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一个简单的GDAL translate/warp/addo Python包装器,用于栅格批处理

项目描述

名称:

gdalos

作者:

Idan Miara

Ben Avrahami

license

gdalos 是一个简单的 Python 库和 GUI,用于使用 GDAL 进行栅格处理

  • 创建优化的云GeoTIFF

  • 添加预览

  • 裁剪

  • 转换

  • 等等!

什么是云优化GeoTIFF?

云优化GeoTIFF (COG) 是一个常规的GeoTIFF文件,旨在在HTTP文件服务器上托管,具有内部组织,可在云上实现更高效的流程。它通过利用客户端发出HTTP GET范围请求的能力来实现,客户端可以请求文件所需的任何部分。

什么是GDAL? GDAL

GDAL 是一个在开源地理空间基金会下以 X/MIT 风格开源许可证发布的栅格和矢量地理空间数据格式转换库。作为一个库,它为所有支持的格式向调用应用程序提供了一个单一的栅格抽象数据模型和一个单一的矢量抽象数据模型。它还包含各种有用的命令行实用程序,用于数据转换和处理。

gdalos 是什么?

gdalos 是一个简单的多平台 GDAL 转换/扭曲/添加覆盖的 Python 包装器,用于栅格批处理。它使用 GDAL Python 接口,并在其之上定义了许多规则来自动化批处理。gdalos 可以轻松地将任何可由 GDAL 读取的栅格转换为具有适当覆盖的 Cloud Optimized GeoTIFF。希望你们中的一些人会发现它很有用。查看 example.py 以获取一些示例。

  • gdalos_qt 是什么?

    gdalos_qt 是一个使用 Qt5 库和 PyQt5 或 PySide 后端的简单 GUI 包装器,用于 gdalos。gdalos 包包含 gdalos 和 gdalos_qt。

安装

gdalos 需要 Python >= 3.6。如果您想使用 gdalos_qt GUI,则需要 Python >= 3.7。gdalos 还需要在您的 Python 上安装 gdal。您可以使用多种方式安装 gdal,具体取决于您的操作系统和配置。

您可以使用 pip 使用以下任一选项安装 gdalos

$ pip install gdalos          # Installs gdalos without the gdalos_qt UI dependencies
$ pip install gdalos[pyqt]    # If you want to use gdalos_qt with the PyQt backend
$ pip install gdalos[pyside]  # If you want to use gdalos_qt with the PySide backend

使用 - 运行

  • 使用图形界面运行

    $ python -m gdalos_qt
  • 通过 Python 脚本创建 cog

    >>> from gdalos import gdalos_trans
    >>> gdalos_trans('/maps/srtm.tif')
    

使用 gdalos_qt GUI

  • gdalos 的主要 UI 非常简约…
    • 在“0”按钮旁边的“…’按钮上按一下,打开“新任务 GUI”

    /data/images/gdalos_main_ui.png
  • 新任务 UI
    • 在“源文件”旁边的“…’按钮上按一下以选择源文件

    • (可选)使用您喜欢的任何其他处理过程
      • 裁剪

      • 包装

      • 输出

    • 按“确定”

    • (可选)按“0”按钮添加更多工作行并重复上述步骤

    • 按“确定”开始

    /data/images/gdalos_add_job.png

支持

如果您在 gdalos 中发现任何问题或有任何问题,请在我们的存储库中打开一个问题

贡献

您想贡献吗?太棒了!

我们建议使用 这个 GitHub 工作流程 来 fork 存储库。要运行测试,请使用 tox

$ tox

在发送给我们 pull 请求之前,请记住重新格式化所有代码

$ tox -e reformat

这将应用 black、isort 以及许多爱心 ❤️

许可证

license

gdalos 在 MIT 许可证下发布,因此允许商业使用库。请参阅 LICENSE 文件。

项目详情


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源分发

此版本不可用源分发文件。请参阅生成分发存档的教程。

构建分发

gdalos-0.64.1-py3-none-any.whl (87.3 kB 查看哈希值)

上传时间 Python 3

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