教程：批量将 .tif 文件转换为 .mat 文件

本文主要是介绍教程：批量将 .tif 文件转换为 .mat 文件，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

教程：批量将 .tif 文件转换为 .mat 文件

引言

在遥感图像处理、地理信息系统（GIS）等领域，.tif（Tagged Image File Format）是一种常用的文件格式，尤其适用于存储栅格数据。栅格数据是一种用来表示空间信息的方式，常用于遥感图像、地形模型等数据。

相比之下，在数据科学和机器学习领域，.mat（MATLAB 文件格式）则是一种非常流行的数据存储格式，特别适用于存储多维数组、矩阵等数据类型。

问题描述

你可能有一批 .tif 文件，这些文件可能包含卫星图像、地理信息数据或其他需要处理的栅格数据，但为了在 MATLAB 或 Python 中使用这些数据，你需要将它们转换为 .mat 格式。手动转换大量文件既费时又容易出错，因此我们需要编写一个 Python 脚本来自动完成这一任务。

解决方案

通过编写一个简单的 Python 脚本，我们可以自动将指定文件夹中的所有 .tif 文件转换为 .mat 文件。接下来我们会一步步解释这段代码的工作原理和实现方法。

提示： 完整代码文件请在公众号Python与遥感后台回复关键词“tifmat”自动获取。

所需的工具和库

在开始之前，你需要安装以下 Python 库：

• os: 这是 Python 的标准库之一，用于处理文件和目录。
• gdal: 用于读取和处理栅格地理数据。
• numpy: 一个强大的科学计算库，用于处理多维数组。
• scipy.io: 其中的 savemat 函数可以将数据保存为 .mat 格式。

如果你还没有安装这些库，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy scipy gdal

代码讲解

1. 导入必要的库

import os
from osgeo import gdal
import numpy as np
import scipy.io as sio

• os: 用于处理文件路径和目录。
• gdal: 用于打开和读取 .tif 文件，GDAL 是一个强大的地理空间数据处理库。
• numpy: 用于数组操作，是科学计算的基础库。
• scipy.io: 用于将数据保存为 .mat 文件，MATLAB 用户最熟悉的格式。

2. get_img 函数

def get_img(dataset_img):width = dataset_img.RasterXSize  # 获取图像的列数height = dataset_img.RasterYSize  # 获取图像的行数bands = dataset_img.RasterCount  # 获取图像的波段数print("行数为：", height)print("列数为：", width)print("波段数为：", bands)# 将图像数据读取为一个 numpy 数组img = dataset_img.ReadAsArray(0, 0, width, height)# 转置数组，使得数据的顺序符合我们通常的格式（行，列，波段）new_img = np.transpose(img, (1, 2, 0))return new_img

• RasterXSize 和 RasterYSize 分别获取图像的列数和行数。
• RasterCount 获取图像的波段数，例如 RGB 图像通常有 3 个波段，而高光谱图像可能有几十甚至上百个波段。
• ReadAsArray 将图像数据读取为一个 NumPy 数组。
• np.transpose 函数用于调整数组的维度顺序，使其符合我们常用的格式（行、列、波段），这对于后续的处理非常重要。

3. tiftomat 函数

def tiftomat(input_folder, output_folder, name):# 确保输出文件夹存在，不存在则创建if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)# 遍历输入文件夹中的所有文件for file_name in os.listdir(input_folder):if file_name.endswith('.tif'):  # 检查文件是否是 .tif 格式# 构建完整的输入文件路径input_file = os.path.join(input_folder, file_name)# 使用 get_img 函数读取图像数据image = get_img(gdal.Open(input_file))# 构建输出文件的路径，将 .tif 后缀替换为 .matoutput_file = os.path.join(output_folder, file_name.replace('.tif', '.mat'))# 将图像数据保存为 .mat 文件sio.savemat(output_file, {name: image})

• tiftomat 函数用于遍历指定文件夹中的所有 .tif 文件，并将它们逐一转换为 .mat 文件。
• os.listdir(input_folder) 返回文件夹中所有文件的列表。通过 if file_name.endswith('.tif') 检查文件是否为 .tif 格式。
• 使用 os.path.join 构建输入和输出文件的完整路径。
• sio.savemat 函数将图像数据保存为 .mat 文件。name 参数指定了保存到 .mat 文件中的变量名。

注意： name 是保存到 .mat 文件中的变量名。MATLAB 用户在加载 .mat 文件时会看到这个名字。如果你的 .mat 文件中有多个变量，这个名字能帮助你识别存储的内容。

4. 主程序

if __name__ == '__main__':root = r'F:\datasets\TEST\540'  # 数据文件夹的根路径x_path = root + '\X'  # .tif 文件所在的文件夹out_x = root + '\X_mat'  # .mat 文件输出的文件夹tiftomat(x_path, out_x, name='hrhsi')  # 执行转换

• if __name__ == '__main__': 是 Python 的标准写法，确保代码仅在直接运行脚本时才会执行，而不是被其他模块导入时。
• root 是数据文件夹的根路径，你可以根据自己的文件存储位置进行修改。
• x_path 是存放 .tif 文件的文件夹路径。
• out_x 是用于保存 .mat 文件的输出文件夹路径。
• tiftomat 函数会遍历 x_path 文件夹中的所有 .tif 文件，并将它们转换为 .mat 文件，保存到 out_x 文件夹中。

运行脚本

保存代码为 tif_to_mat.py 文件，然后在命令行中运行该脚本：

python tif_to_mat.py

运行后，脚本将自动遍历指定文件夹中的所有 .tif 文件，并将它们转换为 .mat 文件，保存在输出文件夹中。

如何读取 .mat 文件

如果你想在 MATLAB 或 Python 中读取转换后的 .mat 文件，可以参考以下方法。

在 MATLAB 中读取

data = load('文件路径.mat');
disp(data.hrhsi);  % 显示变量 'hrhsi' 的内容

在 Python 中读取

import scipy.io as siomat_data = sio.loadmat('文件路径.mat')
print(mat_data['hrhsi'])  # 打印变量 'hrhsi' 的内容

总结

通过这篇教程，你学习了如何使用 Python 编写一个脚本，将 .tif 文件批量转换为 .mat 文件。这种自动化方法不仅节省了大量时间，还可以避免手动转换可能带来的错误。此外，我们还解释了 .tif 和 .mat 文件格式的基本知识，并提供了如何在 MATLAB 和 Python 中读取 .mat 文件的示例。希望你在学习的过程中有所收获，如果有任何问题，欢迎在评论区交流！

这篇关于教程：批量将 .tif 文件转换为 .mat 文件的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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