 可不安装 gdal 使用 ATL_Tools
• 2024-04-16 v1.0.8 修复 ValueError: cannot convert float NaN to integer in ATL_gdal Line 371
• 2024-04-16 v1.0.9 修复 Mosaic_all_images()对于 mosaic RGB uint8 标签的支持，优化find_data_list()函数显示，优化_init_.py, 优化Readme.md显示
• 2024-04-16 v1.1.0 pypi 页面增加ATL_Tools Github 贡献地址。
• 2024-04-16 v1.1.1 crop_tif_with_json_nan()增加可选参数add_alpha_chan: bool控制是否为 RGB 标签增加 alpha 通道
• 2024-04-16 v1.1.2 修复 ATL_gdal Line 397 变量使用错误
• 2024-04-18 v1.1.3 修复 ATL_gdal Mosaic 中对 float32 图像背景设置为 nan 的支持
• 2024-04-24 v1.1.4 修复 ATL_gdal Mosaic 中指定 img_list 功能的支持，可以指定 Mosaic 的图像，增加shp转换为Geojson的功能函数shp_to_geojson()
• 2024-05-06 v1.1.5 修复 ATL_gdal 中 Mosaic_all_imgs()函数在某些情况下，可能导致计算出的合并后的大图尺寸要比嵌入的小图位置要小几个像素，在 line 340 代码中，给图像的高宽各 +50 像素，暂时避免了这个问题。
• 2024-05-20 v1.1.6 ATL_gdal 中 增加 cut_image_with_overlap()支持将大图裁切成指定尺寸的小图，并带有坐标。
• 2024-05-28 v1.1.7 ATL_gdal 中 修改 v1.1.6 中新增函数 为clip_big_image()。ATL_gdal 中crop_tif_with_json_zero()和crop_tif_with_json_nan()支持传入参数 img_path(str) 或 img_path(gdal.Dataset)。
• 2024-06-17 v1.1.9 ATL_gdal 中修复 crop_tif_with_json_zero()和crop_tif_with_json_nan() 对于传入img_path(gdal.Dataset)而导致错误的路径打印。
• 2024-06-26 v1.2.0 ATL_gdal 中 resample_image()增加new_rows和new_cols可选参数，可以scater_factor缩放因子或指定高宽进行重采样。增加resampleAlg可选参数，支持通过gdal的重采样算法进行重采样。
• 2024-06-26 v1.2.1 ATL_gdal 中修复resample_image()功能中，new_rows,new_cols,scale_facotr为None
• 2024-07-24 v1.2.2 ATL_gdal 中crop_tif_with_json_zero()增加nodata_value参数，支持指定输出中无效数据的值，可在标签包含0时，指定无数据值为255。
• 2024-08-07 v1.2.3 ATL_path 中增加setup_logger()函数，用于设置日志输出格式。
• 2024-08-07 v1.2.4 ATL_path 中setup_logger()函数，添加show_file_path (bool) 用于控制是否在 log 中打印 输出log信息的文件位置，Defaults to False。
• 2024-08-27 v1.2.5 ATL_gdal 中save_array_to_tif函数，增加判断，以支持对单通道灰度图的支持。

5 打包命令

python -m build

twine upload dist/*