我确实知道将栅格转换为多边形的GDAL函数，这是手册：http://pcjericks.github.io/py-gdalogr-cookbook/raster_layers.html#polygonize-a-光栅带
尽管如此，我希望输出可以是形状多边形或任何对象，暂时存储在内存中，而不是另存为文件。是否有任何程序包或代码可解决此问题？
如果栅格是在numpy数组中处理的，则下面列出了该方法。
#1 楼
使用Sean Gillies的栅格。它可以轻松地与Fiona（读写shapefile）结合使用，并且形状相同。在脚本rasterio_polygonize.py
中，开始是
import rasterio
from rasterio.features import shapes
mask = None
with rasterio.Env():
with rasterio.open('a_raster') as src:
image = src.read(1) # first band
results = (
{'properties': {'raster_val': v}, 'geometry': s}
for i, (s, v)
in enumerate(
shapes(image, mask=mask, transform=src.transform)))
结果是GeoJSON功能的生成器
geoms = list(results)
# first feature
print geoms[0]
{'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(202086.577, 90534.3504440678), (202086.577, 90498.96207), (202121.96537406777, 90498.96207), (202121.96537406777, 90534.3504440678), (202086.577, 90534.3504440678)]]}, 'properties': {'raster_val': 170.52000427246094}}
您可以将其转换为形状几何
from shapely.geometry import shape
print shape(geoms[0]['geometry'])
POLYGON ((202086.577 90534.35044406779, 202086.577 90498.96206999999, 202121.9653740678 90498.96206999999, 202121.9653740678 90534.35044406779, 202086.577 90534.35044406779))
创建geopandas数据框并启用易于使用的空间连接，绘图，另存为geojson，ESRI shapefile的功能等
geoms = list(results)
import geopandas as gp
gpd_polygonized_raster = gp.GeoDataFrame.from_features(geoms)
#2 楼
这是我的实现。from osgeo import ogr, gdal, osr
from osgeo.gdalnumeric import *
from osgeo.gdalconst import *
import fiona
from shapely.geometry import shape
import rasterio.features
#segimg=glob.glob('Poly.tif')[0]
#src_ds = gdal.Open(segimg, GA_ReadOnly )
#srcband=src_ds.GetRasterBand(1)
#myarray=srcband.ReadAsArray()
#these lines use gdal to import an image. 'myarray' can be any numpy array
mypoly=[]
for vec in rasterio.features.shapes(myarray):
mypoly.append(shape(vec))
安装rasterio的方法是通过'conda install -c https://conda.anaconda.org/ioos rasterio'，如果存在的话是安装问题。
评论
rasterio的结果直接是一个numpy数组，因此您不需要myarray = srcband.ReadAsArray（）＃或任何数组
–基因
16年4月4日在6:16
@gene我修改了笔记。此行（myarray = srcband.ReadAsArray（））使用gdal导入图像。
– Vicky Liau
16年4月4日在18:21
将图像作为numpy数组导入，而rasterio将图像直接作为numpy数组导入
–基因
16年4月4日在18:51
尽管我必须为vec编制索引，因为它作为元组返回，但它对我有用。形状（vec [0]）
– Narmaps
19-10-9的17:00
评论
如果栅格已作为numpy数组处理，是否可以将numpy数组转换为多边形？谢谢！
– Vicky Liau
16-4-3在18:45
从理论上讲，是的-
–基因
16年4月3日在19:17
您的示例中的mask变量和参数似乎是不必要的。但是，我建议将if> src.nodata添加到列表推导中，以利用源的nodata值并丢弃与之对应的任何形状。不知道如果没有数据的话会发生什么。 ：o）
–bugmenot123
17年4月28日在18:58
同时，他们将rasterio.drivers更改为rasterio.Env，并将src.affine更改为src.transform
–狮子座
18/12/3在9:31
当我尝试这个时，我得到一个多边形，其crs为None。所以我尝试将crs设置为原始图像，但随后将其显示在完全错误的位置。有任何想法吗？
– Emtomp
20年4月1日在14:50