在python中读取卫星图像文件时优化性能

Question

我有一个多波段卫星图像存储在波段交错像素（BIP）格式以及一个单独的头文件。头文件提供了详细信息，如图像中的行数和列数，以及带区的数量（可以超过标准的3）。在

图像本身是这样存储的（假设是5波段图像）：

[B1][B2][B3][B4][B5][B1][B2][B3][B4][B5]。。。以此类推（基本上是5个字节-每个频带一个字节-从图像左上角开始的每个像素）。在

我需要在python3.2（windows7 64位）中将这些带分开作为PIL图像，目前我认为我处理问题的方式不正确。我目前的代码如下：

def OpenBIPImage(file, width, height, numberOfBands):
    """
    Opens a raw image file in the BIP format and returns a list
    comprising each band as a separate PIL image.
    """
    bandArrays = []
    with open(file, 'rb') as imageFile:
        data = imageFile.read()
    currentPosition = 0
    for i in range(height * width):
        for j in range(numberOfBands):
            if i == 0:
                bandArrays.append(bytearray(data[currentPosition : currentPosition + 1]))
            else:
                bandArrays[j].extend(data[currentPosition : currentPosition + 1])
            currentPosition += 1
    bands = [Image.frombytes('L', (width, height), bytes(bandArray)) for bandArray in bandArrays]
    return bands

这段代码花了太长的时间来打开一个BIP文件，肯定有更好的方法来实现这一点。我也有numpy和scipy库，但我不确定如何使用它们，或者它们是否能提供任何帮助。在

由于图像中的条带数量也是可变的，我发现很难找到一种方法来快速读取文件并将图像分割成各个部分。在

我曾经尝试过在循环中搞乱list方法（使用slices，不使用slices，只使用append，只使用extend等），这并没有特别大的影响，因为所涉及的迭代次数（width*height*numberOfBands）会损失主要时间。在

任何建议或建议都会很有帮助。谢谢。在

Answer 1

标准PIL

要从文件加载图像，请使用图像模块中的“打开”函数。在

>>> import Image
>>> im = Image.open("lena.ppm")

如果成功，此函数将返回图像对象。现在可以使用实例属性检查文件内容。在

^{pr2}$

format属性标识图像的源。如果未从文件中读取图像，则将其设置为“无”。size属性是一个包含宽度和高度（以像素为单位）的2元组。mode属性定义图像中带的数量和名称，以及像素类型和深度。常见模式有灰度图像的“L”（亮度），真彩色图像的“RGB”，印前图像的“CMYK”。在

Python图像库还允许您处理多波段图像的各个波段，例如RGB图像。split方法创建一组新图像，每个图像都包含原始多波段图像的一个波段。merge函数接受一个模式和一个图像元组，并将它们组合成一个新的图像。以下示例交换RGB图像的三个波段：

拆分和合并波段

r, g, b = im.split()
im = Image.merge("RGB", (b, g, r))

所以我认为你应该简单地推导出模式，然后相应地分解。在

PIL与光谱Python（间谍Python模块）

但是，正如您在下面的评论中指出的，您处理的不是带有3个波段的普通RGB图像。因此，要解决这个问题，SpectralPython（一个需要PIL的纯python模块）可能正是您所需要的。在

具体来说-http://spectralpython.sourceforge.net/class_func_ref.html#spectral.io.bipfile.BipFile

在spectral.io.bip文件.BipFile处理带交错像素（BIP）格式的图像文件。在

希望这有帮助。在